8 métiers data à découvrir

Data analyst, data scientist, ingénieur des données, data stewart, … Les métiers data se multiplient à mesure que les entreprises prennent conscience de l’importance des données. Mais quelle est la différence entre toutes ces professions ? L’École Cube fait le point. 

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1 - Data analyst, celui qui fait parler les données

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Les analystes data font parler les données. Ils récoltent les informations brutes pour leur donner du sens et aider les organisations à prendre de meilleures décisions. Par exemple, il utilise les datas pour mieux comprendre le comportement des consommateurs, l’évolution du marché, les attentes des clients, le positionnement de la concurrence, … Ce faisant, les entreprises sont mieux à même d’identifier les risques et les opportunités. 

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Pour transformer les données en insights pertinents, le data analyst utilise ces connaissances en informatique, statistiques et data visualisation. Ses compétences représentent une ressource précieuse pour les entreprises. À tel point que le métier de data analyst est l’un des plus recherchés sur le marché de l’emploi. 

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2 - Data scientist, l’un des métiers data les plus prisés

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Tout comme le data analyst, le data scientist aide les entreprises à prendre de meilleures décisions grâce à la donnée. Mais cet expert data va encore plus loin dans l’analyse. Il ne se contente pas d’évaluer les données disponibles pour en tirer des conclusions. Il va aussi créer des modèles prédictifs capables d’élaborer des scénarios et des prévisions. Les entreprises sont ainsi en mesure d’anticiper les risques ou les opportunités et d’agir en conséquence. Elles améliorent ainsi leur avantage concurrentiel. Ce qui fait du scientifique de données l’un des métiers data les plus prisés. 

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De par la complexité des analyses prédictives, le data scientist possède des compétences techniques très avancées, comme les langages de programmation, le machine learning, l’intelligence artificielle, les mathématiques, les statistiques, … Sans oublier une parfaite maîtrise des outils data. 

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3 - Data Engineer, l’expert informatique qui gère l’infrastructure

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L’ingénieur de données conçoit et gère les infrastructures de données (comme les pipelines, bases de données, systèmes de stockage). Par exemple, il va construire un pipeline ETL (Extract, Transform, Load) pour transférer les données d'une base de données relationnelle vers un data lake.

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Ce faisant, le data engineer s’assure de la collecte et de la mise à disposition des données pour les analyses futures. À ce titre, il agit en amont du processus data. Sans son intervention, les analyses réalisées par les data analysts et data scientists prendraient beaucoup plus de temps. 

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Bien souvent, cet expert data assure le lien entre la structure définie par le data architect et les besoins des analystes de données. 

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4 - Data Architect  ou la définition de la stratégie data 

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Il est responsable de la conception de l'architecture globale des systèmes de données. Autrement dit, l’architecte de données définit : 

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• Comment les données sont stockées, intégrées et utilisées ?
• Quelles sont les technologies utilisées (base de données, plateformes cloud, logiciel ETL, …) ? 
• Quelles sont les meilleures pratiques à mettre en place pour la gestion des données ? 

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L’objectif étant que l’architecture des données soit flexible, scalable, et alignée avec les objectifs de l'entreprise.

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Il a un rôle stratégique, alors que le data engineer a surtout un rôle d'exécutant. Ce dernier va mettre en place l’infrastructure définie par le data architecte. Mais dans certaines entreprises, les métiers de data architect et engineer ne font qu’un. 

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5 - Data Steward, le responsable de la gouvernance 

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Également appelé intendant des données, il est responsable de la gouvernance data. Il veille ainsi à la qualité, la sécurité et la conformité des données. Il va par exemple supprimer les doublons, effectuer les mises à jour, contrôler la qualité des données, faire les liens entre les différents jeux de données, ajouter les méta données, … . 

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En ce sens, son rôle est également proche de celui du data engineer. Après tout, il veille à la disponibilité des données à des fins d'analyse. À une différence près, il ne se focalise pas tant sur la technique, mais plutôt sur la qualité des données. Le data stewart va ainsi définir des processus et fournir une documentation complète sur les bonnes pratiques data (par exemple, la nomenclature des données). 

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6 - Data Miner, l’extracteur d’informations 

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C’est le spécialiste de l'extraction de données. À ’heure du Big data, où les données sont partout, ce métier data est d’autant plus important. 

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Concrètement, il va concevoir des algorithmes pour analyser les différentes bases de données et identifier les ressources les plus pertinentes. Car toutes les informations disponibles n’ont pas vocation à être intégrées dans la base de données de l'entreprise. Son rôle est de faire le tri entre les plus utiles et les autres. À ce titre, le data miner ne doit pas seulement avoir des compétences techniques, il doit aussi et surtout avoir une véritable appétence business lui permettant de collecter les “bonnes données”. 

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7 - Data Protection Officer, le garant du respect des normes 

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Avec le développement des réglementations de type RGPD, ce métier data est de plus en plus essentiel. Son rôle est ainsi d’aider les organisations à rester en conformité avec le règlement général sur la protection des données. Pour cela, le DPO va :

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• conseiller les collaborateurs sur les bonnes pratiques à mettre en place ; 
• définir les rôles et responsabilités de chacun ; 
• établir une cartographie des flux de données ; 
• gérer les incidents de sécurité : etc. 

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De par l’omniprésence de la réglementation, le data protection officer exerce un métier à la frontière entre la data et le droit. 

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8 - Chief Data Officer, le chef d’orchestre

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C’est le responsable de la stratégie globale de gestion des données. 

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Ainsi, le chief data officer veille à ce que l'entreprise tire pleinement parti de ses actifs. 

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Pour cela, il définit la gouvernance des données et contribue au développement d’une culture data driven. Et surtout, le CDO supervise les activités exercées par les autres professionnels de la donnée. 

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Avec l’utilisation croissante des données, les métiers data ont de plus en plus de valeur sur le marché du travail. D’où l’importance de suivre une formation pour acquérir des compétences en analyse de données, Big data, intelligence artificielle, machine learning, science des données, data marketing, … Avec l’École Cube, vous développerez toutes les connaissances nécessaires pour exercer un métier d’avenir.