La NASA utilise la science des données pour combler son manque de compétence dans ce domaine

Toutes les preuves suggèrent qu’il est difficile de mettre la main sur des data scientists talentueux, et c’est même vrai à la NASA, déclare David Meza, chef par intérim de l’analyse des personnes et data scientist senior à l’agence spatiale américaine.

Alors, à quoi ressemble un manque de compétences à la NASA ? Meza dit que son équipe est toujours en train de plonger en profondeur dans les demandes de talents en science des données de l’organisation, mais des modèles clairs se dessinent, en particulier en termes d’identification des capacités qui existent déjà au sein de l’organisation.

L’un des plus grands défis a été d’identifier où se trouvent nos compétences en science des données au sein de la NASA. Ce n’est pas une terminologie ou une profession qui a été étiquetée science des données au sein du gouvernement. C’est encore quelque chose qui est en développement pour avoir un rôle de travail ou une profession de science des données.

Identification des problèmes

Ce qui est clair jusqu’à présent, c’est que la NASA dispose de talents en matière de données dans toute l’organisation, dont certains ne sont pas faciles à identifier ou à catégoriser en raison du large éventail de travaux effectués à l’agence spatiale.

Voici une vidéo en anglais relatant ces problèmes :

C’est là qu’intervient l’organisation de Meza, avec l’équipe travaillant sur la création d’une base de données de cartographie des talents pour identifier les compétences en données requises pour toutes sortes de projets, qu’il s’agisse de retourner sur la Lune, d’aller sur Mars ou de travailler sur des projets scientifiques de plus près, comme le changement climatique, le génie aéronautique ou la recherche médicale.

Combler ce manque

À juste titre, la solution pour combler le manque de compétences en science des données à la NASA réside dans la science des données elle-même. La base de données de cartographie des talents que Meza développe utilise la technologie Neo4j pour créer un graphique de connaissances, conçu pour montrer les relations complexes et variées entre les données, et dans ce cas, les relations entre les personnes, les compétences et les projets de la NASA.

Data scientist expérimenté, il a commencé à utiliser le graphe de connaissances de Neo4j il y a plus de dix ans. Il a utilisé cette prise de conscience pour créer sa base de données de cartographie des talents qui aide à faire correspondre les employés avec de nouveaux projets en fonction de leurs compétences.

Le projet est encore dans sa phase de mise en œuvre. Meza dit que les six à huit premiers mois ont été consacrés à la recherche et au développement. Son équipe s’est concentrée sur la création d’une taxonomie professionnelle, qui a analysé les différentes composantes d’un rôle du point de vue de l’employé, de la formation et du projet. Ils ont utilisé une base de données du ministère du Travail appelée O*NET, qui contient des  descriptions et des ensembles de compétences pour des centaines de professions.