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Jean-David Benassouli : le Big Data pour Accenture Digital

Jean-David Benassouli pour Accenture

Quelle est la mission du Pôle Data & Analytics chez Accenture et à quelles problématiques spécifiques répond-il pour vos clients ?

Nous répondons à 3 enjeux principaux :

  • les missions orientées sur la stratégie et l’organisation autour de l’Analytics : nous accompagnons nos clients pour la mise en place de centres d’excellence  Analytics ou la montée en puissance de leurs centres de compétences BI (Business Intelligence). Nous les encourageons à casser les sillons et à monter des structures transversales. Nous les accompagnons également pour le recrutement de profils associés. En sommes, nous intervenons sur les aspects process, ressources humaines et outils, et donc toute la gourvenance de la donnée.
  • les missions très traditionnelles autour de l’implémentation de systèmes décisionnels (Business Intelligence, informatique décisionnelle,etc.) pour des entreprises qui ont de gros besoins en reporting au sein de leurs entités métiers. En particulier, notre groupe “Budgeting & Forecasting” s’intéresse plus à la partie financière dans le domaine de l’Entreprise Performance Management.
  • les missions liées au Big Data : nous intervenons pour le cadrage des besoins, la réflexion stratégique et la mise en en oeuvre de plates-formes technologiques nouvelles, Machine Learning, Intelligence Artificielle, DataVisualisation. Pour l’exploitation des données, nous mettons à disposition notre équipe de data scientists ou nous collaborons avec l’équipe du client, pour travailler sur des patterns (tendances) dans un objectif prévisionnel, ou détection de fraudes par exemple.

Pour atteindre vos objectifs, quelles compétences et quels métiers liés au Big Data recherchez-vous ? Quels types de profils plébiscitez-vous le plus ?

Il me faut d’abord situer le contexte très changeant des nouvelles technologies. Dans les années 80, et même 2000, les langages et les technologies s’installaient sur des vagues de 10 ans, voire 15 ans. Avec la montée en puissance du Big Data, nous sommes sur des cycles beaucoup plus courts. C’est pourquoi nous sommes à la recherche de personnalités curieuses, qui s’adaptent très vite.

Pour en venir à nos besoins, nous recherchons deux compétences principales :

  • des compétences liées à l’exploration des données, sur des profils Data Science. Nous recherchons ici des majeures mathématiques orientées statistiques, mais avec des compétences en programmation (langages R et Python principalement). Si possible, nous apprécions également une expérience fonctionnelle ou industrie,  indispensables pour travailler sur de la maintenance prédictive en usine ou du risque en pharmacie, par exemple. Une expérience sur des outils tels que H20, Dataiku ou encore Alteryx sont un plus.
  • des compétences liées à la récupération des données, au nettoyage, au stockage et aux architectures. Sur les architectures hybrides, les personnes vont avoir besoin de connaître les bases de données relationnelles et du SQL. Puis autour des open sources Hadoop, nos collaborateurs sont amenés à utiliser des distributions [comme MapR, Cloudera ou Hortonworks NDLR], utilisées par les entreprises sur des problématiques de sécurité, par exemple.  Concernant les outils de récupération des données et leur nettoyage, nous parlons d’ETL (Extract, Transform and Load) avec des solutions comme Talend, Informatica ou IBM Datastage, qui sont des compétences de plus en plus demandées. La virtualisation des données, également, est une compétence demandée pour offrir une vue consolidée des données de toutes provenances. Nous avons aussi de plus en plus de projets autour de Spark, comme outil d’analyse des données.

D’un point de vue métier, je citerais :

  • des data scientists, qui donnent de la valeur aux données,
  • des architectes avec des problématiques fortes d’intégration, pour mettre en cohérence des systèmes internes et externes de plus en plus ouverts, des technologies variées, les données issues du Cloud,
  • des manipulateurs de données, appelés tantôt data engineer ou data steward. Ce sont des développeurs spécialisés, dont le rayon d’action se situe entre les systèmes et les data scientists,
  • des développeurs axés sur les aspects sécurités des données,

Par ailleurs, le marché est à la recherche de juristes de formation universitaires pour répondre aux demandes légitimes, et de plus en plus importantes, sur l’utilisation des données, la compréhension des textes de lois, etc.

Utilisez-vous l’analyse des données pour vos recrutements ou est-ce une pratique vers laquelle vous pourriez tendre ?

Pour le recrutement en externe, nous avons des projets pilotes en cours pour travailler à partir des données des réseaux sociaux, mais ils ne sont pas encore appliqués en France.

En revanche, pour nos clients, nous mettons en place de véritables projets suivant les pays, dans le cadre de leurs problématiques RH Analytics, notamment sur la partie recrutement.

Par ailleurs, nous utilisons Analytics pour la gestion des talents en interne : l’identification et la rétention des hauts potentiels par exemple.

Enfin, pour conclure, quel(s) conseil(s) pourriez-vous donner à vos pairs ?

Au- delà des aspects techniques, je miserais en priorité sur la curiosité et la capacité d’adaptation, mais également sur des qualités relationnelles pour un travail en équipe efficace.

En Big Data, les  équipes sont pluri-disciplinaires et multi-culturelles : il faut donc savoir communiquer, d’où l’importance d’une casquette fonctionnelle ou métier.


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