Métiers de la data : quels rôles et compétences ?

Le data scientist et le data analyst sont deux métiers emblématiques du champs d’expertise de la data. Mais il n’est pas simple de comprendre les différences entre ces deux professionnels. A noter qu’il est également réducteur de ne parler uniquement que de ces deux professions. Pour y voir un peu plus clair faisons le point sur ces métiers de la data en plein essor.

Data Analyst
Sa mission consiste à agréger les données de plusieurs sources, les analyser et en extraire les informations permettant à l’entreprise de mieux piloter ses activités, ainsi que d’anticiper les futurs besoins. Il doit restituer les conclusions de ses analyses aux autres services sous forme de rapports, présentations ou tableaux de bord. Pour cela, il doit avoir une bonne compréhension des activités de l’entreprise et être un bon communiquant. Il doit posséder des compétences en statistiques, en virtualisation de données, en maîtrise d’outils Business Intelligence et en requêtage de base de données.

Data Scientist
Il a la même mission que le data analyst : exploiter et valoriser les données mais avec des compétences différentes. Il se substitue au data analyst quand l’analyse devient plus complexe et exige une maîtrise technique et des outils plus pointus. C’est le cas lorsque le volume de données devient plus important ou qu’elles doivent être traitées rapidement (par exemple les applications en temps réel).

Architecte Data Science
Il identifie les ressources de données (internes et externes). Pour cela il s’appuie sur une vision transverse du SI de l’entreprise et réalise une veille sur les sources d’information type Open Data. La veille technologique est une part importante du poste, car elle permet l’identification et la préconisation des technologies qui seront les plus pertinentes pour gérer le volume et le flux de données. Il construit également avec le Data Engineer l’architecture des systèmes d’agrégation et d’organisation.

Data Engineer
Il développe et entretient le système de collecte, de stockage et la mise à disposition des données. Il s’assure que l’infrastructure reste fluide et opérationnelle. Il travaille sur des volumes de données importants. Les applications doivent donc être robustes car toute interruption engendre une perte de données. Pour l’éviter, le Data Engineer va automatiser les déploiements, installer des sondes pour surveiller l’ensemble du système, … Ce poste s’adresse à un développeur avec un intérêt DevOps.

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