Les opportunités dans le secteur de la data connaissent une croissance rapide. Les entreprises recherchent activement des experts pour exploiter le potentiel des données. Ces professionnels deviennent essentiels à des stratégies bien informées. Des compétences telles que la collecte, l’analyse et l’interprétation des informations sont recherchées. Ces métiers promettent un avenir dynamique. Explorons les rôles et les aptitudes requis pour s’y engager.
Le rôle du Data Scientist
Un Data Scientist collecte, traite et analyse des ensembles de données massifs en s’appuyant sur ses compétences en statistiques, en informatique et en marketing. Utilisant des modèles et des algorithmes prédictifs, ces professionnels conçoivent des solutions pour extraire des informations précieuses et des tendances à partir de grandes quantités de données. Ils sont responsables du maintien et de l’optimisation d’un cadre efficace pour aider les entreprises à prendre des décisions basées sur ces analyses.
En plus de cela, le Data Scientist travaille à améliorer continuellement les méthodologies et les outils qu’ils utilisent, garantissant ainsi que les choix stratégiques des organisations sont fondés sur les meilleures données disponibles.
Les responsabilités d’un data analyst
Le rôle d’un data analyst est sensiblement différent de celui d’un data scientist. Les spécialistes de cette profession doivent collecter, nettoyer et interpréter des ensembles de données afin de répondre à des questions ou de résoudre des problèmes spécifiques. Les data analysts exercent leurs compétences dans divers secteurs tels que les affaires, la finance, la justice pénale, la science, la médecine et l’administration publique.
Ils s’occupent de réguler, normaliser et calibrer les données pour en extraire des informations pertinentes. Ces données peuvent être utilisées seules ou combinées avec d’autres chiffres pour une analyse plus exhaustive. Pour transmettre clairement les résultats obtenus, les data analysts emploient des outils visuels tels que des graphiques, des tableaux et des diagrammes. Ceux-ci permettent d’illustrer de façon compréhensible ce que signifient les données sur des périodes spécifiques ou au sein de différents départements.
Chef des données
Parfois désigné comme le chef de la stratégie numérique, le Chief Data Officer (CDO) joue un rôle crucial pour maximiser la valeur des données dans une entreprise. Il organise et valide ces données afin de les rendre accessibles et exploitables. Le CDO est également responsable de la gestion, de la qualité et de la gouvernance des données.
Il occupe une place stratégique en aidant à fonder les décisions de l’entreprise sur des informations précises et fiables. En étroite collaboration avec les divers départements, il s’assure que les données sont utilisées efficacement et avec efficience.
Le rôle du Data Architect
Le Data Architect s’occupe de gérer des bases de données gigantesques et a pour fonction de concevoir et de développer l’environnement nécessaire pour la collecte, le traitement et l’analyse des données brutes. Collaborant avec les ingénieurs logiciels et les Data Scientists, il établit les objectifs stratégiques de l’entreprise en matière de gestion des données.
Missions principales
Le Data Architect a plusieurs responsabilités. Voici les missions principales qu’il doit accomplir :
- Production de code pour la création d’un cadre de données optimal pour le travail des Data Scientists.
- Possède des compétences en informatique, en mathématiques et en gestion de projet pour exceller dans ses tâches quotidiennes.
Grâce à ses compétences, le Data Architect joue un rôle déterminant dans l’efficience et la robustesse des systèmes de données de l’entreprise.
L’ingénieur de données
L’ingénieur de données est essentiel pour gérer les infrastructures nécessaires à l’analyse efficace des données. Il assure la collecte, l’organisation, le stockage et la modélisation des informations numériques. Il crée une infrastructure fiable pour capturer, entreposer et traiter les données.
Conception de pipelines de données
Dans le cadre de ses missions, l’ingénieur de données conçoit et met en place des pipelines de données. Ces processus essentiels permettent d’extraire, de transformer et de charger des données (ETL) à partir de sources variées. Le but est de rendre ces données aisément accessibles aux analystes et aux Data Scientists, avec qui il travaille souvent en étroite collaboration.
Le rôle clé du Data Protection Officer (DPO)
Le Data Protection Officer (DPO) est un métier récent, aligné aux normes concernant les libertés numériques et le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Nommé au sein d’une entreprise, il assure la protection des informations sensibles, initie les formations pour le personnel et répond aux demandes sur les droits des individus à propos de leurs données personnelles, telle que la demande de suppression de données.
Le DPO joue un rôle crucial dans la communication avec les autorités de régulation. Il conçoit des cartographies fonctionnelles et applicatives et pilote les dispositifs de sécurité. Il analyse également les acteurs et outils du marché tout en suivant les incidents et audits pour garantir la conformité de l’entreprise aux régulations sur la protection des données.
Missions et responsabilités du DPO
- Concevoir et améliorer les cartographies fonctionnelles et applicatives
- Piloter les dispositifs de sécurité
- Analyser le marché pour rester compétitif
- Suivre les incidents de sécurité et mener des audits
- Assurer une communication fluide avec les autorités de régulation
Le DPO s’assure que l’entreprise respecte non seulement les normes de sécurité mais aussi que les employés sont bien informés des pratiques adéquates en matière de gestion des données personnelles.
Le chef de projet data
Le rôle du chef de projet data, également appelé Data Project Manager, est essentiel dans la conduite de projets de données de A à Z. Il s’occupe de la planification, de l’exécution et de la clôture des projets. En coordonnant diverses équipes comme les Data Scientists, les Data Engineers, et les analystes de données, il veille à ce que l’objectif du projet soit atteint tout en respectant le budget alloué.
Le chef de projet data doit traduire les objectifs commerciaux en objectifs techniques pour l’équipe de données. De plus, il assure la liaison entre les parties prenantes non techniques et l’équipe de données pour garantir que les résultats obtenus répondent aux besoins identifiés de l’entreprise.
Le rôle du business analyst
Un expert en stratégie se concentre sur l’optimisation de l’expérience utilisateur via différentes applications. Afin d’incorporer de nouveaux modèles et de fournir des solutions efficaces, il assiste les managers et dirigeants. Persuadé qu’il existe toujours un éventail de solutions à mettre en œuvre, le business analyst possède un esprit curieux, volontaire et persévérant.
Impliqué dans des projets d’envergure, souvent à l’international, il collabore efficacement avec les équipes commerciales et informatiques. En travaillant de manière agile, il améliore applications et sites web à l’usage des collaborateurs et des clients.
Le business analyst structure et pilote ses projets, analyse les données collectées et propose de nouveaux modèles opérationnels adaptés.
Les compétences de l’ingénieur en machine learning
L’innovation au cœur des processus
Expert en gestion de données et en développement, l’ingénieur en machine learning se concentre sur l’implémentation de processus novateurs pour un produit ou un service. Travaillant en équipe, il conçoit des modèles d’apprentissage automatique. Grâce à ses compétences en probabilités et en statistiques, il favorise l’apprentissage et l’amélioration autonome des machines, en les entraînant avec un large volume de données.
Objectifs de performance
L’objectif est d’optimiser les performances en termes de classification ou de prédiction, permettant ainsi aux décideurs de faire les meilleures recommandations. Les missions varient largement et peuvent inclure la création de chatbots, le développement de diagnostics médicaux ou la conception de modèles de conduite autonome dans l’industrie automobile.
Le rôle du growth hacker
Le growth hacker a pour mission principale de permettre une croissance rapide et à grande échelle de son entreprise. Pour y parvenir, il maîtrise une palette complète de techniques marketing et de leviers d’acquisition numériques. En exploitant des programmes informatiques, il traite les données massives et augmente le nombre d’utilisateurs sur une période définie.
Le growth hacking inclut l’implémentation de systèmes de suivi, l’identification de nouvelles cibles à acquérir et la participation à l’augmentation des bénéfices. Les compétences techniques sont indispensables, combinées à une ouverture d’esprit, à une créativité débordante et à de solides aptitudes relationnelles.