Montée en compétence Data : Pourquoi la montée en compétences en data est essentielle pour votre entreprise

Dans un univers du digital en constante évolution, maîtriser les domaines de la Data Science et de l'intelligence artificielle est essentiel pour ceux qui souhaitent devancer la concurrence et sécuriser leur avenir professionnel.

Découvrez des stratégies efficaces pour garantir une montée en compétence data continue de vos équipes sur les sujets data.

Identifier les besoins en compétences data de vos équipes

Évaluer le niveau actuel de compétences

Tout effort visant à renforcer les compétences data de vos équipes doit commencer par une évaluation des compétences déjà présentes. Cette analyse vous fournira les informations nécessaires pour exploiter vos points forts et combler vos lacunes. Dresser un inventaire des compétences en interne constitue la base de votre développement et de votre croissance.

Les enquêtes de satisfaction sont un excellent moyen d’identifier les besoins en matière de données. L’évaluation des aptitudes internes présente également de nombreux avantages. Elle permet notamment d’obtenir une vue d'ensemble claire de l’organisation, pour vous permettre de valider certaines hypothèses et de mieux comprendre la portée des compétences existantes. En tirant parti de vos forces, vous serez mieux préparé à lancer un programme de développement des compétences et à maximiser vos ressources.

L’évaluation de vos compétences internes ne nécessite pas une expertise technique avancée. Vous pouvez commencer par : 

• discuter avec les chefs de service et les responsables concernés ; 
• identifier les équipes qui travaillent déjà avec la data (services SIG, informatiques ou budgétaires) ; 
• réaliser une enquête auprès du personnel pour obtenir un aperçu des connaissances existantes : 
• repérer des collaborateurs qui sont intéressés par ce domaine. 

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Définir les objectifs de développement

Une fois les besoins identifiés, vient le moment de définir des objectifs de développement : 

• Définissez un objectif clair, mesurable et aligné avec la stratégie de l’entreprise.
• Appuyez-vous sur les compétences nécessaires pour mettre en place un projet à la fois pertinent et réaliste. 
• Si vous envisagez de publier des données sur un sujet spécifique, vérifiez qu’elles soient « propres », bien structurées et prêtes à l’emploi.
• Formez vos équipes à ces principes fondamentaux pour accélérer vos efforts.
• Rendez vos objectifs explicites et partagez-les avec les équipes lors de la formation. Le but est qu’ils en saisissent pleinement les enjeux. 

Gardez à l’esprit que l’acquisition de nouvelles compétences prend du temps ! En 2016, la municipalité de Louisville, aux États-Unis, avait pour priorité de former un groupe de travail sur un outil informatique spécifique. Il leur a fallu plusieurs années pour obtenir des résultats tangibles et convaincants. Aujourd’hui, ce projet est un succès grâce à l'approche pragmatique et à la patience des équipes.

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Mettre en place un plan de développement des compétences

Choisir les formations adaptées

Pour rester compétitif, ne négligez pas l’importance de la formation ! Identifiez les lacunes spécifiques à chaque poste et choisissez des formations qui répondent à ces besoins. Il est également essentiel de privilégier des formations qui offrent un apprentissage pratique et applicatif, pour que les équipes puissent immédiatement mettre en œuvre leurs nouvelles compétences dans leur travail quotidien. Qui plus est, la formation est un volet indispensable pour suivre l’évolution rapide des technologies et des outils dans le domaine de la data.

DataBird permet justement d'accélérer votre évolution professionnelle grâce à ses formations Data et IA. Voici nos différents cursus : 

• Formation Data Analytics (Paris et distanciel), pour devenir autonome dans l’analyse de vos données et décrocher un poste de Data Analyst.
• Formation Data Science & IA (distanciel), pour apprendre à construire des modèles d’apprentissage et maîtriser l’ensemble des compétences d’un Data Scientist.
• Formation Data Engineering (distanciel), pour savoir gérer efficacement la donnée et acquérir des bases solides pour devenir Data Engineer.

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Encourager le partage de connaissances en interne

Au-delà des formations, il est tout aussi important de favoriser le partage des connaissances en interne. En encourageant une culture de l’apprentissage collaboratif, vos équipes échangent entre eux des idées, des bonnes pratiques et des solutions aux défis rencontrés dans l’utilisation des données. Ce partage peut se faire par des sessions de formations internes, des ateliers, ou des groupes de discussion. 

Vous pouvez également mettre en place un système de mentorat où des experts en data accompagnent les collaborateurs moins expérimentés. Cela permet non seulement d’améliorer les compétences globales de l’équipe, mais aussi de renforcer la cohésion et l’engagement autour des projets data. Le partage de connaissances renforce l’adaptabilité et permet de capitaliser sur l'expertise interne, accélérant ainsi la mise en œuvre des solutions data au sein de l'entreprise.

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Utiliser des outils pour suivre la progression

Mettre en place des indicateurs de performance

Pour évaluer l’efficacité des formations et du plan de développement des compétences, définissez des indicateurs de performance (KPI) clairs : 

• Le taux de réussite des formations.
• Le nombre d’employés ayant acquis de nouvelles certifications.
• Le temps nécessaire pour maîtriser un outil ou une technique spécifique.
• La capacité des équipes à appliquer concrètement leurs nouvelles compétences dans leurs projets quotidiens. 

Si l'objectif est d’améliorer l’analyse des données, un indicateur de performance pourrait être l’amélioration de la qualité des rapports ou la réduction du temps nécessaire pour produire des analyses approfondies. L’utilisation d'outils de suivi, comme des plateformes d'apprentissage en ligne, des tests de compétences ou des outils de gestion de projet, permet de suivre de manière continue la progression des collaborateurs et de repérer les domaines nécessitant une attention particulière.

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Adapter le plan en fonction des retours

Le plan de développement des compétences doit être flexible et évolutif. Après chaque phase de formation ou de développement, veillez à recueillir des retours auprès des collaborateurs et des managers.

Ces retours permettent d’identifier les aspects du plan qui ont bien fonctionné ainsi que ceux qui nécessitent des ajustements. Par exemple, certaines formations peuvent être perçues comme trop théoriques et ne pas correspondre aux besoins pratiques des équipes, ou certains skills peuvent prendre plus de temps à être maîtrisés que prévu. 

En fonction des retours, il peut être nécessaire d’adapter le contenu des formations, de modifier les méthodes pédagogiques ou d’ajouter de nouveaux outils pour mieux répondre aux besoins des équipes. Les retours permettent aussi de maintenir l’engagement des collaborateurs en montrant que leurs opinions sont prises en compte et que le plan de développement est constamment amélioré pour mieux correspondre à leurs attentes et à celles de l’entreprise.

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Les avantages d'une formation continue en data

Amélioration de la compétitivité et performance opérationnelle

Du côté des équipes, la montée en compétence data leur permet de maîtriser de bout en bout des outils et des méthodes d’analyse avancés, ce qui se traduit directement par une amélioration de l'efficacité opérationnelle. En formant régulièrement vos collaborateurs sur les dernières technologies de données, vous leur donnez tout le savoir faire et les compétences nécessaires pour optimiser les processus internes, automatiser des tâches répétitives et réduire les erreurs humaines. 

Une meilleure maîtrise des outils de visualisation de données et d’analytique prédictive permet à vos équipes d’identifier plus facilement les inefficacités des processus et de prendre des décisions plus rapidement grâce à des analyses en temps réel. Cela permet de gagner en réactivité et en agilité, tout en réduisant les coûts liés à des processus manuels ou peu efficaces. La formation professionnelle en data contribue ainsi à rendre les opérations plus fluides, plus rentables et à améliorer la productivité globale de l’entreprise.

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Renforcement de l'innovation au sein de l'entreprise

En disposant de bases solides en analyse de données, en Machine Learning, en intelligence artificielle ou en visualisation, vos équipes peuvent mieux comprendre les tendances du marché, les comportements des clients et identifier des opportunités d'innovation.

L’analyse de données peut par exemple révéler des insights cachés qui permettent de développer de nouveaux produits ou services, d'améliorer l’expérience client, ou de proposer des solutions personnalisées répondant précisément aux besoins des consommateurs. 

En encourageant l’apprentissage continu, vous stimulez également un état d’esprit d’innovation constante au sein de l’entreprise, où chaque membre de l’équipe est à même de proposer des idées novatrices basées sur des données réelles et pertinentes. Une meilleure maîtrise de la data permet à l'entreprise de se différencier de ses concurrents, en adoptant des solutions plus performantes et en anticipant les évolutions du marché.

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Études de cas : entreprises ayant réussi leur transformation data

DataBird propose une véritable expérience de formation ! Nos apprenants s’expriment sur la qualité de leur cursus d’apprentissage, et plus particulièrement sur :

• la pédagogie adaptée et flexible ; 
• le professionnalisme des professeurs ; 
• faire valoir ces nouvelles compétences.

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Découvrez en quoi DataBird a changé leur vie !

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