Turnover des data scientists : le burn-out dans un métier en plein essor

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  Prévision quantique
• 25 avril 2022

Résumé des informations

L'épuisement professionnel croissant des professionnels des données crée un effet d'entraînement dans tous les secteurs, les scientifiques des données quittant souvent leur poste après seulement 1.7 an en moyenne. Cette tendance est enracinée dans des incompréhensions organisationnelles sur le rôle et les capacités des professionnels des données, associées à des attentes irréalistes et à des politiques restrictives. Les implications à long terme incluent les risques pour les stratégies futures, l'instabilité des sources de données et une érosion de la confiance dans la prise de décision basée sur les données.

Contexte de rotation des data scientists

Les données deviennent rapidement l'une des ressources les plus essentielles pour définir et stimuler les économies futures. Les scientifiques des données sont essentiels pour libérer la puissance potentielle de ce nouveau produit, mais ces professionnels sont de plus en plus mis à rude épreuve à mesure que la demande de temps augmente. Avec plus de 2.5 exaoctets de données créées chaque jour (2021), de plus en plus d'entreprises et d'organisations commencent à extraire de la valeur et des informations des données qu'elles collectent ou à augmenter leurs systèmes pour optimiser les processus déjà existants.

À mesure que de plus en plus d'opportunités de collecte de données deviennent disponibles, le besoin de professionnels, d'analystes et d'ingénieurs qualifiés en science des données augmente également. Cependant, selon une enquête d'octobre 2021 réalisée par 365 Data Science, un fournisseur de formation en ligne aux compétences en matière de données, 97 % des 600 ingénieurs de données interrogés ont subi un épuisement professionnel dans leur travail quotidien. Soixante-dix-neuf pour cent envisagent de quitter complètement l'industrie. 

Bien que le roulement dans ce poste essentiel puisse entraîner des perturbations majeures pour les entreprises, il est principalement dû à l'impact substantiel que les data scientists et les ingénieurs ont sur la productivité des données et l'agilité globale de l'entreprise. Ces professionnels jouent un rôle clé dans la gestion et l'interprétation des données, ce qui est vital pour la prise de décision rapide et l'adaptabilité dans l'environnement des affaires. Cependant, la cause sous-jacente de l'épuisement professionnel chez les professionnels des données est répandue et structurelle.

Impact perturbateur

Les principales causes d'épuisement professionnel chez les professionnels des données proviennent d'un manque apparent de compréhension organisationnelle de leur rôle et de leurs capacités. Les scientifiques des données ne resteront probablement chez leur employeur actuel que 1.7 an en moyenne, selon une enquête de 2021. Les demandes fréquentes d'analyse avec des attentes irréalistes et des politiques de gouvernance des données restrictives limitent leur capacité à avoir un impact positif sur leurs employeurs respectifs.

La forte demande de scientifiques des données signifie qu'un nouvel emploi est relativement facile à trouver pour les professionnels qui cherchent à changer d'employeur. Cependant, cette facilité de transition peut entraîner un manque de stabilité et de continuité dans leur carrière. Pour les entreprises, la nécessité de retenir les scientifiques des données signifie que les structures organisationnelles doivent soutenir plutôt qu'inhiber ces professionnels, notamment en mettant en œuvre des processus de flux de travail efficaces et fiables pour améliorer la collaboration et la productivité analytiques. Compte tenu de l'ampleur des problèmes rencontrés et de la forte demande pour leurs compétences, il est peu probable que les incitations financières à elles seules maintiennent les data scientists dans des emplois insatisfaisants, ce qui souligne l'importance d'un environnement de travail favorable.

Pour les gouvernements et les décideurs politiques, la tendance à la rotation élevée des professionnels des données représente un défi pour maintenir une main-d'œuvre stable et qualifiée dans un domaine vital pour les économies modernes. Le déplacement constant des professionnels entre les rôles peut entraîner une perte de connaissances et d'expertise institutionnelles, affectant les projets à long terme et la compétitivité nationale. Les établissements d'enseignement peuvent avoir besoin de se concentrer non seulement sur la formation des spécialistes des données aux compétences techniques, mais aussi sur la sensibilisation des employeurs et des cadres à l'importance de créer un environnement propice pour ces professionnels. 

Implications du roulement élevé des data scientists 

Les implications plus larges du roulement élevé des data scientists peuvent inclure : 

• Les organisations mettent en péril la croissance et les stratégies futures en raison de leur incapacité à tirer parti de leurs professionnels des données et à fonctionner efficacement, ce qui entraîne des opportunités manquées d'expansion du marché et de positionnement concurrentiel.
• Les entreprises sont incapables de construire une base solide pour que l'analyse de données prospère en interne, et ces connaissances sont diffusées dans l'ensemble de l'entreprise pour créer de la valeur supplémentaire, ce qui entrave le développement de nouveaux produits et services adaptés aux besoins des consommateurs.
• Des sources de données et des analyses instables limitant le flux d'informations critiques qui ont un impact sur la capacité d'une organisation à prendre des décisions, à saisir des opportunités et à proposer des offres adaptées aux clients, ce qui réduit la satisfaction et la fidélité des clients.
• Un cycle continu d'embauche et de formation de nouveaux professionnels des données, entraînant une augmentation des coûts opérationnels et une efficacité réduite dans l'utilisation des données pour la planification et l'exécution stratégiques.
• La création d'un marché du travail compétitif pour les professionnels des données, entraînant une inflation des salaires et une augmentation des coûts pour les entreprises, affectant potentiellement l'accessibilité financière des solutions basées sur les données pour les petites et moyennes entreprises.
• Un changement potentiel de l'orientation éducative vers une formation spécialisée pour les professionnels des données, conduisant à une main-d'œuvre plus qualifiée mais créant éventuellement une sursaturation du marché et négligeant d'autres domaines d'études vitaux.
• Les gouvernements ont du mal à maintenir une main-d'œuvre stable et qualifiée dans des rôles de données critiques, ce qui entraîne des retards potentiels dans l'élaboration et la mise en œuvre des politiques, en particulier dans les domaines dépendant de l'analyse des données, tels que les soins de santé et la planification des infrastructures.
• Un changement dans la démographie du travail avec une concentration de professionnels des données dans les zones urbaines, entraînant des déséquilibres régionaux potentiels dans la répartition des compétences et le développement économique.
• L'érosion potentielle de la confiance dans la prise de décision basée sur les données en raison des changements fréquents de professionnels des données et du manque de cohérence dans l'analyse, conduisant au scepticisme des consommateurs et des parties prenantes quant à la fiabilité des informations sur les données.

Questions à considérer

• Pensez-vous qu'offrir des salaires plus élevés aux professionnels de la science des données fera une différence significative concernant les défis auxquels ces professionnels sont confrontés ?
• Étant donné à quel point les données et l'analyse des données deviennent centrales dans la plupart des organisations, pensez-vous que les cadres/directeurs suivent le rythme des changements nécessaires pour positionner de manière optimale les employés pour réussir ?