Carrière en science de la décision : guide ultime [2022]

Depuis des décennies, les données sprintent vers le haut de gamme des entreprises. Grâce à la disponibilité de systèmes de stockage sophistiqués, il est désormais possible de stocker d'énormes quantités de données générées par les ventes, les interactions avec les clients et les expériences numériques. Des mécanismes facilitant l'intégration de systèmes disparates ont fait en sorte que d'énormes volumes de données inondent continuellement le monde des affaires.

Les technologies de données ont réussi à apprivoiser ces données en informations exploitables. Cependant, les données vont continuer à se reproduire à l'avenir. S'ils sont exploités efficacement, les référentiels massifs de données peuvent offrir une énorme opportunité aux entreprises. C'est là qu'intervient la science de la décision.

La science de la décision nécessite la capacité d'intégrer les données et de les utiliser d'une manière qui peut aider les parties prenantes à prendre des décisions commerciales critiques. L'utilisation efficace des données pour prendre des décisions commerciales éclairées se traduit par des déductions intelligentes à partir des données, la création d'histoires efficaces, l'identification des défis pertinents, puis l'application correcte de ces connaissances au bon ensemble de problèmes dans le monde des affaires.

Une carrière en science de la décision implique la création de solutions basées sur des principes fondamentaux solides de probabilité, de prévision, d'expérimentation et d'expertise informatique.

Compétences requises par les scientifiques de la décision

Les décideurs ont besoin d'une combinaison de certaines compétences indispensables, qu'ils utilisent en collaboration pour extraire de la valeur des données et résoudre des problèmes. Ces compétences comprennent la capacité d'utiliser des connaissances avancées en mathématiques pour comprendre les modèles et les tendances. Ensuite, la science statistique aide à effectuer une analyse technique des données basée sur des modèles et des tendances.

L'apprentissage automatique permet d'évaluer de nombreuses possibilités et de faire des prédictions sans intervention humaine. De plus, les scientifiques de la décision ont besoin d'un sens aigu des affaires, afin qu'ils puissent effectuer une analyse astucieuse des défis critiques et prendre des décisions importantes pour les relever.

Ils jouent un rôle très important dans l'utilisation des données extraites de petites poches qui existent dans des silos et dans l'assemblage des morceaux, en utilisant la connaissance de la dynamique commerciale associée à l'intuition et à la clairvoyance pour créer une vue d'ensemble. En bref, les scientifiques de la décision sont des artistes qui combinent les diverses sciences des mathématiques, de la technologie et des affaires pour faire leur travail.

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Rôle de décisionnaire dans diverses industries

L'expertise des scientifiques de la décision est utile dans de nombreuses industries. Il s'agit notamment de stimuler les ventes dans le secteur de la vente au détail, d'apporter de la valeur au secteur bancaire, de transformer le secteur de l'aviation, de contribuer au secteur de la santé, des transports, des communications, de l'éducation et bien d'autres. Le type de travail auquel on peut s'attendre est décrit à l'aide des exemples des secteurs de la vente au détail et de la banque.

1. Vente au détail

En tant que scientifique décisionnel dans le secteur de la vente au détail, vous vous verrez utiliser des données pour développer des stratégies de tarification, des techniques de remise et des tactiques de vente. Vous déterminerez les bons niveaux de prix qui seraient favorables à un magasin de détail et contribueraient à l'augmentation des revenus.

Des contributions similaires peuvent être apportées dans les domaines de la gestion des fournisseurs, de la gestion des stocks et de la planification des magasins pour arriver à des décisions importantes telles que les types de produits qui doivent être affichés ensemble en fonction du comportement des consommateurs et de leurs déclencheurs d'achats impulsifs. Non seulement cela, mais vous vous verrez également utiliser les tendances des médias sociaux pour analyser les intérêts de vos clients et mener des campagnes de marketing pour stimuler les ventes.

2. Bancaire

Dans le secteur bancaire, les scientifiques décisionnels utilisent des informations sur les données et les tendances des clients pour classer leurs clients. En fonction de la valeur à vie du client et d'autres facteurs pertinents, vous utiliserez l'analyse prédictive pour personnaliser les services et les produits pour divers groupes de vos clients. Cela impliquera également d'élaborer des stratégies d'initiatives marketing personnalisées et des interactions pertinentes pour acquérir et fidéliser les clients. Néanmoins, cela impliquera une contribution à la conception de produits pouvant contribuer à la croissance de l'entreprise.

De même, les décideurs scientifiques jouent un rôle majeur dans les domaines de la prévention de la fraude et de l'atténuation des risques, ce qui permet aux banques d'économiser énormément d'argent. D'énormes données clients peuvent être exploitées pour comprendre, par exemple, la probabilité d'une fraude avant même qu'elle ne soit commise ou les risques de défaut de paiement dès le stade de l'octroi des prêts.

En fonction de la façon dont les clients d'un groupe spécifique utilisent la technologie, les scientifiques décisionnels assurent les investissements pour optimiser le développement et l'utilisation de systèmes technologiques appropriés pour générer de la valeur. La démographie joue un rôle important dans ce domaine. Par exemple, dans une région spécifique où il y a une grande population de jeunes qui utilisent leurs téléphones portables pour les paiements, une stratégie commerciale solide peut nécessiter des dépenses pour le développement et la maintenance d'une application mobile pour la banque.

Cependant, pour un autre groupe de clients, qui n'ont pas d'expertise en technologie, sont probablement à la retraite et ont du temps, ils peuvent préférer l'interaction personnelle. Servir ce groupe peut signifier le déploiement de personnel de gestion des relations pour créer des clients satisfaits et fidéliser la marque. Cela peut aller jusqu'à la création de produits spécialisés pour un groupe très susceptible d'investir dans des produits financiers spécifiques, favorisant ainsi les ventes croisées.

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Options de carrière en science de la décision

Vous êtes peut-être familier avec la technologie ou avez peut-être fait vos débuts dans un domaine totalement différent, mais vous pouvez vous frayer un chemin dans le domaine de la science de la décision. Voici les différentes options de carrière que vous pouvez explorer :

1. Analyste d'affaires

Les analystes commerciaux effectuent la recherche initiale pour comprendre l'activité d'un client. Ils forment des maillons cruciaux dans la chaîne d'exploration des exigences et des domaines problématiques de l'activité d'un client. Ils effectuent une analyse de bout en bout des processus métier et des workflows. Ensuite, ils convertissent ces informations dans un langage facilement compréhensible par les utilisateurs techniques et les architectes logiciels qui créent des conceptions et développent des logiciels pour répondre aux attentes des clients.

Compétences requises par les analystes commerciaux

Les analystes d'affaires doivent avoir d'excellentes compétences en communication. En tant qu'analyste d'affaires, vous devrez établir une relation fantastique avec les clients. Vous devrez poser beaucoup de questions pertinentes pour être en mesure de savoir exactement ce dont un client a besoin. Ensuite, vous organiserez de nombreuses réunions avec votre équipe technique pour vous assurer que ce qu'ils construisent concorde avec ce que le client a en tête. Vous devrez également comprendre comment documenter les flux commerciaux et créer des prototypes sous forme de croquis et de structures filaires.

Salaire gagné par les analystes commerciaux en Inde

Selon PayScale, le salaire moyen gagné par les analystes commerciaux en Inde est de 607 209 ₹.

2. Développeur de logiciels

Le développement de logiciels nécessite la création de logiciels pour activer les processus métier et les flux de travail.

La discipline nécessite de comprendre les exigences, de créer des conceptions de haut niveau et détaillées pour un projet, de créer des logiciels et enfin de tester le code pour répondre aux exigences commerciales spécifiques d'un client. Le génie logiciel nécessite l'utilisation de langages de programmation et de divers outils, par exemple Git, GitHub, IntelliJ, etc. En tant qu'ingénieur logiciel, vous aurez également besoin d'une compréhension approfondie de l'architecture logicielle et d'une connaissance des techniques de développement backend et frontend.

Compétences requises par les développeurs de logiciels

Les développeurs de logiciels exigent une expertise dans les langages de programmation, une expérience avec une base de données, des prouesses en mathématiques, des compétences en résolution de problèmes, une attention aux détails, une capacité à travailler en équipe et à collaborer.

Salaires gagnés par les développeurs de logiciels en Inde

Selon Glassdoor, le salaire moyen développé par les ingénieurs logiciels en Inde est de 607 209 ₹.

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3. Scientifique des données

Les data scientists automatisent les processus manuels. Ils identifient les ensembles de données corrects pour l'analyse et utilisent des méthodes statistiques d'analyse de données pour visualiser, classer et séparer les données. Un data scientist porte plusieurs casquettes pour son travail, y compris celui d'ingénieur logiciel, d'analyste de données, d'analyste commercial, etc.

Compétences requises par les scientifiques des données

Les scientifiques des données doivent savoir comment travailler avec les statistiques. Ils doivent connaître au moins un langage de programmation, par exemple, R ou Python. Ils doivent être capables d'effectuer l'extraction, la transformation et le chargement de données, de préférence à l'aide d'outils ETL. Les scientifiques des données doivent être capables de travailler avec le traitement et l'exploration des données, la visualisation des données et l'apprentissage automatique.

Salaires gagnés par les scientifiques des données en Inde

Selon PayScale, le salaire moyen développé par les ingénieurs logiciels en Inde est de 812 528 ₹

4. Analyste de données

Les analystes de données recueillent des informations provenant de diverses sources et interrogent des données pour obtenir des informations. Ils font des jointures, combinent des données et les présentent comme demandé pour diverses demandes de données.

Compétences requises par les analystes de données

Les analystes de données doivent être capables de travailler avec des tables de base de données pour rassembler des données et créer des rapports. Vous devriez pouvoir utiliser des outils tels que SQL et PostgreSQL et des outils de tableau de bord tels que Tableau, PowerBI, etc.

Salaires gagnés par les analystes de données

Selon PayScale, le salaire moyen développé par les ingénieurs logiciels en Inde est de 419 465 ₹

Conclusion

Il existe différentes voies vers le rôle d'un scientifique de la décision. Vous pouvez commencer à partir de n'importe lequel de ces rôles. L'aide est disponible sous la forme de divers cours en ligne. J'espère que cet article vous a aidé à explorer la carrière que vous souhaitez choisir.

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