4 Raisons pour lesquelles vos data scientists donnent leurs démissions

C'est officiel : la science des données est la profession la plus sexy du 21e siècle.. Celle-ci devient certainement essentielle pour de nombreuses grandes entreprises, et les sociétés qui la négligent se retrouvent de plus en plus à la traîne. Par conséquent, les scientifiques des données sont en mesure de se voir attribuer des salaires moyens d'environ 117 000 $ par an. Pourtant, malgré cela, les organisations ont du mal à garder leurs meilleurs talents.

Une enquête de Stack Overflow a démontré que presque un data scientist sur cinq cherche activement un nouvel emploi. À première vue, cela peut paraître une statistique surprenante, mais lorsqu'on l'examine en détail, les raisons deviennent claires. Bien qu'ils aient un rôle très demandé, les scientifiques des données se retrouvent souvent coincés dans des entreprises qui ne répondent pas à leurs besoins ou à leurs ambitions.

Si vous constatez que vos data scientists sont mécontents et qu'ils sont prêts à vous faire faux bond, vous souhaiterez peut-être évaluer certains aspects de la structure de leur équipe au sein de l'entreprise. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles les scientifiques des données pourraient vouloir quitter leur emploi, et ce que vous pouvez faire pour les convaincre à rester :

1. Vous ne les stimulez pas

Les scientifiques des données sont hautement qualifiés, souvent titulaires d'une maîtrise ou d'un doctorat. Ils ont étudié pendant des années pour arriver là où ils sont, et si votre entreprise leur fournit un travail simple et ennuyeux, ils peuvent avoir l'idée d'avoir fait un énorme pas en arrière. Vous devez vous assurer d'utiliser leurs compétences et de leur offrir un défi à leur hauteur.

Lukas Genever, recruteur de spécialistes en technologie chez Churchill Frank, recommande de suivre autant que possible les toutes nouvelles technologies. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont deux domaines qui deviennent de plus en plus utiles pour le monde des affaires, et qui fourniront à vos scientifiques des données un défi qui contribuera également au succès de l'entreprise.

2. Vous n'avez pas mis en place la bonne infrastructure

Les données peuvent sembler ne pas avoir besoin d'une infrastructure, mais il y a beaucoup d'éléments qui doivent être pris en compte. En effet, les entreprises doivent mettre en œuvre une hiérarchie des besoins en partant du bas jusqu'au sommet, afin d'arriver au bon stade de leur efforts en matière de science des données. Ne pas le faire pourrait laisser vos scientifiques des données dans une impasse.

Sans la bonne infrastructure de données, il devient difficile de lancer des projets complexes. En IA, on parle souvent de «problème de démarrage à froid»,  , lorsque les scientifiques des données ne sont pas en mesure de créer un programme utile en raison du manque d'infrastructures de support et de données collectées. Si cela se produit, il est facile que les professionnels de ne soient satisfaits de leur travail.

3. Leurs tâches sont abrutissantes

La plupart des scientifiques des données aimeraient travailler sur de nouvelles technologies passionnantes comme celle de l'apprentissage automatique, mais cela n'est pas une réalité pour la plupart d'entre eux. En moyenne, 80% du temps de ces professionnels est consacré au nettoyage et à l’organisation des informations, ce qui est subalterne, ennuyeux et, en fin de compte, un gaspillage de leur talent.

C'est un problème qui peut être résolu par votre équipe de science des données, en utilisant l'IA et l'apprentissage automatique. Il existe de nombreuses ressources montrant comment un logiciel peut être utilisé pour effectuer les tâches subalternes de tri des données, ce qui laissera votre équipe libre de se lancer dans l'analyse et la création de modèles.

4. Vous n'êtes pas prêt pour la science des données

La dernière chose dans laquelle tout scientifique des données souhaite pénétrer est le monde de la politique d'entreprise. Pourtant, c'est exactement ce que beaucoup d'entre eux sont obligés de faire dès le départ, en raison de malentendus fondamentaux sur ce qu'est exactement ce domaine. Dans de nombreux cas, les entreprises créent des départements de science des données simplement parce que c'est le prochain stade fondamental, sans réfléchir à la façon dont ils s'intégreront dans l'entreprise.

Cela peut être extrêmement frustrant pour les scientifiques des données, et entraîne souvent les trois problèmes ci-dessus. Les décideurs s'attendent à ce que les scientifiques des données changent le monde, mais il est difficile de le faire sans infrastructure, ce qui conduit aux tâches abrutissantes de tri et de nettoyage des informations susmentionnées. Vous devez être réaliste quant à ce que les scientifiques des données peuvent apporter à la table, et ne pas fixer des attentes trop élevées.