Métiers de la data : des postes indispensables

Le data scientist et le data analyst font partie des métiers emblématiques du champs d’expertise de la data. Pourtant, il est réducteur de ne parler uniquement que de ces deux professionnels. Retour sur ces métiers de la data.

Data Analyst
Il a pour mission d’agréger les données de plusieurs sources, les analyser et en extraire les informations permettant de mieux piloter les activités de l’entreprise; mais aussi d’anticiper les futurs besoins. Il restitue les conclusions de ses analyses aux autres services par le bais de rapports ou présentations. Il doit pour cela avoir une parfaite compréhension des activités de l’entreprise et être un bon communiquant. Côté compétences, il doit maîtriser les statistiques, la virtualisation de données, le requêtage de base de données, …

Data Scientist
Il possède des missions semblables au Data Analyst : exploiter et valoriser les données, mais avec des compétences différentes.
Il se substitue au Data Analyst lorsque l’analyse devient plus complexe et exige la maîtrise de techniques et outils pointus.
C’est le cas lorsque le volume devient plus important ou que les données doivent être traitées rapidement (comme dans le cas d’application en temps réel). Il possède une double compétence machine learning et développement de software.

Architecte Data Science
Il est chargé d’identifier les ressources de données qu’elles soient internes ou externes à l’entreprise. Il s’appuie sur une vision transverse du SI de l’entreprise et réalise une veille sur les sources d’informations type Open Data.
Son poste comporte une part importante de veille technologique pour identifier et préconiser les technologies qui seront pertinentes pour gérer le volume et le flux de données. Il construit avec le Data Engineer l’architecture des systèmes d’agrégation et d’organisation.

Data Engineer
Il développe et entretien les systèmes de collecte, de stockage et de mise à disposition des données. Il s’assure que les infrastructures restent fluides et opérationnelles. Il travaille sur des volumes de données importants. Les applications doivent donc être robustes car toute interruption engendre une perte de données. Pour éviter cette situation, il automatise les déploiements, installe des sondes pour surveiller tout le système.
Avec l’architecte, il reste en veille pour maintenir et faire évoluer l’architecture de la base de données en vue d’un traitement d’un volume de données toujours plus important.