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Découvrez les différents métiers de la data !

16 août 2023

Métiers data

Cet article est extrait du Podcast de l’Observatoire de la Maturité Data des Entreprises paru le 3 juillet 2023 et disponible sur les principales plateformes de diffusion :

Ce podcast a été animé par Camille Morelon, Manager Data chez Datasulting. 

Et s’est déroulé avec la participation de  : 

  • Véronique Vaslot, Chief Data Officer chez EBP (Editeur de logiciels) 
  • Denis Roux, DSI du Groupe Inovie (Laboratoires d’analyses médicales) 
  • Pierre Vannier, CEO de Flint (Expertise, conseil et réalisations IT) 

Les principaux métiers de la data

  1. Data Analyst 

C’est la personne chargée d’étudier l’ensemble des données et d’en tirer les informations pertinentes. 

Ce n’est pas à proprement parler une nouvelle fonction, elle existe déjà sous d’autres formes au sein des métiers sous d’autres appellations : chargé d’études, analyste ou encore contrôleur de gestion ! 

Parmi les différents métiers de la data, c’est celui qui est le plus en contact avec les métiers et doit en comprendre les enjeux et besoins. 

  1. Data Engineer 

C’est celui ou celle qui va mettre en place et maintenir l’infrastructure qui permet d’aller chercher les données et de les mettre à disposition des collaborateurs de l’entreprise. 

Ce métier est plus technique que celui de Data Analyst et davantage en lien avec la DSI (Direction des Systèmes d’Informations). 

  1. Data Scientist 

C’est une personne orientée métier, qui sait faire parler les données pour pouvoir faire des prédictions. Par sa forte expertise en statistique et en informatique, le Data Scientist est capable de proposer des modèles avancés d’analyse sur de gros volumes de données. 

Ce métier n’est pas nouveau mais il bénéficie en revanche de nouveaux outils. 

  1. Chief Data Officer (CDO) 

Le CDO, c’est le Chef d’orchestre. Il canalise les demandes, les organise, s’assure de leur pertinence et de la compréhension des besoins. Le CDO : 

  • Ne vient pas forcément du métier mais il/elle doit être en lien avec les métiers.  
  • Contribue à définir la stratégie data pour déterminer dans quelle direction aller. 
  • Doit conduire le changement et avoir des capacités à communiquer. 
  1. Data Quality Officer (DQO)

Le/la CDO teste et assure la garantie de la qualité et de l’intégrité des données. 

  1. Délégué(e) à la Protection des Données / Data Protection Officer (DPO) 

Ce rôle est important pour assurer la sécurité et protection des données personnelle et répond au cadre réglementaire du RGPD.

data, pérennité d'entreprise et transformation des métiers

Quand et comment faire appel à des spécialistes ?

Pour Véronique Vaslot (EBP), on a souvent des données éparpillées et on ne sait pas toujours quoi en faire ni par où commencer.

Véronique nous transmet 3 précieux conseils :

Conseil N°1 : faites-vous accompagner par des spécialistes pour vous aider au démarrage. 

Conseil N°2 : n’embauchez pas un Data Scientist tout de suite « On ne fait pas venir un couvreur quand on est en train de construire les fondations », déclare Véronique Vaslot. Il est possible de faire appel ponctuellement à des spécialistes externes sans avoir à embaucher tout de suite.  

Conseil N° 3 : il est important de définir en priorité vos besoins : « qu’est-ce qui m’aiderait à piloter mon entreprise ? ».

Pour Denis Roux (Inovie), un projet data s’inscrit nécessairement dans la durée et va évoluer. Denis préfère d’ailleurs parler de programme data plutôt que de projet data. 

C’est donc un programme qui doit être porté par la Direction. Et il est également important de pouvoir embarquer tout le monde au sein de l’entreprise. 

Le point de départ des programmes data est souvent lorsqu’on se rend compte qu’il faut mutualiser les données et que chaque service ne peut plus continuer à gérer ses données dans son coin. 

« A ce moment-là, on fait appel à des spécialistes externes pour nous aider et nous accompagner afin de structurer la démarche et nous mettre sur les bons rails. », déclare Denis Roux.

Pour Pierre Vannier (Flint), il n’y a pas de recette miracle ni de solution unique. 

Les entreprises qui traitent beaucoup de données sont forcément plus matures sur les sujets data. 

On peut soit faire monter en compétences en interne, soit recruter de nouvelles personnes, soit faire appel à des sociétés externes. 

Son conseil : avoir une démarche hybride avec des apports externes, de la montée en compétence en interne et du recrutement de profils data.  

Ne faire appel qu’à des consultants peut éloigner des besoins métiers. 

Et à l’inverse, ne faire appel qu’à des personnes en interne ne permet pas de sortir du cadre et d’avoir une vision externe. Et cela ne permet pas de bénéficier de compétences et de connaissances « à jour ». 

Pour résumer, il est important d’y aller étape par étape et ne pas embaucher tout de suite en interne. 

Il est important néanmoins de garder une maîtrise interne des sujets data et de rester en lien avec les métiers.  

L’équipe data doit être constituée de personnes de différents services (DSI, métiers…). 

La cohésion de cette équipe data sera déterminante et cette équipe devra être connectée aux métiers et à la DSI. 

Il n’y a pas de schéma unique valable pour toutes les entreprises. Il faut trouver le schéma qui convient pour votre entreprise. 

Business intelligence, diagnostic data et métiers

Quel impact des nouvelles technologies comme l’IA (Intelligence Artificielle) ? Et comment ne pas rester au bord de la route ?

Pour Denis Roux (Inovie), on peut aujourd’hui faire des choses que l’on ne pouvait même pas imaginer il y a quelques années. 

Les équipes data doivent se tenir informées des évolutions du secteur, qui évolue en permanence. 

Les Data Scientist ne sont qu’au début de ce qu’ils vont pouvoir faire à l’avenir. 

Pour Véronique Vaslot (EBP), il faut rester optimiste et essayer de surfer sur la vague sans se laisser submerger. Pour elle, les nouveaux outils vont permettre d’automatiser les tâches qui n’ont pas de valeur ajoutée et d’utiliser nos capacités cognitives pour des choses pertinentes. 

Les IA et les outils sont des moyens mais le plus important est de se rencontrer sur ses besoins métiers, ses cas d’usage…  

Comment former les équipes à la data ?

Il existe peu de formations pertinentes en data mais c’est en train d’émerger. 

Il est important de faire de la veille pour trouver des informations et de la littérature. 

Il est également important de travailler en collaboration avec les entreprises externes pour se former auprès d’eux. 

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