Zoom sur les métiers de la data

Dans l’ère du data-centric, la donnée est au cœur de l’organisation et suscite de nombreux enjeux (collecte, stockage, traitement, sécurité, confidentialité, visualisation…) avec des volumes en perpétuelle croissance. De ces enjeux sont nés différents métiers pour mieux appréhender et apprivoiser la data. Nous vous présentons dans cet article, les différents métiers inhérents à la data et leur importance pour votre organisation.

  • Data Scientist / Data analyst

Le data analyst et le data scientist sont responsables du croisement des données de l’entreprise avec celles mises à disposition via les services web et autres canaux digitaux (téléphone mobile..). Leur objectif : donner du sens à ces données et en extraire de la valeur pour aider l’entreprise à prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles.

Dans ce cadre, ils conçoivent les modèles et algorithmes pour collecter, stocker, traiter et restituer les données. C’est justement cette forme de « créativité » qui distingue le data analyst et le data scientist du pur statisticien : ils sont capables d’imaginer de nouveaux modèles d’analyse pour traiter des données brutes et hétérogènes qui ne peuvent pas être analysées à l’aide d’outils classiques de gestion de bases de données.

Le data analyst et le data scientist travaillant sur un projet doivent mettre en œuvre les tâches suivantes : traduire un problème business en problème mathématiques/statistiques ; trouver les sources de données pertinentes ; proposer des recommandations sur les BDD à modifier, rapatrier, externaliser, internaliser ; concevoir des « entrepôts de données » (datawarehouse) ; évaluer les données, les traiter et les resituer dans le système d’information cible.

le data analyst et le data scientist occupent une place centrale au sein d’une organisation car leur travail d’analyse est partie prenante de la stratégie de cette dernière. Ils peuvent ainsi dégager des tendances d’achat ou de consommation, élaborer le profil de la clientèle,  déterminer ses attentes…

Lié à l’émergence du big data, ces spécialistes sont recrutés par les industries, les grandes entreprises, les commerces, des entreprises dans le secteur de la finance ou même des organisations médicales ou paramédicales.

  • Data Engineer

Le Data Engineer définit, développe, met en place et maintient les outils et infrastructures adéquats à l’analyse de la donnée par les équipes de Data Science. Il veille à créer une solution permettant le traitement de volumes importants de données tout en garantissant la sécurité de celles-ci. Il représente le premier maillon de la chaîne de traitement de données.

  • Data Steward

Le Data Steward coordonne la donnée. C’est le gouvernant de la donnée qui l’organise et la gère. Il s’assure également de la qualité de la data dans une l’organisation.

  • Chief data officer (CDO)

Le CDO est un spécialiste de la data. Il a pour fonction de recueillir et d’analyser l’ensemble des données à sa disposition pour en extraire les plus pertinentes nécessaires à la stratégie opérationnelle et organisationnelle de l’entreprise. Il s’assure que les informations recueillies en interne comme en externe sont fiables, cohérentes entre elles et permettent un traitement ouvrant aux décisions adaptées.

  • Architecte Big Data

L’architecte big data est chargé de la collecte de la donnée brute qui peut-être plus ou moins structurée, en plus ou moins grande quantité et qui peut provenir de sources différentes (internes, externes). Après cet inventaire, il crée et optimise les infrastructures de stockage, de manipulation et de restitution des données brutes.

L’architecte big data maîtrise les principales technologies de big data en terme de bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra ou Redis), d’infrastructures serveurs (Hadoop, Spark) et de stockage de données en mémoire (Memtables).

C’est un interlocuteur important du Data Scientist, à qui il fournit les données brutes que celui-ci va traiter.

 

En conclusion, les métiers de la data sont variés et leur présence en entreprise dépend en général du volume de données traitées et du besoin analytique de votre entreprise. Ces métiers nouveaux demandent un haut niveau de qualification par leur technicité ainsi qu’une grande rigueur et capacité d’analyse. Ces profils, souvent rares et difficiles à recruter font également partie des métiers les mieux rémunérés du milieu, un facteur à prendre en considération lors de l’élaboration de votre proposition d’embauche.

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