Le marché mondial de l’analyse de données devrait augmenter de 234,4 milliards USD entre 2023 et 2028. Cette augmentation rapide accélérera la croissance des emplois dans ce domaine.
Pour en savoir plus sur les tendances des domaines de l’analyse de données, leurs perspectives et leurs défis, nous avons discuté avec Aksinia Chumachenko, chef d’équipe d’analyse de produits chez Simpals, la principale entreprise numérique de Moldavie. Dans cette interview, Aksinia partagera son parcours, son approche du leadership et du mentorat, ainsi que sa vision de l’avenir de ce domaine en évolution rapide.
Votre parcours d’étudiant universitaire à chef d’équipe d’analyse de produits est inspirant. Pourriez-vous partager les étapes clés qui ont façonné votre carrière dans l’analyse de données ?
Mon parcours a commencé à NUST MISiS, où j’ai étudié l’informatique et l’ingénierie. J’ai étudié dur et j’étais un étudiant très actif, ce qui m’a rendu éligible à un programme d’échange à l’Université des Sciences Appliquées de Häme (HAMK) en Finlande. Cette expérience m’a permis de déboucher sur mon premier véritable emploi en informatique : un stage chez Renault en 2019. C’était mon premier emploi en tant qu’analyste de données. Cela m’a aidé à me familiariser avec des outils populaires tels qu’Excel et SQL et à développer ma pensée analytique.
Le temps que j’ai passé chez Renault m’a fait réaliser que l’analyse de données est une activité qui m’intéresserait dans le cadre d’une carrière à temps plein. Après mon passage chez Renault, j’ai rejoint la Sberbank, l’une des plus grandes banques d’Europe de l’Est, en tant qu’analyste stagiaire dans le cadre de leur programme très compétitif Sberseasons. La compétition était intense, avec plus de 50 candidats par poste. Cependant, trois équipes différentes au sein de la banque étaient intéressées à m’embaucher et j’ai finalement choisi de travailler chez Sberbank CIB, responsable des activités d’investissement des entreprises.
Chez Sberbank, j’ai travaillé comme analyste pour de grands clients B2B. Cette expérience m’a aidé à améliorer mes compétences Python et à acquérir plus d’expérience pratique en travaillant avec le Big Data.
En 2020, je suis passé à l’analyse de produits chez OZON Fintech, l’une des principales places de marché en Russie. Ce rôle clé m’a permis de doubler mon salaire et d’acquérir une vaste expérience de travail sur les produits fintech. Chez OZON, j’ai travaillé avec quatre produits financiers et grâce à mes recherches basées sur les données, nous avons considérablement augmenté des indicateurs clés tels que l’utilisation, le nombre de nouveaux clients, les retours et les revenus.
En novembre 2020, BCS Investments, nommée « Société d’investissement de l’année » par une plateforme financière en ligne faisant autorité, m’a contacté. Ils cherchaient à embaucher leur premier analyste produit et à créer un nouveau département à partir de zéro. Cette opportunité correspondait à mes objectifs, car je souhaitais acquérir de nouvelles compétences en leadership. Durant mon séjour là-bas, j’ai mis en œuvre de nombreuses initiatives percutantes. L’un des plus importants a été l’introduction du processus de test A/B à partir de zéro, ce qui a amélioré l’expérience utilisateur et les indicateurs du produit. Grâce à la mise en œuvre de ce processus de test A/B à l’échelle de l’entreprise, nous avons augmenté le taux de conversion d’intégration dans notre application de plusieurs points de pourcentage, ce qui a eu un impact sur le nombre de clients utilisant l’application et, par conséquent, sur nos revenus.
Environ un an plus tard, j’ai rejoint Simpals en Moldavie, où je travaille toujours en tant que chef d’équipe d’analyse de produits. Je dirige une équipe d’experts en analyse de données de premier ordre et je travaille sur l’un des sites Web les plus visités de Moldavie.
Récemment, j’ai été très impliqué en redonnant à la communauté. J’ai organisé un meetup en Moldavie en 2023 et j’ai également été conférencier. L’une des conférencières était une collègue que j’avais encadrée depuis le début. Ce fut un immense plaisir de voir à quel point elle a grandi rapidement.
Je suis également juge dans plusieurs hackathons internationaux, dont le Hackathon Big Data des Nations Uniesoù j’ai évalué 18 équipes différentes en fonction de l’innovation, de la qualité et de l’applicabilité de leurs solutions.
Les autres hackathons auxquels j’ai été invité en tant qu’expert sont le MLH Web3Apps Hackathon et le MLH Data Hackfest.
En tant que leader dans votre domaine, comment abordez-vous le mentorat des membres de votre équipe et quel impact espérez-vous avoir sur leur carrière ?
J’ai commencé le mentorat dès que j’ai eu mon équipe. Aujourd’hui, je suis mentor non seulement au sein de Simpals, mais également dans des organisations externes telles que Women in Tech et Women in Big Data. Ce sont des programmes internationaux gratuits qui aident les femmes à progresser dans leur carrière. En tant que mentor, j’ai aidé plusieurs femmes à atteindre un succès significatif en progressant ou en commençant une nouvelle carrière.
Chaque mentoré est différent, c’est pourquoi je crée des plans de développement individuels basés sur ses objectifs, ses forces et ses faiblesses. Nous nous réunissons également régulièrement en tête-à-tête pour discuter de l’évolution des choses.
Voir mon impact sur mes collègues est très gratifiant. De plus, en aidant les autres, je m’aide aussi à grandir en tant que professionnel et en tant qu’être humain.
Aksinia, en tant que chef d’équipe d’analyse de produits chez Simpals, une entreprise qui a un impact significatif sur l’écosystème numérique de Moldavie, quel rôle l’analyse de données joue-t-elle dans le succès des plateformes numériques comme 999.md ?
999.md est visité par plus de 2 millions d’utilisateurs uniques chaque mois, ce qui nous donne beaucoup de données sur lesquelles travailler. J’étais responsable de constituer une équipe à partir de zéro et de la diriger pour assurer la croissance des indicateurs clés et optimiser les processus existants. Grâce aux ajustements des fonctionnalités clés, nous avons obtenu une augmentation des revenus de 13 %.
Grâce à notre travail, la plateforme peut générer plus de revenus et réduire ses dépenses lorsque cela est possible. C’est ce que fait l’analyse : non seulement elle permet de gagner plus d’argent, mais elle évite également des dépenses inutiles, qui, pour de grands projets comme celui-ci, peuvent être importantes.
Le domaine de l’analyse des données est en constante évolution. Quels sont les plus grands défis auxquels sont confrontés aujourd’hui l’analyse des produits et des données ?
Les données s’accumulent rapidement et il est difficile de les collecter et de les analyser. Mais plus important encore, les informations générées doivent être alignées sur la stratégie et les objectifs globaux de l’entreprise. Posez une question : l’accomplissement de cette tâche vous permettra-t-il d’atteindre vos objectifs commerciaux ? Parfois, les data analysts oublient de se poser cette question. Mais je pense qu’il est crucial d’avoir un esprit d’entreprise.
En outre, de nombreux professionnels de l’informatique ont du mal à rester à jour face à l’évolution rapide des technologies. Pour rester informé, j’assiste régulièrement à des conférences (parfois en tant que conférencier). Mon mentor m’aide également à grandir et à explorer constamment de nouvelles choses.
Vous avez mentionné l’importance d’aligner l’analyse des données sur la stratégie commerciale. Veuillez nous donner un exemple de la façon dont cet alignement a fonctionné dans votre rôle chez Simpals.
La tâche de mon équipe consistait à optimiser l’expérience utilisateur sur 999.md. Nous devions augmenter l’engagement des utilisateurs et les taux de conversion en rendant la plateforme plus intuitive et conviviale. Voici ce que nous avons fait :
- identifié les points faibles du parcours utilisateur ;
- utilisé la segmentation des utilisateurs pour mieux comprendre comment différents groupes utilisent la plateforme ;
- a effectué des tests A/B pour comparer les différentes versions de la plateforme et voir quels changements ont conduit à de meilleurs résultats.
J’ai expliqué plus tôt à quel point il est important d’aligner l’analyse des données sur les objectifs commerciaux. Les informations que nous avons acquises nous ont permis d’augmenter nos revenus et d’améliorer la satisfaction de nos clients.
L’intégration de l’IA et du machine learning dans l’analyse est un sujet brûlant à l’heure actuelle. Comment voyez-vous ces technologies façonner l’avenir de l’analyse des données ?
L’IA et l’apprentissage automatique sont fondamentalement omniprésents. Il n’existe pas un seul domaine où ces technologies ne sont pas utilisées. Ces technologies nous permettent également d’automatiser des processus de données complexes. Cela nous fait gagner du temps sur le « travail manuel » et nous permet de consacrer plus de temps à la résolution de problèmes et à la créativité.
À l’avenir, nous verrons l’IA et l’apprentissage automatique devenir encore plus intégrés à l’analyse des données, avec des modèles et des outils plus sophistiqués capables de gérer des tâches de plus en plus complexes. Ces technologies fonctionnent mieux en synergie avec la créativité humaine, et non en remplacement. Une compréhension approfondie des données et du contexte commercial reste essentielle pour tirer le meilleur parti de ce qu’offrent l’IA et l’apprentissage automatique.
Compte tenu de votre expérience et de votre reconnaissance dans le domaine, notamment en tant que juge de hackathons internationaux et du Big Data Datathon des Nations Unies, comment voyez-vous l’évolution du paysage mondial de l’analyse de données dans les années à venir ?
Le rôle des analystes va progressivement changer et s’élargir. Par exemple, une tendance que je constate actuellement sur le marché est que les analystes doivent avoir des compétences en gestion de produits, car ils doivent avoir une compréhension approfondie du travail avec les données et une connaissance des produits pour prendre des décisions.
Un autre changement important est que les nouvelles technologies accélèrent considérablement le travail avec les données. Ce qui prenait auparavant des jours ou des semaines peut désormais être réalisé en quelques heures. Par exemple, l’entrepôt de données cloud BigQuery de Google, utilisé par de nombreuses entreprises, introduit déjà de nouveaux outils qui facilitent la vie des analystes, comme la recherche d’informations basées sur une table spécifique et le suivi de la qualité des données.
Il faut toutefois comprendre que l’IA ne remplacera pas complètement les analystes. Au contraire, il deviendra un outil puissant qui vous permettra de vous concentrer sur des tâches plus complexes et stratégiques. Le rôle de l’humain dans l’analytique reste très important. Les compétences générales telles que la pensée critique et la capacité à communiquer et à négocier avec différentes personnes sont des éléments cruciaux que l’IA ne peut remplacer.
