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Опубликовано 04/15/2019

Les métiers du Big Data

Face à la profusion des données numériques produites à travers le monde et particulièrement dans le monde de la finance, il devient indispensable, pour les entreprises qui ont l’intention de profiter pleinement de la valeur ajoutée du big data, de recruter de nouveaux talents pour améliorer leur productivité et valoriser leurs données.

Les métiers du Big Data

Les métiers du Big Data


Face à la profusion des données numériques produites à travers le monde et particulièrement dans le monde de la finance, il devient indispensable, pour les entreprises qui ont l’intention de profiter pleinement de la valeur ajoutée du big data, de recruter de nouveaux talents pour améliorer leur productivité et valoriser leurs données.

Des profils rares, dotés de diplômes de différents horizons (scientifiques comme économiques ou mathématiques), bénéficiant d’une relative bonne rémunération, ont pour mission d’extraire ces informations pour les transformer en actions et opérations bénéfiques pour l’entreprise. Ces entreprises devront recruter des profils bien distincts en ayant une bonne connaissance des formations et des diplômes desservis par les différentes écoles et universités. Mais quels sont ces métiers ?

Chez Xénuim Partners, par soucis de clarté, nous avons classé les différents métiers du Big Data en 7 catégories :

1. L’ Architecte Big Data (Chief data officer)
2. Le Directeur des données (Business Intelligence Manager)
3. Le Data Scientist
4. L’Analyste de données (Data Analyst)
5. Le Data Miner
6. Le Master Data Manager
7. Le responsable de la protection des données (Data Protection Officer)

 


 

L’architecte big data

L’architecte big data conçoit des solutions techniques capables de gérer des gros volumes de données.

Face à la multiplication et à la profusion des données numériques, l’architecte big data fait partie des profils les plus recherchés du big data. Son rôle est d’organiser la récupération et la gestion des données brutes tout en veillant à la qualité.

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.

Autrement dit, c’est la personne qui se charge de collecter des données brutes pour l’entreprise. Les données en question peuvent provenir d’une multitude de sources internes ou externes, et peuvent être structurées ou non. Leur quantité peut aussi varier énormément. Il doit mettre en place l’infrastructure qui permettra de stocker, d’ingérer les données dans les applications métiers.

Après avoir collecté les données brutes, l’architecte Big Data se charge de créer et d’optimiser des infrastructures de stockage, manipulation et restitution. Il doit élaborer une architecture de Data Management et concevoir un plan pour intégrer, centraliser, protéger et maintenir les données (objectif : se rapprocher du temps réel). Il est garant du bon fonctionnement du système qui doit pouvoir s’étendre selon les besoins du clients.

 


 

Le directeur des données


Le chief data officer, ou directeur des données, est un nouveau métier du Big data. C’est un cadre qui participe au pilotage la stratégie globale de l’entreprise. A ce titre, il se situe au carrefour des différents services : finance, marketing, communication, RH, ingénierie, achats, qualité…

Le chief data officer, ou CDOou directeur de la stratégie digitale, a pour fonction de faciliter l’accès aux données et repérer parmi toutes les informations disponibles les plus importantes à extraire pour des prises de décisions optimales de son entreprise.

Pour cela, il s’appuie sur une méthodologie devant retenir des éléments objectifs, particulièrement de type statistique.

Le CDO assume une fonction transversale afin d’acquérir la meilleure connaissance de son entreprise, qu’elle soit de services, de process, de métiers, d’enjeux business et d’historique. Il est donc au cœur des sujets.

Le chief data officer s’assure que les informations recueillies en interne comme en externe sont fiables, cohérentes entre elles et permettent un traitement ouvrant aux décisions adaptées. Il doit s’assurer du respect des normes, des lois, des règlements (MIFID) …
Il travaille aussi en relation avec d’autres spécialistes comme le data scientist ou l’analyste web.

Le chief data officer doit posséder une grande qualité d’écoute, de pédagogie et de communication.

 


 

Le data scientist et le data analyst


Le data analyst et le data scientist sont responsables de la gestion et de l’analyse de « données massives » (Big data). Ces spécialistes des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques traitent les données d’une entreprise pour en extraire les informations susceptibles de l’aider dans sa prise de décisions. A l’inverse du data scientist qui a une vision transverse, le data analyst prend en charge un type de données spécifique.

Le data analyst et le data scientist sont responsables du croisement des données de l’entreprise avec celles mises à disposition.
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 bases de données 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 (ou data miner) n’inspecte généralement qu’une seule source de données (par exemple le CRM – Customer Relationship Management – de l’entreprise) via un modèle défini. Chargé d’accroître la connaissance de la clientèle d’une entreprise, il conduit des études sur les bases de données, suit les outils datamining pour analyser l’impact des actions marketing.

Le data scientist, de son côté, dispose d’une vue plus globale et croise les données de différentes sources dispersées (internes, externes, données publiques…).

Ces professionnels combinent une triple compétence : expertise statistique et informatique, connaissance des bases de données et de l’informatique, voire, ce qui est un plus, expérience métier dans leur secteur d’activité (marketing, finance par exemple).

Ces deux métiers nécessitent de la rigueur et de l’organisation car le suivi des données de l’entreprise s’effectue régulièrement selon des procédures très ciblées. Il faut bien entendu être un passionné des chiffres et des statistiques et respecter des règles de confidentialité car les données que manipulent le data analyst et le data scientist sont par essence sensibles et stratégiques.

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 donc des décisions prises par cette dernière. Ils peuvent ainsi dégager des tendances d’achat ou de consommation, élaborer le profil type de la clientèle, déterminer ses attentes…  Mais aussi mettre en avant des niches trop peu exploitées

En conclusion il faut rappeler le rôle central de la DSI, sans son aide rien n'est possible.

 


 

 

 

1 комментарий

BELDJOUZI FATAH
Информировать

BELDJOUZI FATAH

Très intéressant ! Merci

1 | Ответить | 07/29/2019

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