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Base de données : Faire de leur qualité une priorité

Les entreprises utilisent de plus en plus les données pour prendre des décisions stratégiques, c’est pourquoi la qualité de ces dernières est devenue une priorité. Alors que la qualité des décisions relève de la qualité des données, disposer de données de bonnes qualités, permet aux entreprises de s’améliorer et ainsi d’avoir une grande avance sur la concurrence. Dans cet article, nous allons discuter des bases de données et des raisons pour lesquelles il est important de faire de leur qualité une priorité.

 

Qu’est ce qu’une base de données ?

 

Avant d’évoquer tout ce qui est lié à la qualité de la base de données ou tout autre aspect de la base de données, il est important d’appréhender la notion de base de données et ses différentes composantes.

 

Définition de la base de données

 

Généralement, vous entendrez parler de base de données dans le domaine informatique. Dans une base de données, les données sont organisées de façon à ce qu’elles soient faciles à trouver et à utiliser. Les bases de données sont utilisées pour stocker des informations telles que : les dossiers des clients, les inventaires de produits, les dossiers financiers, et plus encore. Il existe de nombreux types de bases de données, mais elles ont toutes le même objectif : faciliter le stockage, la gestion et la récupération des informations. Une fois recueillies, ces données aident les entreprises à prendre des décisions stratégiques éclairées.

 

Les composants d’une base de données

 

Plus haut, nous avons évoqué le fait qu’une base de données permet de stocker une certaine quantité de données. Toutefois, la donnée n’est qu’une des 5 composantes de la base des données. Une data base dispose donc de ces 5  composants :

  • Le lieu
  • Le logiciel
  • La donnée
  • Le langage d’accès à la base de données
  • La procédure

Le lieu ou l’aspect matériel d’une base donnée fait référence aux appareils physiques et électroniques dans lesquels sont stockées les données. Il peut s’agir d’un ordinateur ou d’un disque dur. Ce sont ces derniers qui servent d’interface entre les utilisateurs et les données qu’ils utilisent.

Le logiciel est une suite de programme informatique utilisée pour contrôler et gérer la base de données. Le plus souvent, cette suite de programme est constituée du logiciel de la base de données, du système d’exploitation et des logiciels réseaux. Ces derniers sont composés des applications utilisées pour accéder aux données et des applications utilisées pour partager les données avec d’autres utilisateurs.

Comme nous l’avons évoqué plus haut, la donnée correspond aux informations récoltées dans la data base. Elles sont récoltées dans l’optique d’être analysées et traitées afin d’en tirer pleinement parti.

Une base de données est éditée à partir d’un langage informatique donné. Ainsi, à travers ce langage, on écrit les commandes permettant d’y accéder, de faire des mises à jour et de supprimer les données qui sont déjà obsolètes.

Enfin, pour gouverner une base de données, on doit suivre un ensemble de procédures qui englobe les instructions, la configuration, la connexion et la déconnexion, l’installation, la sauvegarde au quotidien, la génération des rapports et la gestion des opérations.

 

Pourquoi utiliser une base de données est si important ?

 

Une base de données peut être créée dans l’optique de stocker des données utiles afin de réaliser un projet précis. Cependant, la création d’une base de données est orientée vers le but que l’on veut atteindre. Ainsi, on peut utiliser une base de données pour relier les dossiers clients aux informations de vente, pour effectuer des transactions entre différents comptes bancaires… Toutefois, il faut noter que l’intérêt qu’offre une base de données par rapport aux systèmes de stockage simple tels que les fichiers texte et les feuilles de calculs, réside dans leur accessibilité, leur intégrité et la sécurité qu’elles offrent.

 

L’accessibilité

 

Si les utilisateurs à qui sont destinées les données récoltées ne peuvent pas avoir accès à ces derniers, elles n’ont alors aucune raison d’être. La base de données permet aux utilisateurs de lire, modifier et trouver facilement les données dont ils ont besoin.

 

L’intégrité

 

Généralement, avant de stocker des données, on procède à une analyse minutieuse afin de se débarrasser de celles qui sont défectueuses, désuètes ou de mauvaise qualité. Ainsi, on finit par retenir uniquement celles qui sont correctes et intègres. Pour ce faire, on s’assure que lors de chaque changement ou transactions, les données qui sont retenues sont celles qui sont conformes et de bonne qualité.

 

La sécurité

 

L’accès à une base de données est sécurisé et les autorisations d’accès sont attribuées en fonction des attributs de l’utilisateur. Ceci dit, il est possible que dans une base de données un utilisateur soit capable de lire une donnée, mais ne puisse pas la saisir. En plus de cela, on peut également segmenter les données dans une base de données pour permettre à certains utilisateurs d’avoir accès uniquement à une partie de ces dernières.

 

Les différents types de bases de données

 

Étant donné que les données sont des entités dynamiques, la façon dont elles sont stockées varie selon leur nature et l’objectif à atteindre. Ainsi, selon les besoins des entreprises et les exigences des utilisateurs, les professionnels de la data peuvent mettre en place plusieurs types de base de données :

 

La base de données SQL (relationnelle) 

 

Une base de données SQL est une base de données relationnelle qui utilise le langage de requête structuré (SQL) pour accéder aux données et les manipuler. Les bases de données SQL sont organisées sous forme de tables. Elles sont largement utilisées par les entreprises et les organisations de toutes tailles, car elles offrent un certain nombre d’avantages par rapport aux autres types de bases de données. Elles sont relativement faciles à utiliser et à comprendre, et sont très fiables. Elles sont aussi très évolutives, ce qui signifie qu’elles peuvent facilement être étendues pour prendre en charge des ensembles de données plus importants ou davantage d’utilisateurs.

 

La base de données orientée objet 

 

Une base de données orientée objet est une base de données qui regroupe les données très proches sous le même attribut. C’est cet ensemble qui forme ce qu’on appelle un objet. Contrairement aux bases de données relationnelles, où les données sont réparties dans différentes tables, les données dans les bases orientées objet sont interrogeables par ensemble.

 

La base de données orientée texte

 

De l’anglais « base de donnée dans un fichier plat », les bases de données orientées texte sont des modèles de bases de données qui se présentent sous forme des fichiers textes. Généralement, sur les fichiers plats, vous ne trouverez qu’un seul enregistrement par ligne. Vous trouverez les bases de données orientées texte en format CSV et DSV. Sur ces formats, vous verrez les fichiers séparés à l’aide d’une virgule ou de la tabulation.  

 

La base de données orientée graph

 

La spécificité des bases de données orientées graph réside dans le fait qu’au lieu de stocker les données sous forme de document ou de tableau comme le font la plupart des bases de données ordinaires, elles les stockent sous forme de nœud. Les graphs permettent de représenter les informations de manière lisible et de les stocker dans un grand ensemble de données cohérent. Comme nous venons de le mentionner, le graph est un ensemble de nœuds, d’objets et d’entités des données désigné et identifié de manière unique.   

 

La base de données distribuée

 

Une base de données distribuée est une base de données qui n’est pas limitée à un seul système. Ainsi, elle est composée de deux ou de plusieurs fichiers situés sur des lieux ou des sites différents. Ces données peuvent être sur un même réseau ou des réseaux différents. En effet, ces données sont situées sur des lieux physiques différents. Leur traitement est réparti entre plusieurs nœuds de base de données. 

L’intérêt de cette data base réside dans le fait que les utilisateurs peuvent consulter les différentes bases de données qui la composent sans se rendre compte que chacun des fichiers consultés est issu d’une base de données à part.  

 

La base de données NoSQL 

 

Pour mieux appréhender les bases de données NoSQL, nous allons revenir sur la notion de base de données relationnelles. En effet, dans une base de données relationnelle, les données sont placées dans les tables. De ce fait, les schémas des données sont soigneusement conçus.

Par contre, dans une base de données NoSQL, les données sont classées dans les documents. Ces données ne sont pas structurées comme ceux des bases de données relationnelles, d’où l’appellation NoSQL (No Standard Query language), qui veut dire langage de requête non structuré. 

 

La base de données réseau

Les bases de données de type réseau sont des bases de données dans lesquelles plusieurs fichiers ou enregistrements sont liés à plusieurs fichiers primaires et à plusieurs fichiers secondaires. Ce type de conception permet de créer un modèle flexible entre les entités.

L’intérêt d’une base de données réseau réside dans le fait qu’il permet de modéliser des relations complexes. Toutefois, elle dispose également d’inconvénient. En effet, elles sont limitées aux modèles d’accès et aux limitations de conceptions des bases de données hiérarchiques. 

 

La base de données hiérarchique

 

Dans un modèle de base de données hiérarchique, les informations sont collectées selon une hiérarchie donnée. Ainsi, les données y sont stockées sous forme d’enregistrement et organisées sous forme d’une structure arborescente. Dans cette structure arborescente qui est encore appelée structure enfant-parent, un nœud parent peut être connecté à plusieurs nœuds enfants par des liens.

Bien que ce modèle de base de données soit indispensable pour un type de stockage de données, il reste tout de même limité à des utilisations spécifiques. 

 

La base de données cloud

 

Une base de données cloud est une base de données qui a été créée sur une plateforme cloud. De ce fait, il faut accéder à cette plateforme pour y avoir accès. Elle permet à ses utilisateurs de stocker et d’utiliser leurs données à chaque fois qu’ils accèdent à la plateforme. Dans une base de données cloud les utilisateurs utilisent un logiciel installé sur une infrastructure cloud. La base de données cloud offre à ses utilisateurs de nombreux avantages :

  • Les utilisateurs hébergent des données sans avoir à utiliser le matériel pour le faire
  • Les bases de données cloud prennent en charge les bases de données NoSQL et les bases de données relationnelles
  • Les bases de données cloud sont facilement accessibles via une API fournit par un fournisseur ou via une interface web

L’utilisation de Data Warehouses

 

Développé dans les années 1980, le concept de Data warehouse (ou entrepôt des données) fait référence à un ensemble de données qui oriente les prises de décision dans une entreprise. En fonction des besoins de l’entreprise, elle collecte des données à intervalle régulier. 

Par la suite, ces données subissent un formatage afin de trier celles qui sont de mauvaise qualité pour retenir uniquement celles qui sont conformes. Ainsi, celles qui ont été retenues sont stockées dans le data warehouse afin d’être utilisées comme outil de prise de décision par les décisionnaires de l’entreprise.

Dans un entrepôt de données vous pouvez avoir plusieurs bases de données. Toutefois, ce qui importe, c’est de savoir que chaque base de données est organisée en colonne et en tableau. Dans chaque colonne, vous trouverez des descriptions de données à l’instar des valeurs entières, des champs de données ou des chaînes.

Toute entreprise qui utilise la data warehouse bénéficie de nombreux avantages qui facilitent son analytique et sa business intelligence. Parmi ces avantages, nous avons l’utilisation de données de meilleure qualité et une prise de décisions rapide.

 

Gestion de base de données, comment la mettre en place ?

 

Quelles que soient les raisons pour lesquelles vous désirez créer une base de données, sachez que cela nécessite tout de même quelques connaissances techniques et une bonne maîtrise des langages de programmation. Cependant, il faut reconnaître que la possibilité de créer une base de données sur le cloud à tout de même facilité les choses. Ainsi, il est possible de créer une base de données en ligne en suivant des instructions précises. Il reste toujours plus efficace de passer par des spécialistes, en faisant appel à une ESN par exemple, qui pourra mettre à disposition de votre entreprises des consultants expérimentés.

Pour créer une base de données, vous devez suivre les étapes ci-après :

 

Définir l’objectif visé 

 

Comme dans tout projet, vous devez commencer par recenser les problèmes que vous voulez résoudre avec votre base de données. Pour cela, vous devez concevoir un cahier de charge dans lequel vous allez mentionner comment elle sera utilisée, mentionner les types d’applications qui seront connectés à cette dernière, définir les niveaux de sécurité et évaluer le volume de données qui sera géré par la plateforme. 

 

Définir votre modèle de base de données

 

En fonction de l’objectif visé, vous avez la possibilité de créer votre base de données en optant soit pour un modèle transactionnel ou pour un modèle multidimensionnel. Le modèle transactionnel vous permet de créer les bases de données orientées application web. Tandis qu’avec les modèles multidimensionnels, vous pouvez créer des bases de données décisionnelles.

 

Faire le choix du système de gestion de la base de données

 

En fonction du modèle que vous avez choisi, vous avez la possibilité d’opter pour un éditeur de base de données avec support ou d’un éditeur open source. Il est à noter que le choix de l’un ou de l’autre dépendra de votre budget et de votre degré d’expertise. Néanmoins, votre choix doit tenir compte des besoins et des contraintes de votre projet.

 

Faire le choix de l’infrastructure à utiliser

 

Certainement, êtes-vous au courant que votre base de données doit être hébergée sur une plateforme. A cet égard, il est possible de l’héberger en interne ou d’externaliser son hébergement sur une tierce plateforme. Toutefois, si vous décidez de l’héberger en interne, sachez que cela nécessite d’avoir la ressource nécessaire pour assurer son bon fonctionnement et son entretien. L’externalisation suppose que vous pouvez l’héberger sur le cloud ou dans un lieu physique.

 

S’assurer que sa base de données est optimisée

 

Avant de procéder à la mise en marche de votre data base, vous devez vous assurer que tout fonctionne à merveille et qu’elle est en mesure de répondre à vos attentes. Pour ce faire, vous devez vérifier son architecture et procéder à des simulations afin de déterminer sa capacité en période d’intense activité.

 

Assurer le suivi de sa base de données

 

Après avoir mis votre base de données en marche, vous pouvez commencer son exploitation et assurer son suivi au quotidien. Ceci vous permettra de voir comment elle évolue. Pour cela, les utilisateurs doivent vous faire part des difficultés qu’il rencontre quant à son utilisation. Ainsi, à partir de ces derniers, vous pourrez apporter des solutions aux problèmes rencontrés. 

 

Qualité des données : Pourquoi votre entreprise a besoin de Data Quality Management (DQM) ?

 

Lorsqu’on évoque la qualité d’une donnée, il s’agit de l’état de cette donnée. Elle est basée sur la fiabilité, l’exhaustivité, la cohérence et l’exactitude de cette donnée. Avoir des données de qualité est d’une grande importance pour les entreprises. 

L’importance de la qualité des données 

 

Pour prendre des décisions précises et claires dans les entreprises, il est capital d’avoir des données de qualité. Comme nous l’avons évoqué plus haut, l’objectif de la récolte et de l’analyse des données est de s’en servir pour prendre des décisions pour l’entreprise. Ceci dit, si ces données ne sont pas fiables, elles ne seront d’aucune utilité pour les décideurs de l’entreprise.

Outre ces faits, une donnée de mauvaise qualité augmenterait les coûts opérationnels de l’entreprise et ferait des dommages chez les utilisateurs qui s’en servent. En raison de la mise en place des directives erronées pour cause de l’utilisation de la mauvaise qualité des données, la productivité des utilisateurs finaux diminue.

 

Les indicateurs de qualité des données

 

La qualité d’une donnée réside dans la capacité qu’elle a de permettre d’atteindre les objectifs visés. Ainsi, il existe des indicateurs qui vous permettront de déterminer si cette dernière est de bonne qualité ou pas. Il s’agit entre autres de :

  • Le nombre de valeurs manquantes dans les données récoltées
  • Le ratio donnée/erreur
  • Le taux d’erreurs de transformation d’erreur
  • L’intégrité des données
  • L’exactitude
  • La consistance
  • Le profil des données
  • La disponibilité
  • La conformité

Bien que ces critères ne soient pas exhaustifs, pour déterminer si vos données sont en conformité avec ces derniers, il est important de mettre en place un plan d’évaluation de la qualité des données.

 

Le rôle du Data Quality Management 

 

Afin d’obtenir des résultats fiables et sûrs, il faut que les données utilisées dans les différentes opérations menées en entreprise soient de bonne qualité. Ainsi, pour assurer le suivi de la qualité de vos données, il n’existe rien de mieux qu’un service de data quality management. Ce dernier veillera à ce que toutes les données utilisées dans l’entreprise ont été évaluées et validées.

Pour ce faire, la procédure est la suivante :

  • Établir et fournir un cadre qui fournit et applique les règles de qualité de données dans tous les départements de l’entreprise.
  • Réduire les coûts inutiles liés à l’acquisition des données. En effet, la mauvaise qualité des données peut entraîner des erreurs et des oublis coûteux pour l’entreprise. Avec une bonne gestion de la qualité des données, l’entreprise sera à même de contrôler ses dépenses.
  • La mise en place d’un service de data quality permettra également d’atteindre les objectifs de conformité et de risque. Pour cela, elle doit définir les procédures à appliquer et mettre en place une communication claire.  

Il faut retenir que la qualité des données est un élément indispensable dans le cadre de la gestion des données et de la mise en place des stratégies de l’entreprise.

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Qu’est-ce que la cartographie de données ?

À l’air du Big Data, les données de l’entreprise sont de plus en plus disséminées. Il est important de pouvoir visualiser l’ensemble de ces données afin de mieux comprendre les tendances, les modèles et les domaines à améliorer. En ce sens, la cartographie des données est un outil essentiel pour toute entreprise qui souhaite tirer le meilleur parti de ses données. Il s’agit également d’un élément clé de la mise en conformité RGPD. Dans cet article, nous vous parlons de la cartographie des données, de son importance et de comment la mettre en place.

 

La cartographie de données : définition

 

Dans sa forme la plus simple, la cartographie des données est le processus qui consiste à créer une représentation visuelle des données de votre entreprise. La cartographie des données peut être réalisée manuellement ou à l’aide d’un logiciel. Elle permet d’identifier où se trouvent les données, comment elles sont structurées et comment on peut y accéder. Elle permet également de visualiser les données afin qu’elles soient plus facilement comprises et utilisées.

Considérons un ensemble d’informations comprenant une liste de personnes et leurs coordonnées. La liste contient le nom, l’adresse, la ville et le code postal de chaque personne. Envisagez également un deuxième ensemble d’informations comprenant une liste de personnes et leurs préférences musicales. Cette liste comprend l’auditeur, l’artiste, le titre de l’album et le nom de la chanson pour chaque auditeur. Les listes sont indépendantes, quelque peu liées, mais distinctes.

Supposons que vous vouliez créer une liste de diffusion de personnes qui aiment un artiste particulier. Vous ne pouvez pas obtenir ces informations facilement car il n’existe pas de moyen direct de relier un ensemble d’informations à un autre. La solution consiste à créer une correspondance entre le nom dans le premier ensemble d’informations et l’auditeur dans le deuxième ensemble d’informations. La spécification de la relation correspond à ce qu’on appelle la cartographie de données.

À partir de là, il suffit de rechercher l’ensemble des informations connexes ou combinées pour tous les auditeurs de la liste qui aiment cet artiste particulier.

Nous donnons là un exemple simple, mais la solution de cartographie de données s’applique à tous types de données. Elle peut être utilisée pour créer des rapports personnalisés, pour suivre les changements dans le temps et pour identifier des modèles et des tendances. En bref, il s’agit d’un outil puissant qui peut aider les entreprises à optimiser l’utilisation de leurs données et à prendre de meilleures décisions concernant leurs produits, leurs services et leurs stratégies de marketing.

 

Pourquoi faire une cartographie des données ?

 

Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles les organisations choisissent de faire une cartographie des données.

La cartographie des données peut aider à améliorer la qualité des données en identifiant les incohérences et les erreurs dans les données. Elle peut aussi aider à améliorer la gouvernance des données en donnant un aperçu clair de la façon dont les données sont utilisées et partagées au sein de l’organisation. De plus, la cartographie des données peut aider à améliorer l’efficacité des processus en identifiant les possibilités d’automatisation et de rationalisation. Enfin, la cartographie des données peut aider à soutenir la prise de décision en donnant un aperçu des tendances et des modèles dans les données.

Vous l’aurez compris, le mappage des flux de données peut apporter de nombreux avantages aux organisations afin de mieux utiliser et tirer parti de leur données. Il s’agit aussi d’une obligation pour assurer la mise en conformité de son entreprise avec le RGPD. On vous en parle plus loin dans cet article.

 

Comment réaliser une cartographie des données ?

 

Pour réaliser une cartographie des données, vous devez suivre un certain nombre d’étapes bien définies :

  • Définissez le type de données que vous souhaitez cartographier et collectez-les : C’est la première chose que vous aurez à faire car cette étape vous donne la possibilité d’identifier les différentes sources de données. Vous devez rechercher les données dont vos collaborateurs ont besoin pour mener à bien leur travail.
  • Tracez les liens entre les données : Vous devez par la suite réaliser un schéma relationnel entre les différentes données à votre disposition. Cela vous aidera à comprendre comment la gestion des données de l’entreprise est effectuée et les implications de chaque source de données.
  • Analyser les relations entre les données : Vous pouvez commencer à faire des conclusions et des prédictions en fonction des relations qui se dessinent entre les différents ensembles de données. Vous pouvez maintenant utiliser ce que vous observez pour apporter de la valeur à votre entreprise.

Pour la mise en place d’une cartographie de données, vous pouvez utiliser différents outils selon la taille et la portée du projet. Ainsi, cela peut aller d’une simple feuille de calcul pour les petits projets jusqu’à l’utilisation de logiciel permettant de visualiser les données en détails et en trois dimensions, pour les grands projets. Il peut être intéressant de faire appel à des spécialistes pour vous accompagner dans cette démarche.

Quelle que soit la méthode utilisée, quelques éléments clés doivent être inclus dans chaque carte de données. Il s’agit notamment d’une légende, qui explique ce que représentent les différents symboles de la carte, des étiquettes, qui identifient les différents points de données, et de l’échelle, qui indique la taille relative de chaque point de données. En incluant ces éléments, il sera plus facile de créer une carte de données précise et informative.

Une fois que vous avez réalisé votre cartographie des données, vous pouvez dès lors avoir une vue d’ensemble sur l’entreprise.

 

RGPD et cartographie des données

 

Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD ou GDPR) est un ensemble de réglementations que les États membres de l’Union Européenne doivent mettre en œuvre afin de protéger la confidentialité des données numériques. La cartographie de données est l’une des dispositions clés permettant de se conformer au RGPD. En effet, il est obligatoire pour les entreprises de cartographier toutes les données personnelles qu’elles collectent, traitent et stockent. En prenant cette mesure, les entreprises peuvent protéger les données personnelles de leurs clients et s’assurer qu’elles sont conformes au GDPR.

Dès lors qu’une inadéquation aux dispositions légales régissant le traitement des données est constatée, elles doivent être notées et cartographiées. De la sorte, elles pourront être corrigées et identifiées dans la phase ultérieure d’analyse des risques liés aux opérations individuelles de traitement des données.

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Quels sont les métiers de la Data ?

L’évolution du monde de la données est indéniable. Les données prennent de plus en plus de place dans les entreprises et leurs stratégies décisionnelles. L’essor du Big Data a un impact considérable sur tous les secteurs d’activités, qu’il s’agisse du secteur médical, de la banque-assurance, du secteur public… C’est ainsi qu’un grand nombre d’emplois se sont créés et développés. Ces emplois sont très réclamés par les entreprises. Malheureusement pour elles, la demande est aujourd’hui supérieure à l’offre sur le marché. Les métiers de la data sont donc de réels opportunités pour les chercheurs d’emploi et étudiants. Vous souhaitez en savoir plus sur les métiers de la Data ? Dans cet article, nous vous présentons les principaux métiers de ce domaine en pleine expansion et en perpétuelle recherche de talents.

 

Les métiers de la data, des métiers d’avenir ? 

 

463 exaoctets, c’est la colossale masse de données qui seront générés chaque jour par une personne à partir de 2025. Un grand nombre de données sont déjà produites chaque jour par l’homme à travers ses diverses activités. Il peut s’agir de l’envoi d’emails, d’achats et de ventes en ligne, de partages de vidéos, de l’utilisation des réseaux sociaux…

Toutes ces informations sont précieuses pour les entreprises qui peuvent ainsi reposer leurs stratégies et décisions sur des données précises. Nombreuses sont les entreprises qui se tournent vers les nouvelles technologies informatiques pour exploiter et analyser la données afin de maintenir leur avantage concurrentiel.

Ainsi, la gestion de ce volume de données important requiert des profils et des compétences spécifiques. C’est la raison pour laquelle, au cours de ces dernières années, les métiers de la data ont connu une croissance exponentielle de demandes.

 

Une forte demande à l’air du big data

 

Depuis, près d’une décennie, la demande des profils qualifiés dans le secteur de la Big Data a explosé et ce n’est pas prêt de s’arrêter. En effet, les statistiques le prouvent. 

En France par exemple, des études ont prouvé que près de 43 % des entreprises sont en pleine restructuration afin de profiter des opportunités de ce secteur dans les années à venir. De plus, l’Etat français a tout récemment montré son intérêt pour ce domaine à travers de nombreux projets et de nombreuses initiatives pour la numérisation et la digitalisation.  

Par ailleurs, il faut noter que cet attrait pour le secteur du Big Data ne se limite pas uniquement à la France. Dans des pays comme les Etats-Unis, il existe des preuves palpables que l’avenir réside dans la science des données. De ce fait, on retrouve une variété d’emplois et de postes créés dans le domaine. On estime que le secteur du Big Data entraînera une augmentation de la demande d’emploi de 27,9 % d’ici 2026.

Toutefois, le marché de l’emploi du Big Data rencontrent un problème de taille qui est celui de trouver des talents qualifiés.

 

Une pénurie de talents 

 

Le secteur du Big Data foisonne d’emplois mais manque de véritables talents pour les exercer.

Selon une étude de QuantHub, une entreprise chargée de l’évaluation des postes liés aux données, il y a eu en 2020 une pénurie de 250 000 professionnels dans des postes liés aux données. De même, selon les résultats d’une étude menée sur les profils recherchés par les entreprises dans le secteur de la Big Data, il s’avère que sur l’ensemble des entreprises interrogées, 35 % ont déclaré peiner à trouver des profils qualifiés pour les postes liés aux données.

La problématique de pénurie des talents dans la Big Data est une problématique mondiale. En effet, selon une étude du cabinet de conseil américain Mckinsey, l’Inde qui est le deuxième pays le plus peuplé au monde après la Chine, aura besoin de 200 000 Data Scientist dans les années à venir.

Cependant, on y retrouve beaucoup d’informaticiens et statisticiens dont les compétences se limitent uniquement à leurs créneaux. Pourtant, l’on reconnaît que grâce à son coût de main d’œuvre très faible et au biais de la sous-traitance, l’Inde se présente comme l’un des fournisseurs de main d’œuvre bon marché sur les marchés occidentaux. 

Si déjà chez eux, ils ont un énorme besoin qu’ils ne peuvent pas résorber, cela devient alors inquiétant pour tout ce secteur d’activité.

 

Quels sont les nouveaux métiers de la data ?

 

Vous l’aurez compris, les métiers du Big Data sont des métiers d’avenir. Il s’agit de l’un des domaines qui a connu, au cours des dernières années, le plus fort taux de croissance en termes de besoin de talents qualifiés. Parallèlement, il existe très peu de professionnels qualifiés pour les métiers de la Data. Du coup, il s’agit d’une très bonne opportunité pour toutes personnes désirant faire carrière dans l’un des nombreux métiers de la Data. Nous passons en revue les métiers en question.

 

Le data analyst

 

Vous aspirez au poste de Data Analyst ou analyste des données ? Sachez que ce travail consiste à collecter les données, les analyser et les interpréter afin qu’elles puissent être utilisées pour résoudre les problèmes auxquels font face les entreprises.

Les compétences d’analyste de données sont énormément recherchées par les entreprises car elles leur permettent de prendre des décisions stratégiques et factuelles. Le Data Analyst tire effectivement pleinement profit des données en les analysant et en les retranscrivant de manière compréhensible pour les autres métiers.

Afin d’exercer en tant que data analyst, il est important de connaître les langages de programmation, la data visualisation, la DBMS (Data Base Management Systems), entre autres. Le raisonnement analytique, le sens du détail ainsi que les compétences de communicant sont également des atouts majeurs pour ce poste.

Avant d’arriver à un tel poste, vous devez évidemment vous former. Pour ce faire, vous disposez de plusieurs possibilités. Vous pouvez opter pour une autoformation, vous engager pour l’obtention d’un certificat professionnel ou vous engager pour une formation de 5 ans dans une école spécialisée.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Data Analyst.

 

Le data architect

 

La fonction d’architecte de données n’est pas loin de celle d’un architecte traditionnel. En effet, le data architect est chargé de concevoir l’infrastructure nécessaire à la gestion et au stockage des données d’une entreprise. Pour ce faire, il prend en considération ses besoins et les enjeux de son activité. Il arrive aussi au Data Architect d’être à l’origine de la conception d’outils toujours dans cette même optique. Tout ceci en garantissant la sécurité des données et la conformité aux réglementations en vigueur.    

Le data architect se doit de connaître de nombreux langages de programmation, technologies, solutions de bases de données, systèmes d’exploitation et des outils d’exploration de données et de modélisation, dans l’exercice de sa fonction. Il se doit aussi d’être très rigoureux, curieux et doit être capable de travailler dans une situation d’urgence et stressante.

Pour acquérir toutes ces compétences, il faut obtenir des diplômes en informatique ou en science de données. 

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Data Architect.

 

Le data scientist

 

Le Data Scientist à pour rôle la gestion, l’analyse et l’interprétation des données structurées et non structurées. C’est ainsi que cet expert en data va être amené à élaborer des modèles prédictifs et construire des algorithmes afin de guider les entreprises dans leurs prises de décisions.

Cette fonction exige d’être polyvalent et de disposer de connaissances en mathématiques, statistiques et informatiques. Un data scientist doit par exemple maîtriser les langages de programmation, le concept de machine learning mais aussi d’intelligence artificielle. Il doit également maîtriser l’utilisation de divers outils tels que ceux de bases de données, de web analyse ou de data management. Il est important pour le data scientist d’être rigoureux et organisé, de savoir bien communiquer avec son équipe et d’être un bon pédagogue.

Pour exercer en tant qu’analyste des données, vous devez commencer par suivre des études qui vous permettront d’obtenir un diplôme de premier cycle en Data Scientist. Par la suite, vous pouvez vous spécialiser afin d’être plus compétent. Si vous êtes un professionnel qui désire se reconvertir dans cette profession, vous pouvez suivre une formation qui vous permettra d’acquérir un certificat professionnel.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Data Scientist.

 

Le data steward

 

Parmi les nombreux profils qui ont émergé au cours de cette dernière décennie dans la data, on peut retrouver celui de Data Steward. Ce professionnel est responsable de la gouvernance de données. Il est donc chargé de gérer l’utilisation de la donnée d’une entreprise. En effet, il garantit la qualité des données, le respect des politiques de confidentialité et adapte les données à l’évolution d’une entreprise. Il assure aussi la bonne communication entre les différentes parties prenantes.

La fonction de Data Steward est indispensable dans l’analyse et le traitement des données. En effet, il est le seul qui dispose de la capacité et l’autorisation de gérer et modifier les données. C’est ainsi qu’il réorganise la data, dont vous disposez, en les requalifiant une par une, afin d’obtenir des données de qualité.

La fonction du Data Steward requiert des compétences en technologie de la Big Data. Il faut également avoir une expertise dans les technologies de base de données et maîtriser les langages de programmation. Un data Steward se veut doté d’un esprit d’analyse, il est un bon communiquant et sait travailler en équipe, il sait aussi travailler sous pression.

Pour accéder à cette fonction, vous devez effectuer une formation supérieure en ingénierie, informatique ou être titulaire d’un Master spécialisé en Data science ou en IA.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Data Steward.

 

Le product owner

 

Encore appelé chef de projet digital, le Product Owner est le responsable en charge de la conception d’un produit ou service digital. Pour assurer cette fonction, il supervise et coordonne le développement du produit afin qu’il réponde bien aux besoins et attentes du client.

Le product owner permet de générer de la valeur à l’entreprise. Pour ce faire, il sait identifier les enjeux liés au produit et saisir les opportunités et contraintes liés aux technologies. Dans l’exercice de ses fonctions, le Product owner doit communiquer avec l’équipe de développement qui est sous sa responsabilité. Il se charge d’accepter ou rejeter les résultats des propositions et des tests faites par les membres de son équipe.

L’accession à ce poste requiert un esprit créatif et une grande flexibilité. De plus, ce responsable digital doit être en mesure de respecter les deadlines, de prendre les décisions et savoir les arbitrer. Il doit aussi avoir de bonnes qualités analytiques, de communication et un esprit d’équipe.

Pour postuler au poste de product owner, il faut que vous ayez déjà occupé la fonction d’analyste métier, de chef de projet, de responsable en innovation ou de directeur métier. En plus de cela, vous devez disposer d’un background digital.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Product Owner.

 

Le scrum master

 

Si vous désirez impacter positivement la vie des gens qui vous entourent avec des produits que vous avez développés, alors exercer en tant que Scrum Master sera bien pour vous. Mais concrètement, qu’est-ce qu’un Scrum Master et en quoi consiste son rôle dans une entreprise ?

Le Scrum Master est responsable d’une équipe. Il facilite donc la communication entre les responsables et les membres de leur équipe. Les tâches et les responsabilités d’un Scrum master varient en fonction de l’entreprise où il exerce. Selon le lieu où il travaille, il peut assumer la fonction de chef de projet, de coach ou de facilitateur.

Au quotidien, le scrum master va être amené à faciliter les discussions entre les différentes parties prenantes. Il va aussi effectuer la mise à jour des activités grâce à un outil de suivi, il identifie les problèmes et trouve des compromis de manière proactive. Il assiste et dirige les revues, les réunions et toute autre concertation liée aux différents projets.

Pour assumer la fonction de Scrum Master, il est important de posséder des compétences en communication, des compétences organisationnelles et être capable de s’adapter facilement dans différents environnements de travail.

Généralement, les entreprises sollicitent des personnes titulaires d’un diplôme en  informatique ou en administration des projets pour assumer ce poste. De même, acquérir une certification scrum constitue un excellent moyen pour prouver vos connaissances auprès des recruteurs.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Scrum Master.

 

Le développeur backend

 

Le développeur back-end est le développeur qui s’occupe de toute la partie non-visible d’un projet web. Il travaille en collaboration avec le développeur front-end. Au quotidien, le travail d’un développeur backend consiste à travailler sur les bases de données, les scripts et l’architecture des sites web.

Le développeur se doit donc de comprendre les objectifs visés par un site web et de proposer les solutions qui permettront d’avoir un bon rendu. Il assure la gestion des ressources, met en œuvre les algorithmes et résous tous les problèmes liés au système. En plus de ceci, le développeur facilite la programmation par la construction des frameworks et d’architecture.

Après un projet, le développeur backend accompagne le client et contrôle les performances des sites web, applications ou API créés tout en y apportant des modifications si nécessaire.

Pour effectuer toutes ces tâches, le développeur back-end doit disposer de connaissances solides en langage de programmation, en outils d’édition de code et maîtriser le développement et la programmation. Il doit aussi connaître les différents frameworks et les CMS.

Pour acquérir toutes ces compétences, le développeur back-end doit suivre une formation dans une école d’informatique ou une école d’ingénieur spécialisée en développement. Il doit aussi avoir de l’expérience et être opérationnel sur des tâches complexes.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Développeur Backend.

 

Le développeur fullstack

 

Si vous êtes en mesure d’effectuer toutes les tâches d’un développeur front-end et d’un développeur back-end, alors vous êtes qualifié pour être un développeur fullstack. En effet, le développeur fullstack peut être considéré comme une sorte de couteau suisse dans le monde du développement. En tant que tel, il maîtrise plusieurs langages de programmation et est en mesure de changer de casquette à tout moment.

Exerçant les fonctions de développeur front-end et de développeur back end, ce dernier doit assurer diverses missions au quotidien. Il doit entre autres créer des plateformes orientées client en utilisant les langages de programmation. Il s’occupe de la gestion des serveurs et des bases de données. Il doit être à l’affût des technologies émergentes qui peuvent répondre aux besoins de l’entreprise et mettre à profit sa collaboration avec les équipes des développeurs spécialisés et les concepteurs graphiques pour livrer des produits de qualité.

Le métier de développeur fullstack nécessite une formation en informatique. Ainsi, après l’obtention d’un diplôme d’ingénieur ou d’un master, vous disposerez des compétences nécessaires pour l’exercer.  

 

Vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, découvrez notre fiche métier du Développeur Fullstack.

 

Le devops engineer

 

En tant que généraliste informatique, le devOps engineer est la personne qui doit assurer la gestion des infrastructures, le développement du codage, l’administration système et les chaînes d’outils devOps. Afin de mieux appréhender la fonction d’un ingénieur devOps, il est primordial de saisir le sens du mot devOps.

En effet, le mot devOps intègre en réalité deux expressions, développement des logiciels et développement informatique. Ainsi, l’ingénieur DevOps est le spécialiste qui comble le fossé entre le développement des logiciels et les opérations informatiques. En le faisant, il aide les entreprises à publier plus rapidement les mises à jour de leur produit. Cela leur donne un pas d’avance par rapport à l’utilisation du modèle du développement en cascade qui est plus traditionnel.

Dans l’exercice de leur fonction, les ingénieurs devOps sont des gestionnaires de projet. Ils effectuent la surveillance et le reporting mais aussi les tests de performance et les analyses comparatives.

Pour mener à bien ses tâches, le devOps engineer doit se familiariser avec les outils courants utilisés dans le développement informatique, être en mesure de réaliser des tests de logiciels et avoir une compréhension de la méthodologie agile.

En France, vous trouverez très peu de formation pour exercer en tant que devOps engineer. Toutefois, il faut noter que la plupart des professionnels qui exercent cette fonction combinent de nombreux outils aux pratiques et l’expérience passée en entreprise.

 

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