Thomas Motti
Chief data officer, Data analyst, Data engineer, Data scientist, Data protection officer, etc. Les métiers de la data (ou métiers de la donnée), sont variés et de plus en plus convoités par les entreprises. Ainsi 67 % des recruteurs cherchent prioritairement des professionnels dans ce secteur Robert Half 2018, Salary Guide for Technology Professionals).
La demande dépasse d’ailleurs largement le nombre d’experts. Les métiers de la data sont ainsi rares, en tension et font partie des profils les plus recruter en 2023.
Mais qu’est-ce qu’un métier Data ? Quelles sont les formations à suivre pour les exercer et les compétences indispensables qu’un candidat doit posséder ? Combien gagne-t-on dans ce secteur ?
Réponses ici !
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Data : une définition
Le mot data désigne les données numériques. Ces données en grand nombre qui circulent sur le Web et sont collectées, analysées ou consommées. Avec l’essor d’internet, de l’e-commerce, des réseaux sociaux et le développement constant de nouvelles technologies numériques telles que les objets connectés, elles sont de plus en plus importantes. En effet, chaque internaute génère chaque jour une quantité vertigineuse d’informations ! Le volume de données est toujours croissant, ainsi que leur variété et leur rapidité de création et d’échange.
Ces données (encore parfois désignées par les termes de “Big Data”-, sont une mine d’or pour les entreprises. Recueillies, étudiées, valorisées, elles leur permettent de mieux comprendre leur clientèle, le marché et la concurrence et d’assurer un suivi de leur performance. Elles favorisent de ce fait la mise en œuvre de stratégies marketing efficaces, des stratégies dites « data driven ».
Mais pour arriver à ce résultat, il est indispensable de s’appuyer sur le savoir-faire de professionnels experts de la donnée et des technologies analytiques. De nombreux nouveaux métiers liés à la data ont ainsi vu le jour : Data Analyst, Chief Data Officer, Data Architect, etc. Grâce à leurs compétences pointues, ils collectent la précieuse data, les organisent, les traitent et les transforment en des informations infusant chaque niveau de l’entreprise.
Ces postes sont très convoités, car rares sur le marché et très promoteurs.
Quelles études pour travailler dans la data ?
Collecte, stockage, traitement, modélisation, protection, etc. Chaque métier de la data exige des compétences spécifiques et appelle ainsi un parcours de formation précis.
Quoiqu’il en soit, il faut idéalement disposer minimum d’un BAC+3 et bien souvent d’un BAC+5. De plus en plus d’écoles spécialisées existent et les écoles et universités traditionnelles proposent également des formations spécifiques. Il est possible de commencer son cursus par un BTS ou une licence informatique pour obtenir les bases, puis de s’orienter vers une formation plus spécifique, une école de commerce, de gestion ou d’ingénieur avec des spécialisations en management, Big Data, statistiques, data science, sécurité informatique, etc.
A la marge, il existe aussi des formations autodidactes, des MOOC sur internet par exemple.
Dans tous les cas, il faut absolument intégrer des connaissances « généralistes » qui permettent d’ouvrir pas mal de portes.
Il est indispensable par exemple de maîtriser l’outil d’Apache Hadoop, la technologie de base du Big Data. Spark est également très recherché par les entreprises qui recrutent. Il permet d’analyser et de traiter rapidement les données. La maîtrise des bases de données NoSQL garantit au candidat d’accéder à de beaux emplois Big Data. La data visualisation avec Dataviz, enfin, est elle aussi en plein boom.
Les soft skills les plus recherchées dans la data
Les compétences techniques exigées pour les métiers dans la data doivent bien être accompagnées de Soft Skills (compétences comportementales).
- La créativité
Elle assure d’avoir des idées novatrices synonymes de compétitivité dans une entreprise.
- Une aisance communicationnelle
Il est indispensable de savoir échanger avec des personnes non spécialisées. Un Data analyst est par exemple en relation avec les services marketing ou des clients. Il doit pouvoir expliquer et convaincre. Ces compétences communicationnelles s’appuient sur d’autres qualités telles que l’écoute, ou encore l’empathie.
- La curiosité
Il faut toujours chercher à en savoir davantage, aller au-delà des suppositions initiales et ne pas se satisfaire d’une réponse unique. Les problématiques posées par la data exigent beaucoup de curiosité et de questionnement.
- La rigueur
Organisation du temps, gestion des imprévus, etc. La rigueur permet de ne pas se laisser déborder et de surmonter tout évènement inattendu.
- L’intelligence émotionnelle
Garante d’une atmosphère apaisée dans l’entreprise, elle est synonyme de prise de recul dans toutes les situations et de gestion du stress.
- L’adaptabilité
Il faut savoir s’adapter aux différentes situations, résoudre les problèmes tout en faisant preuve de flexibilité. Elle est indispensable pour ces secteurs et métiers en constante évolution.
Un candidat doté de ces Soft Skills et des hardskills nécessaires fera le bonheur des chasseurs de tête et des entreprises qui recrutent.
Comprendre les nombreux métiers de la data
Les emplois Big Data sont très nombreux et variés. Certains sont très pointus et exigent une grande expérience, d’autres sont davantage accessibles aux débutants. En voici une sélection.
La collecte et le stockage des données
Afin de pouvoir analyser et valoriser les données, il faut les collecter, les stocker et les structurer. Deux métiers s’en chargent. Le Data ingénieur et l’architecte data.
- L’Ingénieur data ou Data engineer
En tant que développeur informatique, il s’occupe de collecter, rendre lisible et mettre à disposition les données au sein de l’entreprise. Il veille à ce que l’infrastructure de travail soit opérationnelle pour que le Data scientist puisse y puiser de manière performante et en tirer des tendances. - L’Architecte Big Data
Il conçoit et optimise le système de base des données.
Le traitement et l’analyse des données :
- Le Data scientist ou Data miner
Il va récolter des données brutes et les interpréter pour trouver une réponse à des questions. Pour cette dernière mission, il utilise des méthodes statistiques classiques, mais il sait surtout développer des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning, deep learning, ou autrement dit de l’intelligence artificielle.). Ceux-ci vont permettre de prévoir des tendances et de prendre des décisions en temps réel. Il aide à anticiper la mise en production. - Le Data analyst
Il exploite les données d’une entreprise afin d’ébaucher une stratégie de croissance. À la différence du Data scientist qui analyse en général qu’une seule source de données, le Data analyst a une vue plus large. Il croise des données recueillies en masse de plusieurs sources et est dans une logique surtout exploratoire. Pour ce faire, il utilise l’analyse statistique classique des données, mais aussi des outils de data visualisation. Le gros de son travail consiste à traduire des analyses en rapports, à concevoir des visualisations graphiques, des tableaux de bord pour aider différents services de l’entreprise à les comprendre.
Il faut noter que selon les sociétés et leur stratégie en matière de traitement des données, ces deux métiers peuvent consacrer un long temps à la récolte et l’ordonnancement de la data. Mais parfois, celles-ci sont presque prêtes à l’emploi pour leur analyse.
Le management de la donnée
Le Chief data officer (CDO), Data manager ou directeur des données
Il est un véritable pont entre les départements informatiques et les dirigeants des différents services qui ont besoin des données en temps réel. Il vérifie que celles récoltées sont fiables et permettent de participer à l’élaboration de la stratégie de l’entreprise. Ses compétences sont autant liées au marketing qu’au management.
La protection et la sécurisation des données
Le Data Protection Officer (DPO)
Il accompagne les entreprises en matière de traitement des données personnelles et assure leur conformité au règlement européen sur la protection des données (RGPD). Son métier relève du juridique et du technique.
À quoi prétendre comme salaire ?
Un architecte Big Data gagne entre 40 k€ et 79 k€ et un Data engineer entre 35 k€ et 58 k€.
Pour un Data scientist, le salaire est compris entre 35 k€ et 60 k€.
Avec plus d’expérience, on peut prétendre jusqu’à 70 K. Cela dépend de l’entreprise et de la séniorité.
Un Data analyst gagne entre 33 k€ et 55 k€.
Un Chief data officer peut compter un salaire compris entre 32,5 k€ et 62,5 k€.
Un DPO gagne entre 34 k€ et 70 k€.
