Ascend.io, une société d'ingénierie des données, a révélé il y a quelques jours, les résultats d'une nouvelle étude portant sur les conditions de travail des scientifiques, ingénieurs de données et architectes d'entreprise aux États-Unis. Les réponses de plus de 300 professionnels révèlent des informations clés sur la charge de travail actuelle de leurs équipes, les goulots d'étranglement de la productivité et les perspectives sur l'automatisation et les technologies à faible code. Depuis le début de la pandémie COVID-19, la majorité (78 %) des professionnels de l'informatique ont été invités à assumer des responsabilités en dehors de leur fonction principale, 97 % d'entre eux indiquant aujourd'hui que leurs équipes ont atteint ou dépassé leur capacité. Pour soutenir leurs équipes et augmenter la capacité globale, 89 % des professionnels des données se tournent vers l'automatisation, les technologies à faible code ou sans code, 73 % d'entre eux citant l'automatisation comme une possibilité d'avancement professionnel. L'étude a été menée en juin 2020.Les pressions sur les équipes de données s'intensifient
La très grande majorité des équipes de données ont actuellement une capacité de travail égale ou supérieure à la leur, et seulement 3 % d'entre elles indiquent qu'elles disposent de capacités supplémentaires pour de nouveaux projets. En outre, les responsables des données (y compris les vice-présidents et les directeurs) sont près de deux fois plus susceptibles d'indiquer que leurs équipes sont surchargées que les chefs d'équipe et les contributeurs individuels eux-mêmes, ce qui indique un retard important et une demande croissante de la part de l'entreprise. Lorsqu'on leur demande quelle équipe est la plus en retard, les architectes d'entreprise ouvrent la marche, suivis par les ingénieurs de données. Cependant, les répondants étaient plus de 3,5 fois plus nombreux à identifier leur propre équipe comme étant la plus en retard par rapport aux autres. Bien que les répondants aient désigné leur propre équipe comme étant en retard, l'étude a permis de dégager des tendances convaincantes quant au besoin de ressources en ingénierie des données pour mener à bien leur travail.
La lenteur des cycles d'itération dans les équipes de données entraîne des retards importants pour les utilisateurs et les décideurs en aval, ce qui entrave la capacité des équipes à répondre aux besoins de données de l'entreprise. Les retards varient en fonction du rôle joué : les scientifiques sont surtout touchés par le fait qu'ils doivent demander à d'autres personnes d'accéder aux données ou aux systèmes (48 %), tandis que les ingénieurs en données sont surtout freinés par la maintenance des systèmes existants et anciens (54 %).
« Les organisations découvrent rapidement que les ingénieurs de données sont essentiels pour déverrouiller la valeur des données et pour éliminer les goulots d'étranglement dans toute l'équipe de données. Le rapport 2020 sur les emplois émergents de LinkedIn a révélé que l'ingénierie des données a fait un bond en avant, devenant rapidement l'un des dix premiers emplois à connaître une croissance énorme. À l'heure actuelle, il n'y a tout simplement pas assez d'ingénieurs de données pour répondre à la demande. Pour permettre à davantage de professionnels des données de s'attaquer à l'arriéré croissant des tâches d'ingénierie des données, des outils tels que l'automatisation et les technologies à faible ou sans code peuvent offrir un effet de levier et une évolutivité considérables aux ingénieurs de données existants, tout en permettant l'avènement d'une nouvelle ère d'ingénieurs de données citoyens », a déclaré Sean Knapp, PDG et fondateur de Ascend.io.
Les équipes de données se mettent au niveau de l'automatisation pour faire progresser les carrières et responsabiliser les équipes
Les professionnels des données se tournent de plus en plus vers des solutions automatisées pour résoudre les problèmes actuels de leur équipe. 62 % des répondants prévoient de mettre en œuvre une technologie d'automatisation pour augmenter la bande passante de leur équipe, puis d'acheter de nouveaux produits ou outils (47 %), de reformater et de retirer les technologies existantes (41 %) et d'embaucher plus de personnel (41 %).
La majorité (73 %) des personnes interrogées considèrent l'automatisation comme une opportunité de faire progresser leur carrière.
Les architectes d'entreprise sont les plus favorables à l'automatisation, 85 % d'entre eux citant l'opportunité de faire progresser leur carrière, suivis par les ingénieurs de données avec 72 %.
Les points de vue sur ce qui freine les équipes de données sont plus variés selon les personnes interrogées :
- 77 % des répondants du secteur des services financiers prévoient de mettre en œuvre l'automatisation pour augmenter la largeur de bande de leur équipe, contre une moyenne globale de 62 %. La nature plus compétitive de certains secteurs entraîne peut-être une adoption plus rapide que d'autres des technologies de données pour obtenir des résultats commerciaux ;
- par ailleurs, 75 % des personnes interrogées dans le secteur de la santé ont indiqué qu'elles prévoyaient de reformater et de retirer les technologies existantes, contre une moyenne générale de 41 %. Certains secteurs peuvent encore avoir besoin de moderniser leur pile technologique globale avant que les équipes de données puissent avoir un plus grand impact sur l'entreprise.
Plus de la moitié des ingénieurs de données recherchent des technologies peu ou pas codées
Les résultats de l'enquête indiquent que, de la start-up à la grande entreprise, les équipes chargées des données recherchent aujourd'hui des solutions avec ou sans code pour accélérer l'innovation et la productivité. De plus en plus de professionnels des données voient la valeur de ces outils, 80 % des répondants les utilisant déjà ou envisageant de les utiliser pour soutenir leur équipe.
25 % des ingénieurs de données utilisent aujourd'hui des solutions à faible ou sans code et 53 % envisagent actuellement de recourir à ces technologies, contre 48 % des architectes d'entreprise et 42 % des scientifiques de données.
« La recherche montre que, dans l'ensemble, on demande aux équipes de faire plus avec moins et qu'elles se tournent vers les solutions à faible code pour continuer à répondre aux besoins des entreprises. Les solutions à faible code sont très efficaces pour simplifier des tâches qui étaient auparavant incroyablement complexes. Elles tendent également à encourager une meilleure modularité et une meilleure conception des systèmes, ce qui rend les choses plus simples et plus faciles à maintenir », a poursuivi Knapp.
Source : Ascend Blog
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