Quels sont les différents métiers / profils qui participent au projet Data ( Architect, Miner, Management, Analyst, Scientist, Global Security Officer : GSO...)

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Les métiers de la data

Résumé:

Pour mettre en oeuvre un projet data plusieurs types de profils sont nécessaires : des profils techniques (data engineer,..), des profils statistiques (data scientists), des profils business (analysts, manager,...) en relation avec le reste des équipes de l’entreprise notamment les métiers et le juridique. L’intervention de ces profils dépend du type de projet envisagé et de la phase du projet, les projets big data nécessitent par exemple des ressources techniques de data engineers et d’algorithmie, alors que pour un projet d’activation média ciblée, des profils plus orientés business d’analyst ou de traders seront envisagés.

Sommaire:

1. Introduction: la gestion des données n’est pas un sujet récent mais les temps changent et avec eux le panorama des compétences nécessaires

a) Au début était la donnée

Les métiers autour de la donnée, sa création, son archivage, son indexation et son traitement sont nés avec l’arrivée de l’écriture et donc le début de l’histoire en Mésopotamie. Scribes, prêtres, archivistes, documentalistes, etc., tous ces métiers peuvent être considérés comme les précurseurs de la Data qui était moins Big mais tout aussi précieuse pour la vie de la Cité.

b) Un contexte qui change

Seulement l’explosion des technologies (objets connectés, IoT,...) a engendré la production d’un volume considérable de données. En 2018, le volume total d’informations stockées dans les systèmes informatiques du monde entier a atteint 33 zettaoctets (10^21 octets), soit une pile de disques Blu-ray qui serait assez haute pour atteindre la lune 23 fois (LIEN), et ce volume prévoit d’être multiplié par 5,3 d’ici 2025.

Créatrice de valeur, cette donnée intéresse tous les secteurs de l’économie : analyse de la consommation client, ciblage publicitaire, personnalisation de services, gestion des risques,... qui font face à un enjeu de recrutement crucial.

Quels sont les profils nécessaires? Pour quel projets? Quels impacts sur mon organisation actuelle? Où les trouver? Nous allons essayer ici de vous proposer une vision synthétique afin de vous aider à répondre à l'ensemble de ces questions

2. Les profils data

a. Préambule: La description qui suit ne cherche pas à être exhaustive sur l’ensemble des profils recommandés pour l’ensemble des types de projets data, ici nous nous concentrons sur les projets data orientés marketing, c’est à dire qui cherchent à couvrir les thèmes suivants:

  • Connaissance client
  • Segmentation client
  • Activations marketing (targeting & retargeting média / CRM / social)
  • Personnalisation de contenu

b. Vision globale

Les métiers du digital et leur mission par profil

c. Descriptif détaillé des profils data (cf fichier excel)

  • Chief Data Officer

Métier Le CDO a pour rôle de créer un écosystème et une architecture permettant à toute l'entreprise d'accéder et d'analyser facilement et en toute sécurité aux données de l'entreprise. Il est garant de la qualité et de l'intégrité des données. Anciennement couvert par les directions SI, ce rôle est désormais de plus en plus transverse en intégrant notamment les fonctions opérationnelles & marketing. Profil Bac+4 ou 5 en en informatique, management, statistiques, commerce ou marketing Ecole d’ingénieur spécialisée Expérience Environ 10 ans d'expérience Responsabilités Créer un environnement Big Data pour l’entreprise Représenter et animer la performance des activités Choisir les données à analyser Assurer la qualité, la cohérence des données Réaliser des rapports à partir des données analysées Salaire 90k€ à 200k€+ Exemples de formations Masters : european master in datamining and knowledge management (Lyon 2), statistiques pour l’évaluation et la prospective (université de Reims-Champagne Ardennes), MIASHS : big data et fouille de données (Paris 8), data science (Grenoble INP Ensimag, Polytech Nantes) Mastère en ingénierie : Big data (ESGI), MSc (master of sciences) : statistics for smart data (Ensai), big data for business (Ecole polytechnique – HEC), data sciences & business analytics (Centrale Supelec - Essec Business School), applied data science & big data (Data science institute), data science (Ensae ParisTech), data management (PSB), Diplôme d’ingénieur avec spécialisation big data : IAMD – ingénierie et applications des masses de donnéess (Télécom Nancy), big data & data science (Mines Nancy), data science (Ensae ParisTECH), ingénierie des systèmes d'information (Grenoble INP Ensimag), Mastère spécialisé (MS) : Big data – gestion et analyse des données massives (Télécom ParisTech), Big data : analyse management et valorisation responsable (Ensimag + EMSI Ecole de management de Grenoble)

* Data Scientist Métier Le data scientist est en charge de détecter des tendances dans un ensemble de données à sa disposition en se utilisant des méthodologies algorithmiques ou data driven Profil Bac+4-5 en informatique, management, statistiques ou marketing Ecole de statistique ou ingénierie informatique Formation Big Data Expérience professionnelle (Data Analyst) Expérience Junior: 0 - 3 ans Sénior: > 3 ans Responsabilités Collecter et convertir de larges quantités de données Détecter des tendances dans les ensembles de données Résoudre les problèmes de l’entreprises grâce aux données Formaliser les résultats pour être intelligible par toute l'entreprise Rédiger des rapports pour la direction Salaire 50k€ à 60k€ Exemples de formations Big Data et Business Analytics Mastère spécialisé Big Data : gestion et analyse des données massives IAMD Ingénierie et Applications des Masses de Données Mastère spécialisé Manager l'innovation et le développement d'activité Master Systèmes décisionnels : architecture, exploration de données et optimisation Diplôme d'Université Analyste Big Data

* Data Analyst Métier Le data analyst a pour rôle de traiter, mettre en forme et interprêter les données à disposition de l'entreprise afin d'orienter la prise de décision Profil Bac+4 ou 5 en statistiques, informatique, commerce ou marketing Formation Big Data Ecole d’ingénieur Expérience Junior: 0 - 3 ans Sénior: > 3 ans Responsabilités Analyser les données pour les transformer en informations exploitables Définir la stratégie Data-Driven de l’entreprise Créer et maintenir les bases de données de l’entreprise Élaborer les critères de segmentation Réaliser des rapports à partir des données analysées Salaire Junior: 35-40k€ Sénior: 45-60k€ Exemples de formations Le cursus « Big Data et Business Analytics » Le mastère spécialisé « Big Data » Le master en marketing La formation IAMD (Ingénierie et Application des Masses de Données) Le diplôme d’université « Analyste Big Data » Le mastère spécialisé « Manager l’innovation et le développement d’activité » Le master « Systèmes décisionnels : architecture, exploration de données et optimisation » Le « cycle ingénieur » de l’ESIGELEC Rouen

* Data Architect Métier Le data architect est en charge de mettre en place l’infrastructure permettant de stocker et de traiter les données dans les applications métiers. Il doit également assurer la maintenance et la sécurisation des données et de l'architecture Profil Bac+4 ou 5 en informatique, management, statistiques ou marketing Formation Big Data Ecole d’ingénieur spécialisée Expérience professionnelle Business Intelligence Expérience Junior: 0 - 3 ans Sénior: > 3 ans Responsabilités Collecter des données brutes pour l’entreprise Créer des infrastructures de stockage, manipulation et restitution Elaborer une architecture de Data Management Salaire Junior: 36k€ Sénior: 80k€ + Exemples de formations Masters : european master in datamining and knowledge management (Lyon 2), statistiques pour l’évaluation et la prospective (université de Reims-Champagne Ardennes), MIASHS : big data et fouille de données (Paris 8), data science (Grenoble INP Ensimag, Polytech Nantes), Mastère en ingénierie Big data (ESGI), MSc (master of sciences) : statistics for smart data (Ensai), big data for business (Ecole polytechnique – HEC), data sciences & business analytics (Centrale Supelec - Essec Business School), applied data science & big data (Data science institute), data science (Ensae ParisTech), data management (PSB), Dîplôme d’ingénieur avec spécialisation big data : IAMD – ingénierie et applications des masses de donnéess (Télécom Nancy), big data & data science (Mines Nancy), data science (Ensae ParisTECH), ingénierie des systèmes d'information (Grenoble INP Ensimag) Mastère spécialisé (MS) : Big data – gestion et analyse des données massives (Télécom ParisTech), Big data : analyse management et valorisation responsable (Ensimag + EMSI Ecole de management de Grenoble)

* Data Privacy Officer Métier Le rôle du DPO est de s’assurer que l’utilisation des données à des fins commerciales ou internes de son entreprise respecte la législation en vigueur (RGPD / E-Privacy). Il intervient de manière transversale à toutes les activités de l'entreprise, et est garant de la mise en oeuvre d'un plan de conformité des traitements de données au RGPD . En cas de manquement à la loi, il est tenu d'alerter sa direction dans les plus brefs délais. Profil Mastère Diplôme CIL / DPO Expérience juriste NTIC, ingénieur, informaticien Expérience CIL Expérience S’assurer que l’entreprise respecte la législation sur les données Alerter la direction en cas de manquement à la loi Valoriser les données de l’entreprise Responsabilités S’assurer que l’entreprise respecte la législation sur les données Alerter la direction en cas de manquement à la loi Valoriser les données de l’entreprise Salaire 30k€ - 48k€ Exemples de formations Diplôme d'université délégué à la protection des données data protection officer (Paris II Panthéon Assas) Mastère de management et protection des données à caractère personnel de l'ISEP Mastère sécurité de l'information et des systèmes de l'ESIA Diplôme de correspondant informatique et libertés de l'Université de Paris Nanterre Diplôme universitaire de DPO / CIL de l'université de Franche Comté Diplôme universitaire de Délégué à la protection des données de l'Université de Technologie de Troyes MBA spécialisé management de la sécurité des données numériques (Institut Léonard de Vinci)

* Data Engineer Métier Le Data Engineer définit, développe, met en place et maintient les outils et infrastructures adéquats à l’analyse de la donnée. 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. Profil Bac+5 Ecole d'ingénieur Bac+5 Ecole d'informatique Bac+8 Statistiques Formation Big Data Expérience Junior: 0 - 4 ans Sénior: > 4 ans Responsabilités Conception de solutions permettant le traitement de volumes importants de pipelines données. Ceux-ci doivent être suffisamment sécurisés et lisibles pourr les Data Analyst et Data Scientist. Animation d’une équipe de professionnels de la Data sur toutes les étapes du traitement de la donnée. Mise à jour permanente sur les technologies et langages utilisés dans le but de partager ses connaissances et aider à l’avancement du projet. Salaire Junior: 40k€ Sénior: 60k€ + Exemples de formations ESTIAM EISTI ESGI ECE Paris Licence pro Droit, Economie, Gestion, Commerce spécialité Etudes Statistiques, Sondages et Marketing Master Sciences, technologies, santé mention informatique spécialité exploration informatique des données Master International BIG DATA

* Data manager Métier Le data manager référence, organise et gère l'ensemble des données internes et externes de l'entreprise. Il est garant de leur qualité, de leur fiabilité et de leur protection. Il est en charge de mettre à disposition les données aux différents services de l'entreprise. Il doit permettre de décloisonner les différents silos métiers de l'entreprise. Profil Ecole d’ingénieur Ecole de commerce Master spécialisé Formation continue Responsabilités Éditer un cahier des charges portant sur les données à réunir ; Recueillir toutes les données définies de l’entreprise ; Organiser les données pour rendre leur exploitation optimale ; Mettre à jour les bases en ajoutant les données manquantes et en supprimant les erreurs ; Ajouter les données manquantes ; Sécuriser durablement ses tables ; Analyser et vulgariser les résultats pour restituer les résultats aux non-spécialistes de la data. Salaire Junior: 40-50k€ Sénior: 60-70k€ Exemples de formations Master of Science Data Management Mastère spécialisé Expert Big Analytics et métriques Formation continue Master Data Manager

* Business Intelligence Manager Métier Le BI Manager est en charge d'identifier les besoins de l'entreprise en matière BI, et de proposer des outils et rapports détaillés pour permettre la prise de décision. Il est également en charge, à l'aide d'une équipe de développeur et d'analystes de développer et maintenir les rapports & outils. Profil Bac+3-5, généralement MBA Ecole d’ingénieur Ecole de commerce Expérience Longue expérience en Business Intelligence (5-10 ans) Responsabilités Identifier les besoins de l’entreprise en Business Intelligence Fournir des rapports détaillés aux différents départements Gérer une équipe de développeurs Déterminer la stratégie BI de l’entreprise Suivre l’évolution du marché de la BI Salaire 40-50k€

2. Les facteurs clés à avoir en tête pour le succès de vos projets data

a. Les piliers de la réussite d’un projet data

Le recrutement constitue un pilier fondamental pour lancer et mener ses projets data, mais il ne faut pas commettre l’erreur de penser qu’il est suffisant pour mener à bien ses projets.

En effet bon nombre d’organisations cherchant à gérer leur mutation digitale se concentrent sur le recrutement sans l’accompagner des éléments complémentaires nécessaires.

Nous vous recommandons d’aborder tout projet data en se concentrant sur les 3 piliers suivants:

  • People: Trouver les bons profils pour mes projets (abordé ci-dessus)
  • Process & Organisation: Mettre en place une organisation et un process transverse en interne permettant d’accompagner ces projets.
  • Outils: Sélectionner les outils adaptés aux projets et à la maturité de l’entreprise.
Les piliers d'un projet data


b.Process & Organisation: Accompagner la mise en place d’un projet data avec un process & une organisation globale d’entreprise.

L’objectif des projets data rayonnent en général sur tous les métiers de l’entreprise (connaissance client, personnalisation des services,...), il faut donc accompagner cette démarche en interne et cela passe par quelques étapes clés:

  • Information: Communiquer en amont et durant le projet à l’ensemble des différents métiers afin de familiariser et tenir toutes les équipes au point. Un format didactique mettant en avant les métriques clés du projet et des attentes du projet (objectifs commerciaux, gains attendus, roadmap,...)
  • Process: Le process de travail mis en place pour structurer un projet data est également clé afin de permettre un bon niveau de communication au sein de projet et avec le reste de l’entreprise mais également pour permettre d’optimiser l’efficacité du projet. Les méthodologies Agile et SCRUM ont fait leurs preuves pour aider à une gestion optimale.
  • Organisation: Une ou plusieurs formations ponctuelles ne seront pas suffisantes pour permettre à vos équipes de réellement intégrer ces nouvelles démarches dans leur quotidien, cela doit être accompagné d’un changement de fiche de poste (utilisation des outils, incentive sur de nouveaux KPI,...) et potentiellement d’organisation/organigramme (direction data,...).
  • Formation: Former vos équipes aux nouvelles pratiques, outils, méthodes de travail afin de les accompagner dans la démarche du projet.

c. Le choix d’outil: Préciser son besoin avant de choisir le bon éditeur.

Que l’on parle de plateforme big data, d’outil de dashboarding ou de choix de stack marketing, le choix du bon partenaire éditeur est clé pour la réussite de vos projets data. En amont de la sélection plusieures questions clés se posent:

  • Cahier des charges: Détailler aussi précisément que possible le niveau d’attente de l’objectif du projet (visualisation, indicateurs, granularité de données, capacité de traitement,...)
  • Maturité des équipes: Quel est le niveau de maturité des équipes qui seront amenées à utiliser l’outil
  • Contraintes techniques: Quel outil s’intègre le mieux dans l’écosystème existant (connecteurs natifs, APIs,...)
  • Caractéristiques de l’éditeur: Prix,capacités, features, support, formation, aide en ligne,...

Cette réponse vous a été donnée par Issam Idjerouidene, Responsable de Clovis, l’entité UX-Data du Groupe Dagobert, agence membre de l’AACC (Association des agences-conseils en communication).