IoT :préparer notre future main-d'œuvre

Les scientifiques des données ont souvent été comparés au cœur et à l'âme de la gestion des projets Internet des objets (IoT), déclare Anthony Sayers, IoT Evangelist chez Software AG . En tant que gardien de la capacité de chaque organisation à prendre des décisions plus éclairées avec leurs données, ces personnes sont considérées comme vitales pour la réussite des projets IoT.

Les data scientists possèdent les compétences clés requises pour interpréter les données clés. C'est simple :de la même manière qu'il est impossible de conduire une voiture sans carburant, une entreprise ne peut pas utiliser ses données sans pouvoir exploiter leur véritable valeur.

Les data scientists sont très demandés

Selon Gartner , d'ici 2020, plus de la moitié des nouveaux processus et systèmes commerciaux majeurs intégreront un élément de l'IoT. Les entreprises devront être dotées des compétences adéquates pour mettre en œuvre ces projets avec succès. Avec la pénurie actuelle de scientifiques des données, l'intelligence artificielle (IA) est un moyen de commencer à automatiser un IoT plus mature et intégré.

Nous devons offrir une formation de haut niveau dans les technologies, notamment l'IA et l'IoT, pour combler le fossé entre la pénurie de compétences et les besoins actuels. L'avantage de l'IA est qu'elle aidera les entreprises à faire évoluer leurs projets, tout en permettant au personnel de se concentrer sur des tâches que la technologie ne peut pas faire. Pendant ce temps, l'IA peut se concentrer sur les tâches banales et répétitives que les employés ont moins de temps à faire. L'IA devient alors un catalyseur pour les projets IoT.

Les rapports continuent de nous dire que le manque de personnel et le manque d'expertise sont les deux choses qui entravent le marché de l'IoT. Les recherches du programme de recherche Immersat ont révélé que 33 % des organisations bénéficieraient de compétences supplémentaires, tandis que 47 % pensent qu'elles manquent totalement des bonnes compétences.

Selon le rapport, les trois principales compétences qui manquent aux organisations sont la sécurité des données, la science des données et le support technique. La solution n'est pas simplement d'embaucher plus de data scientists. Nous devons comprendre l'importance d'autres technologies telles que l'IA et l'apprentissage automatique pour permettre ces projets IoT afin que nous puissions former la future main-d'œuvre.

Une économie plus collaborative

L'opinion actuelle selon laquelle le scientifique des données est la seule personne capable de résoudre les problèmes de l'IoT est une mauvaise attitude.

La solution consiste à garantir que les employés d'une organisation sont capables de comprendre leurs données IoT.

Une façon de le faire est de former des millennials. Habitués à être connectés en permanence, ils sont parfaitement placés pour favoriser la connectivité. Vous entendrez cela décrit comme l'entrée dans l'économie du partage. Nous devons doter les employés des compétences nécessaires en IA, ML et Deep Learning (DL). Ce faisant, les entreprises pourront appliquer des analyses aux données en continu pour obtenir des informations plus approfondies. Cela permettra de prendre des décisions plus prédictives et de se synchroniser avec ce que ferait un data scientist.

Par conséquent, nous devons nous concentrer sur la mise en œuvre de davantage de formations sur les outils qui peuvent aider à automatiser et à améliorer les rôles en :

1. Mettre en œuvre davantage de formations  – Pour combler le déficit de compétences actuel, nous devons nous concentrer sur l'offre de davantage de cours de formation sur les technologies pouvant servir de catalyseur, notamment l'IA, le ML et le DL. En permettant à plus d'employés de se spécialiser dans ces compétences, les entreprises pourront bénéficier de meilleures analyses pour une prise de décision plus prédictive. Avec des cours de formation plus spécifiques et ciblés, il y aura plus d'opportunités de perfectionner la main-d'œuvre.
2. STEM n'est pas la seule réponse  – Ce 20 ^ème siècle en pensant que STEM est la réponse n'est pas la seule façon de le faire. Nous devons nous concentrer sur l'ingénierie de nouvelles entreprises et l'introduction de nouvelles approches sur le marché. Un data scientist peut jouer un rôle important dans la conception de futurs modèles commerciaux. Alors, offrons plus de formation en design thinking. Il ne s'agit pas seulement des compétences scientifiques qu'un data scientist acquiert. Les compétences nécessaires à la mise en œuvre de la stratégie d'une entreprise sont tout aussi importantes.
3. Il n'y a pas une seule compétence requise  – Alors que la main-d'œuvre de demain se prépare à travailler dans un lieu de travail plus connecté, il n'y a pas de compétence unique requise. En fin de compte, l'IoT et la transformation numérique sont liés. Par conséquent, alors qu'un scientifique des données était l'ingrédient secret pour créer une stratégie IoT réussie, ce n'est plus le seul ingrédient nécessaire. Le scientifique des données est remplaçable si nous nous concentrons sur la constitution d'une main-d'œuvre possédant des compétences en IA, DL et ML. Si nous pouvons suivre le rythme de ces nouvelles technologies, nous pouvons nous assurer que nous sommes dotés des compétences nécessaires pour automatiser plus largement nos projets.

La main-d'œuvre du futur doit être capable de travailler avec les technologies d'IA, de DL, de ML et d'analyse de données. Ce n'est qu'alors que nous pourrons libérer la vraie valeur de nos données pour faire avancer nos projets IoT. C'est pourquoi nous devons agir maintenant.

L'auteur est Anthony Sayers, évangéliste IoT chez Software AG.