Les big data constituent le nouvel or numérique. Les big data vont créer une révolution qui va considérablement changer notre économie et notre société.
Elles entraînent déjà la création de toute une série de nouvelles fonctions dans le monde de l’entreprise. Pourtant les différences entre ces profils suscitent bien de la confusion et donnent lieu à des informations erronées.
Les big data sont partout : sur les réseaux sociaux, dans les bases de données externes, dans des sources de données ouvertes, ou dans votre propre application CRM. On estime que les big data valent plus d’1,5 milliard d‘euros et qu’elles créeront plus de 25.000 nouveaux emplois ces prochaines années dans les entreprises belges.
La question de savoir qui fait quoi dans la recherche et le traitement des big data donne rarement lieu à une réponse univoque. Les dénominations de fonctions, couvrant en fait des jobs différents, sont considérées comme des synonymes. Il est donc temps de mettre les points sur les i. Voici une présentation des cinq principaux profils data, avec leur contenu concret.
Data scientist : le maillon mathématique et statistique
Le data scientist est l’une des fonctions les plus prisées sur le marché du travail. Il associe des compétences mathématiques et statistiques à une connaissance de l’informatique. Son objectif est de faire parler les données. La tâche du data scientist est (principalement) d’analyser des données non structurées et de créer ainsi une valeur pour l’entreprise. Il travaille généralement au service du département marketing.
Avec des modèles de calcul complexes, le data scientist formule des propositions pour adapter totalement l’offre actuelle au comportement des clients. Il utilise aussi à cet effet sa connaissance de base du secteur. Les algorithmes l’aident à optimiser sa gestion de stock, ou même à détecter précocement la fraude également.
Data analyst : visualisation des données et mise à jour des corrélations
Les tâches principales du data analyst s’articulent autour de l’analyse et de la communication. Il a une vision économique plutôt que mathématique et scientifique. Les données structurées constituent le matériau avec lequel il travaille. Il les traduit visuellement, pour pouvoir établir des liens de manière transparente. Il convertit les données en informations.
Contrairement au data scientist, le data analyst possède une connaissance approfondie du secteur et des activités de l’entreprise. Il dispose d’excellentes compétences analytiques. Dans sa fonction, c’est cette facette qui revêt la plus grande importance. Il est aussi compétent en termes de communication. Il doit transférer les connaissances qu’il tire des données au département marketing. Lorsque les marketeers élaborent leurs stratégies et prennent leurs décisions, ils se basent sur ces informations.
Data engineer : développement de logiciels qui compilent les big data
Un data engineer développe des infrastructures adéquates pour les données. Il est véritablement l’architecte du réservoir dans lequel sont entreposées les big data. La collecte, le stockage et le traitement font partie de la responsabilité du data engineer. C’est sous cette forme qu’il fournit finalement les big data à un data scientist, qui doit avoir la possibilité de demander rapidement et facilement les big data.
Un data engineer doit généralement disposer de connaissances étendues et d’une grande expertise en matière de bases de données et de développement logiciel. Il est capable de détecter les erreurs, de nettoyer les données, d’effectuer des contrôles de système et des agrandissements d’échelle. Bref, c’est un talent all-round en matière logicielle.
Chief data officer : la gestion des big data
Le chief data officer est considéré comme le gestionnaire des données. Il s’occupe de collecter les données et de contrôler la fiabilité et l’actualité de celles-ci. Il veille aussi à la cohérence des analyses de données.
Il est également responsable du partage des données avec les différentes business units (finance, marketing, sales, IT) de l’entreprise. En sa qualité de gestionnaire des données, le chief data officer opère et rapporte à un niveau stratégique.
Il peut aussi offrir un soutien pour les projets de transformations numériques du chief digital officer. Il est celui qui s’occupe de la transition de l’analogique vers le numérique dans l’entreprise.
Data protection officer : veiller au respect des limites légales
Le data protection officer doit veiller à ce que l’entreprise applique toujours une politique conforme à la législation relative à la protection de la vie privée et des données personnelles. Dans l’attente d’un Règlement européen univoque pour la protection de ces données personnelles, il est difficile pour les entreprises de faire des affaires en toute conformité avec les règlementations locales et régionales.
Dans sa fonction, le data protection officer doit s’assurer que l’exploitation des données personnelles ne sorte pas du cadre éthique que l’entreprise a défini. Les big data ne peuvent pas devenir Big Brother. Comme il se penche sur des matières juridiques complexes, il est évident que le data protection officer travaille en étroite collaboration avec le département Legal.
Source: Graydon Blog
