Quels sont les métiers autour du Big Data ?
I/ Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data représente une gigantesque quantité de données, si immense que les outils traditionnels de gestion de base de données se retrouvent impuissants face à son traitement. Pour être plus concret, le Big Data englobe les données que nous générons lors de nos activités en ligne, comprenant de divers exemples tels que l’envoi de messages sur WhatsApp, les signaux GPS, ou encore l’historique de visionnage sur Netflix. Selon les estimations d’IBM en 2020, chaque individu génère approximativement 1,7 Mo de données par seconde, par jour.
Le terme “Big Data” fait donc référence à une quantité massive de données, largement exploitées dans le contexte professionnel (marketing, etc). Un exemple concret de cette exploitation est observable chez Netflix, qui analyse les historiques de visionnage pour formuler des suggestions de contenus plus pertinentes.
Nous sommes donc face à une qualification de données. Toutefois, pour pouvoir être qualifiés, quatre critères doivent être remplis, les “4V”.
Le Big Data qualifie donc d’une certaine manière la nature des données. Cependant, pour qu’elles soient qualifiées de big data, quatre critères doivent impérativement être remplis, aussi appelés les « 4V ». Ce phénomène est gouverné par ces quatre éléments :
- Volume
- Variété
- Vitesse
- Véracité
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II/ Différences entre Data Science et Big Data
Le Big Data et la Data Science se distinguent nettement l’un de l’autre. D’un côté, le Big Data représente un phénomène, une masse de données imposante, tandis que de l’autre côté, la Data Science est une discipline dédiée à la collecte, l’analyse et l’exploitation de données dans le but de mettre en œuvre des actions concrètes.
Bien que ces deux domaines aient des objectifs communs, orienter les décisions de l’entreprise, ils se différencient dans leur nature fondamentale. Le Big Data se présente comme un phénomène, une réalité à mesurer, tandis que la Data Science est une discipline, un ensemble de méthodes et de techniques visant à tirer des enseignements concrets des données.
Souvent confondus, ces deux domaines jouent des rôles distincts. Pour exploiter le Big Data, c’est la Data Science qui intervient en analysant et extrayant des informations significatives des données brutes. Ainsi, bien que leurs objectifs convergent, leurs approches et leurs fonctions demeurent très différentes dans le paysage complexe de l’analyse de données.
III/ Les métiers
Dans le domaine du Big Data, il y a une large variété de métiers, nous pouvons les classer dans trois catégories (collecte et stockages des données, protection et sécurisation des données, stratégie Big Data). Avant de nous focaliser sur certains de ces métiers, voici une liste succincte des métiers qui composent ce domaine :
| Domaine | Métiers |
| Collecte et stockage des données | Data Engineer |
| Chief Data Officer (CDO) | |
| Architecte Big Data | |
| Ingénieur DevOps/Cloud | |
| Administrateur/Intégrateur Big Data | |
| Développeur Big Data | |
| Tech Lead Big Data | |
| Traitement et analyse des données | Data Analyst |
| Data Scientist | |
| Data Manager | |
| Machine Learning Engineer | |
| Data Miner | |
| Protection et sécurisation des données | Data Protection Officer (DPO) |
| Data Steward | |
| Stratégie Big Data | Growth Hacker |
Collecte et stockage des données
Qu’est ce qu’un Architecte Data
L’Architecte Data incarne un rôle crucial au sein du domaine du Big Data. Son rôle principal est de donner une structure aux données brutes. En effet, l’architecte Big Data s’engage dans la création d’infrastructures de stockage et imagine des solutions pour la gestion efficace des données Big Data. Une de ses tâches est de fournir une cartographie des outils/ressources nécessaires aux décideurs.
Il collabore étroitement avec les data scientists en leur fournissant les données brutes nécessaires aux analyses. De plus, il intervient activement dans l’étude de la faisabilité technique, la mise en place des outils, et la configuration des machines, assurant ainsi le bon fonctionnement de l’ensemble du système.
La pratique de ce métier requiert une expertise approfondie des diverses technologies liées au Big Data, notamment en ce qui concerne les infrastructures serveurs et les bases de données NoSQL.
Le data architect prépare l’entreprise à accueillir un projet d’exploitation des données massives. Il résout d’une manière créative une problématique data, sur le plan technique, à travers des objectifs de croissance.
Qu’est ce qu’un Tech Lead Big Data
Le Tech Lead agit comme le référent technique du projet, il joue un rôle clé dans la définition de la stratégie d’intégration des technologies. Il a alors pour tâche de valider les choix des technologies, afin que ceux-ci répondent bien aux problématiques du projet, il doit également assurer le bon fonctionnement des outils lors de la mise en production. En tant que guide technique pour les équipes de développement, le Tech Lead possède une large expertise technique, maîtrisant l’environnement Hadoop, le développement logiciel, le Data Engineering, ainsi que les aspects de l’architecture logicielle et de l’intégration continue.
Traitement et analyse de données
Qu’est ce qu’un Data miner ?
Le rôle central du data miner consiste à scruter les tendances de consommation des clients, afin d’élaborer des stratégies marketing concrètes adaptées au marché. Cette démarche intègre la considération des habitudes de consommation et des tarifs appliqués sur le marché.
Au-delà de la simple collecte de données, le Data Miner assure un tri des informations exploitables, pour pouvoir procéder à une analyse approfondie des données après formatage et nettoyage. Il génère des rapports d’analyse, crée des tableaux de visualisation pour rendre les données plus accessibles, et compare les performances de l’entreprise pour les aligner sur les objectifs et les prévisions. Pour exceller dans ce métier, d’excellentes capacités d’observation et d’analyse de données sont nécessaires.
Qu’est ce qu’un Data analyst ?
Le Data Analyst assume la responsabilité d’analyser les données, cherchant à extraire des « insights » à partir des données brutes stockées dans les bases de données pour résoudre les problèmes organisationnels. En exploitant et analysant les données de l’entreprise, il va au-delà de la simple collecte, il peut enrichir les ensembles de données via des méthodes telles que l’utilisation d’une API ou le web scraping.
Le data analyst doit rendre des grands volumes de données compréhensibles pour les dirigeants. Ses compétences reposent sur la maîtrise d’outils tels que Python et SQL.
Outre ses compétences techniques, le Data Analyst doit également maîtriser la data visualisation et utiliser cette compétence pour présenter de manière parlante ses données et analyses sous forme de graphiques ou même d’animations. En somme, le Data Analyst, en plus de son rôle d’analyse des données, joue un rôle de conseil stratégique pour l’entreprise.
Qu’est ce qu’un Machine Learning Engineer ?
Le Machine Learning Engineer agit dans le développement de nouveaux logiciels d’analyse de données au sein de l’entreprise. Ces logiciels incluent des modèles, des algorithmes, et d’autres outils qui automatisent le processus d’analyse du Big Data.
Le résultat de son travail est une automatisation qui profite à l’ensemble des employés. Grâce à ces développements, chaque membre du personnel peut accéder aux avantages de l’analyse de données sans nécessiter une dépendance constante vis-à-vis des Data Scientists.
Il doit disposer de solides compétences en mathématiques : analyse, algèbre linéaire, statistiques et probabilités. Il doit également les langages de programmation Python et R.
Il est capable de développer des modèles complexes pour les données non structurées.
Protection et sécurisation des données
Qu’est ce qu’un Data Steward ?
Le data steward est responsable de la qualité de la data et de sa maniabilité. Il s’assure que celle-ci est triée, organisée et surtout fiable.
Pour s’assurer de la fiabilité des données, des systèmes de détection et de contrôle des données sont mis en place. Il a aussi la responsabilité de gérer l’accès aux données, en créant des processus pour déterminer qui a accès aux bases de données. Il doit donc maîtriser les outils de gestion des données comme SQL, Python et que les systèmes d’information sur le cloud.
Stratégie Big Data
Qu’est ce qu’un Growth Hacker ?
Le poste de growth hacker se situe à la frontière entre développement web et marketing. Il a pour objectif de trouver sans cesse de nouveaux leviers de croissance pour un maximum de résultats et un minimum d’efforts. Son but est d’accélérer la croissance d’un produit ou d’un service spécifique à l’entreprise qui l’emploie.
Il doit alors trouver des solutions et méthodologies innovantes afin d’accroître le revenu de l’entreprise. Malgré son fort penchant marketing, il se doit de posséder des compétences techniques en base de données SQL et en langages d’abstraction.
En tant que professionnel du marketing, le growth hacker est constamment à la recherche de nouvelles opportunités pour attirer des clients. Ce métier du Big Data est particulièrement prisé par les start-up et les entreprises axées sur l’innovation constante.
Conclusion
En résumé, les métiers du Big Data forment un panorama riche et diversifié, s’articulant autour de la collecte, de l’analyse, de la protection, et de la stratégie liée aux données. Des Architectes Data structurant les informations brutes aux Tech Leads Big Data guidant les projets, chaque métier remplit une fonction cruciale. Les Data Miners et Data Analysts scrutent les tendances, fournissant des insights cruciaux, tandis que les Machine Learning Engineers automatisent l’analyse du Big Data.
La protection des données repose sur les épaules des Data Stewards, garants de la qualité et de la fiabilité. Enfin, les Growth Hackers, à la croisée du marketing et du Big Data, dynamisent la croissance des entreprises innovantes. Cette diversité de rôles témoigne de la complexité et de l’importance croissante du Big Data dans notre paysage professionnel contemporain. Chaque métier, avec ses spécificités, contribue à façonner un domaine en constante évolution, au service de la compréhension et de l’exploitation optimale du Big Data.
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