Dans un monde professionnel de plus en plus axé sur l’exploitation des données, comprendre les métiers de la data revêt une importance capitale. Dans cet article, vous allez non seulement connaître les différentes catégories de métiers de la donnée, mais également les outils utilisés dans le domaine et les tactiques pour recruter les meilleurs talents.
Panorama des métiers de la donnée
Actuellement, vous pouvez distinguer des centaines de métiers dans le secteur de la data. Avec l’évolution de la technologie, l’exploitation des données devient une obligation pour chaque entreprise.
Pour rappel, ces professions peuvent être regroupées en trois catégories :
- la collecte et traitement des données ;
- l’analyse des données ;
- la valorisation des données.
Dans un premier temps, les professionnels de la collecte et traitement de données jouent un rôle pivot dans l’écosystème de la data. Leur responsabilité principale est de concevoir et de mettre en œuvre des systèmes de collecte de données robustes. Par ailleurs, ils s’assurent que les informations sont acquises de manière efficace, sécurisée et conforme aux normes de qualité. Pour garantir l’intégrité des data avant leur acheminement vers les bases de données, ils peuvent également effectuer un nettoyage initial.
Ensuite, les Data Analysts sont au cœur des métiers d’analyse de données. Se consacrant sur l’exploration et la recherche approfondie des données, ils ont pour rôle d’extraire des insights significatifs à partir des informations reçues. Pour cela, ils utilisent à la fois des techniques statistiques et des outils d’analyse. En principe, ces professionnels identifient des tendances, des modèles, et des anomalies de sorte à éclaircir la prise de décision stratégique. Grâce à leur contribution, les données brutes peuvent se transformer en informations exploitables.
Enfin, la valorisation des données est confiée à des spécialistes tels que les Chief Data Officers (CDO) et les Architectes Big Data. Si les CDO ont pour mission d’assurer que les données sont traitées de manière optimale, les Architectes Big Data s’occupent de la supervision de la récupération jusqu’au stockage des données. En élaborant certaines stratégies, ils peuvent maximiser la valeur des données, ce qui garantit leur alignement avec la vision globale de l’organisation.
Quels sont les avantages et inconvénients des stockages en ligne ?
Parmi les métiers de la Data les plus connues, il y a :
- le Data Engineer qui conçoit des systèmes de collecte et de traitement des données ;
- le Data Analyst qui explore et analyse les données de manières précises ;
- le Chief Data Officer qui se charge de la gestion stratégique des données au niveau de l’entreprise ;
- l’Architecte Big Data qui crée une infrastructure pour le traitement des big data;
- le Data Miner qui met en œuvre des algorithmes dans le but de découvrir des tendances cachées dans les données.
Outils indispensables pour les professionnels de la donnée
Il faut savoir que les métiers de la data requièrent une panoplie d’outils qui sont indispensables à chaque étape du cycle de vie des données. De ce fait, les experts doivent utiliser des logiciels qui vont de la collecte à la visualisation des données. Pour la récupération des data, il est nécessaire d’utiliser des programmes ETL ou Extract, Transform, Load. Grâce à un outil web scraping, ils ont la possibilité d’obtenir des données à partir des pages web.
En termes de stockage, les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL, et les systèmes de stockage cloud assurent une conservation sécurisée des données dans des tables ou sur des serveurs distants. Pour préparer les données à l’analyse, les outils fréquemment utilisés sont les langages de programmation, les statistiques ainsi que l’apprentissage automatique. À l’aide des outils de Business Intelligence et de visualisation de données, les professionnels de la data peuvent faciliter la compréhension des informations. Dans tous les cas, les outils mis en œuvre varient en fonction du métier de la data.
Les différents outils utilisés par les métiers de la data
Dans les projets de données, les outils utilisés sont innombrables. Pour la collecte de données, par exemple, il faut exploiter :
- SurveySparrow (enquêtes et collecte d’informations) ;
- Fulcrum (collecte de data via des applications mobiles).
A propos du stockage de données, les logiciels les plus prisés sont :
- Hadoop ;
- MysQL ;
- NoSQL ;
- PostgreSQL ;
- Oracle ;
- Amazon Redshift ;
- Neo4j.
Afin de traiter et analyser les données, il est indispensable d’utiliser :
- Apache Spark ;
- Alteryx ;
- BigML ;
- Kafka ;
- DataRobot ;
- Python ;
- Stata ;
- RapidMiner ;
- PyTorch.
La visualisation des données se fait avec les outils :
- Excel ;
- D3.js ;
- Power BI ;
- Tableau ;
- Amazon QuickSight.
Quant à l’intégration et la transformation des données, ces opérations sont réalisées avec :
- OpenRefine ;
- Paxata ;
- Informatica ;
- Talend ;
- Traifacta Wrangler.
Sachez que la plupart de ces logiciels sont complémentaires. Afin de réussir des tâches complexes, vous pouvez donc les utiliser ensemble. Après avoir collecté les données avec Fulcrum, par exemple, il suffit de les stocker dans Hadoop, de les traiter avec Apache Spark, de les analyser avec Python et de les visualiser avec Qlik.
Recrutement des profils data
Le recrutement de talents dans le domaine de la data est une étape cruciale dans un monde professionnel de plus en plus orienté vers l’exploitation des données. La constitution d’une équipe performante dans ce domaine demande une approche stratégique spécifique pour identifier et attirer les meilleurs experts. Pour réussir le recrutement de professionnels de la data, il est impératif de cibler des compétences essentielles, notamment une expertise avancée dans l’utilisation d’outils tels que Hadoop, Apache Spark, MySQL, Python, DataRobot, Neo4j, PostgreSQL, et une solide aptitude à exploiter efficacement les données. La création d’un environnement qui encourage l’innovation technologique constitue également un atout majeur pour attirer et retenir les meilleurs talents du domaine.
Au cours des dernières années, le recours au freelancing s’est imposé comme une option privilégiée pour les spécialistes en data. Cette approche offre la souplesse nécessaire pour travailler sur une variété de projets innovants, tout en permettant aux professionnels indépendants de la data d’élargir leur portefeuille d’expériences et de gagner en compétence. Les plateformes freelance, à l’instar de LeHibou, simplifient considérablement le processus de recrutement, offrant aux entreprises la possibilité de collaborer avec des experts en data pour des missions ponctuelles ou de longue durée.
De surcroit, l’option à privilégier est le freelancing puisque les meilleurs experts data choisissent majoritairement le statut freelance car ils peuvent négocier des tarifs plus élevés que ceux offerts dans un emploi salarié traditionnel. Les freelances sont souvent meilleurs que les autres profils car ils développent au fur et à mesure des compétences très spécialisées du fait qu’ils travaillent sur une large variété de projets et avec différents clients.
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En somme, les métiers de la data se reposent sur la collecte, le traitement, l’analyse et la valorisation des données. Afin d’exceller dans la profession data, les experts doivent utiliser un certain nombre d’outils spécifiques pour gérer, stocker et visualiser cet ensemble d’informations. Concernant l’identification des meilleurs talents en data, l’entreprise doit mettre en place une stratégie qui consiste à reconnaître leurs compétences techniques ainsi que leur capacité à interpréter les données. Le freelancing émerge comme une solution attrayante pour dénicher des experts en data, et les plateformes spécialisées comme LeHibou simplifient grandement cette démarche. Cette approche permet aux entreprises de bénéficier de l’expertise nécessaire pour tirer pleinement parti de leurs données, qu’il s’agisse d’analyses ponctuelles ou de projets à plus long terme.
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