un Master en Analyse de données d’entreprise En vaut-il la peine?

La croissance continue de l’ère numérique signifie que les entreprises, les organisations de santé et les agences gouvernementales sont inondées de mégadonnées. La transformation des bits de données insignifiants en matériaux utilisables pouvant fournir un avantage concurrentiel nécessite des personnes capables d’analyser, d’interpréter et de définir les informations.

Un master en analyse d’entreprise en vaut-il la peine ? Si vous êtes à la recherche d’une carrière qui vous mettra en forte demande parmi les employeurs, la réponse est un oui retentissant. Selon un rapport du McKinsey Global Institute publié en 2016, le Big Data a créé un besoin de plus d’employés compétents en analyse des affaires et des données, et comme un nombre croissant d’entreprises utilisent les données pour stimuler leur croissance et se lancer dans de nouveaux secteurs d’activité, il n’y a pas assez de scientifiques des données pour répondre à ce besoin. Actuellement, il y a une pénurie de 250 000 analystes de données d’entreprise et scientifiques de données, offrant de nombreuses opportunités de croissance aux étudiants qui poursuivent une maîtrise en analyse de données d’entreprise.

 » Dans l’ensemble, les entreprises signalent que trouver les bons talents est le plus grand obstacle auquel elles sont confrontées pour essayer d’intégrer des données et des analyses dans leurs opérations existantes « , indique le rapport McKinsey. « Environ la moitié des cadres dans toutes les zones géographiques et industries ont déclaré avoir plus de difficulté à recruter des talents analytiques que de remplir tout autre type de rôle. »

L’avènement du Big Data Crée un besoin d’analyse de données

Les données se présentent sous toutes les formes et couvrent tous les sujets, des interactions bénignes sur les médias sociaux aux statistiques de la criminalité utilisées par les forces de l’ordre. Environ 90% des données actuelles ont été créées au cours des dernières années, ce qui a conduit à l’avènement du Big Data. Chaque jour, environ 2,5 quintillions d’octets de données sont créés. Lorsqu’ils sont pris individuellement, ils forment un grand gâchis d’informations. Mais lorsqu’elles sont tissées ensemble en groupes cohérents, les données deviennent des morceaux d’informations précieux qui peuvent être utilisés dans des millions d’applications.

Application du Big Data en entreprise

L’analyse du Big Data est utilisée dans une variété d’applications métier et dans diverses organisations. Parmi eux se trouvent les suivants:

• Finance et banque. Les institutions financières utilisent des informations basées sur des données pour détecter et déceler les fraudes, appliquer la réglementation financière et atténuer les risques.
• Fabrication. Les constructeurs industriels, de haute technologie et automobiles utilisent les données d’exploitation et de réduction des coûts pour optimiser les chaînes d’approvisionnement.
• Secteur public. Les agences gouvernementales analysent les données de tous types pour établir et mettre à jour des rapports financiers, améliorer les services sociaux et analyser les tendances de la criminalité.
• Soins de santé. La gestion des dossiers électroniques, la médecine fondée sur des preuves et les données prédictives sur les soins de santé aident les professionnels de la santé à prendre des décisions cliniques.
• Éducation. Les décideurs académiques et administratifs utilisent les résultats des tests, les dossiers de fréquentation des élèves et les données sur la rétention des enseignants pour soutenir les changements apportés à la politique d’éducation à l’intérieur et à l’extérieur de la classe.
• Commerce électronique. Les détaillants en ligne utilisent les commentaires des clients et l’analyse prédictive des ventes pour stimuler l’activité.

Pourquoi S’Embêter Avec Le Big Data ?

Un rapport de recherche récent du MIT Sloan Management Review a révélé que les organisations qui utilisent la science des données et l’analyse ont un avantage concurrentiel par rapport à celles qui ne l’utilisent pas, et les gestionnaires restent optimistes quant au potentiel de l’analyse.

L’examen a révélé que les entreprises qui utilisent avec succès l’analyse métier sont plus susceptibles d’avoir des plans stratégiques pour ses utilisations qui s’alignent sur la stratégie d’entreprise de l’organisation.
Les entreprises qui n’utilisent pas l’analytique d’affaires ne sont  » pas préparées aux investissements robustes et aux changements culturels nécessaires pour obtenir un succès durable avec l’analytique », ont constaté les chercheurs.

« Les entreprises qui n’ont pas été en mesure d’utiliser l’analyse pour obtenir un avantage concurrentiel — ou celles qui ont perdu leur avantage analytique en raison des progrès rapides du marché –
doivent comprendre le niveau d’engagement et de travail acharné requis pour exécuter et maintenir une stratégie d’analyse réussie », ont déclaré les chercheurs de la revue.

Pourquoi une Maîtrise en Analyse de données en vaut la peine: Si vous vous demandez toujours si un master en analyse de données d’entreprise en vaut la peine, examinons de plus près les perspectives d’une carrière dans l’analyse de données. Dans un rapport rédigé en collaboration avec Business-Higher Education Forum et Burning Glass Technologies, IBM a constaté que 59% de tous les emplois en science des données et en analyse sont dans les domaines de la finance, de l’assurance, des services professionnels et des technologies de l’information.

Le plus grand défi pour l’avenir de la science des données et de l’analyse consiste à disposer d’une main-d’œuvre qualifiée. IBM a récemment prévu que la demande de scientifiques de données augmenterait de 28% d’ici 2020. Le nombre d’offres d’emploi en science des données et en analyse devrait passer de 2,6 millions à 2,7 millions en moins de trois ans.

Pour le travail quotidien, les scientifiques des données passent la majorité de leur temps à nettoyer et à organiser les données, selon un rapport Crowdflower de 2016. Souvent appelé « querelle de données », le travail implique des tâches qui incluent le déplacement de virgules et le débogage de bases de données. C’est un élément essentiel pour obtenir des résultats de haute qualité. Le reste de la journée de travail est consacré à la collecte d’ensembles de données, à l’extraction de données pour les modèles et au raffinage des algorithmes, entre autres, a trouvé Crowdflower.

Le site de recherche d’emploi Glassdoor a révélé que data scientist était le meilleur emploi numéro 1 aux États-Unis en 2017, sur la base du nombre d’offres d’emploi, des salaires et des cotes de satisfaction au travail globales. Glassdoor a obtenu une note de satisfaction au travail de 4,4 sur 5 avec un salaire médian de 110 000 $.

Une recherche récente de Glassdoor a révélé plus de 4 000 offres d’emploi pour des postes de data scientist. Parmi les compétences les plus lucratives pour les professionnels de la science des données et de l’analyse, citons la certification des plates-formes SQL et Azure de Microsoft.

Dans le même temps, IBM a constaté que les emplois en sciences des données et en analystes étaient parmi les plus difficiles à pourvoir en raison de la pénurie de candidats qualifiés. La plupart des entreprises veulent des candidats qui ont au moins une maîtrise, a constaté IBM. De toute évidence, la réponse à la question « Un master en analyse de données en vaut-il la peine? »est un oui enthousiaste.

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À l’Université Maryville, le programme d’analyse de données d’entreprise peut aider les diplômés à se préparer à des carrières de data scientist, d’analyste de recherche, de consultant en gestion et à divers autres postes. Inscrivez-vous au programme de maîtrise en ligne en analyse des données commerciales de l’Université de Maryville et apprenez à découvrir des informations sur les données qui auront un impact sur les entreprises.