Bosser dans la BI en 2022?

freedumz

freedumz

Chasseur de castors
Salut à tous,
Actuellement, dans mon taff, il y a pas mal d'aspects
-Developpement de workflow
-Developpement de customisation en C#
-Gestion de projets
-Developpement d'outils d'aide à la decision (BI)

Aujourd'hui, j'ai un peu discuté avec un collegue pour voir l'aspect qui me plaisait le plus dans mon taff, et c'est clairement, tout ce qui touche à la BI (Optimisation de DW, ETL, création des rapports,...)
Je suis certifié Microsoft BI, mais j'ai vraiment l'impression que la BI, je suis un peu en retard, c'etait vraiment la hype, il y a une vingtaine d'années, et je n'ai probablement pas une vision assez globale pour voir où est ce qu'on se situe actuellement
Donc ma question est assez simple, selon vous, est ce que cela vaut la peine en 2022 avec toute l'avancé que l'on fait actuellement en ML, de se consacrer à une carriere uniquement dans la BI? Ou serait il plus pertinent de clairement rester dans un profil un peu touche à tout pour pouvoir suivre les tendances actuelles?

Merci pour vos retours les experts :)
 
Tekuraman

Tekuraman

Elite
Has been, certainement pas. Il y a jamais autant de data qu'aupavant. Par contre, le métier s'est transformé ces dernières années.

La BI étant destinée principalement au Business, les solutions se sont orientée à fond vers du "self-service BI". Là où avant tu avais des gros query bien degeu, aujourd'hui, tes outils ETL te prémache le travail et est à porter d'un analyste qui sait faire des formules excel.
A ça tu ajoute que la qualité des données se sont nettement améliorer.

Généralement, il y a encore pas mal d'offre pour les sociétés qui veulent faire du reporting sur plusieurs source de données différentes.

Après, j'ai l'impression que la profession devient de plus en plus scentifique, avec des modeles de ML de plus en plus pointu, ce qui convient généralement plus à des mathématiciens.

Mais clairement, avec le big data et l'AI les données n'ont jamais été aussi importantes. Seulement la profession est devenu moins "généraliste", mais beaucoup plus de niche.

En tout cas, c'est comme ça que je le perçois.
 
Anewone

Anewone

Elite
Ta question est simple mais la réponse.. :D (je m'abonne au fil de disc en passant)
 
THiBOo

THiBOo

Elite
freedumz a dit:
Salut à tous,
Actuellement, dans mon taff, il y a pas mal d'aspects
-Developpement de workflow
-Developpement de customisation en C#
-Gestion de projets
-Developpement d'outils d'aide à la decision (BI)

Aujourd'hui, j'ai un peu discuté avec un collegue pour voir l'aspect qui me plaisait le plus dans mon taff, et c'est clairement, tout ce qui touche à la BI (Optimisation de DW, ETL, création des rapports,...)
Je suis certifié Microsoft BI, mais j'ai vraiment l'impression que la BI, je suis un peu en retard, c'etait vraiment la hype, il y a une vingtaine d'années, et je n'ai probablement pas une vision assez globale pour voir où est ce qu'on se situe actuellement
Donc ma question est assez simple, selon vous, est ce que cela vaut la peine en 2022 avec toute l'avancé que l'on fait actuellement en ML, de se consacrer à une carriere uniquement dans la BI? Ou serait il plus pertinent de clairement rester dans un profil un peu touche à tout pour pouvoir suivre les tendances actuelles?

Merci pour vos retours les experts :)
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Tekuraman a bien débroussaillé le sujet.
BI c'est mort, Vive BI !

Les experts BI d'avant s'ils ne se sont pas reconvertis vers le data management ils sont morts. Ou en tt cas sur la pente du Cobol.

D'ailleurs aujourd'hui on ne parle plus tellement de BI mais d'Analytics.
Un data scientist pure et dure nécessite des connaissances en math très poussées mais les 80% des data scientist actuellement sont des ex BI qui ont suivi 2-3 formations et ont sorti les buzz word à leur entretien.

https://www.createch.ca/blog/what-is-sap-analytics-cloud-sac

Pour faire ça, faut pas être data scientist et c'est le BI 2.0
 
1er
OP
freedumz

freedumz

Chasseur de castors
Bon, je me suis donner 6 mois pour ajouter la corde DS à mon arc, j'ai déjà une bonne maîtrise dans pandas et numpy et un solide background en stat, je pense donc que ça soit jouable de me créer un portfolio sympa d'ici là (je consacre minimum 2h par jour a étudier, merci au PMP :D )
 
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