Les métiers de la data en 2022

L’ère du Big Data n’est qu’à ses débuts. Toutes les entreprises ont pris conscience de l’importance capitale des données pour le développement de leurs activités. De ce fait, elles entament toutes une transition vers le numérique afin de tirer profit de ces informations pour leur prise de décision.

Cette intention des sociétés, entre autres actionnée par les difficultés survenues à cause de la crise sanitaire, fait que les spécialistes du Big Data sont de plus en plus sollicités. Si vous souhaitez donc vous tourner vers ce domaine, c’est le moment de vous lancer. Dans cet article, nous allons vous donner 7 métiers de la data vers lesquels vous pouvez vous tourner en 2022.

Data Engineer

Nous commençons ce classement des métiers de la data en 2022 avec le Data Engineer qui est le premier intervenant dans le traitement des données massives. Son rôle est de recueillir les données qui sont issues de différentes sources et qui sont de formats différents. Il filtre et nettoie ses dernières pour ensuite les stocker dans un Data Warehouse, dans un Data Lake ou sur le cloud. Il doit concevoir l’architecture adéquate afin d’obtenir des données propres et de qualité pour que le Data Scientist puisse effectuer son travail par la suite.

Pour pouvoir effectuer ces tâches, il doit détenir une panoplie de compétences assez étendue. En effet, il doit maîtriser les technologies Big Data telles que Hadoop, Spark, ElasticSearch, Apache Kafka, etc. Il faut qu’il connaisse les différents systèmes de gestion de base de données comme le SQL et les outils relatifs à cela (Microsoft SQL Server, Teradata, etc.), le NoSQL (Cassandra, HBase, etc.) ou encore HiveSQL.

Certains langages de programmation comme Scala, Java et Python doivent également faire partie de ses compétences. En plus, il doit maîtriser les environnements cloud, les outils de consolidation de données, les outils de déploiement et d’intégration continue, la Machine Learning et l’intelligence artificielle.

La demande sur ce métier ne cesse d’augmenter et cela se reflète sur les plateformes de recrutement. Sur Indeed, on compte plus de 3000 offres d’emplois sur ce poste et plus de 2800 sur Glassdoor.

Data Scientist

Ensuite, nous avons le Data Scientist qui est également le deuxième acteur dans la chaîne de transformation des données. Il intervient surtout dans l’interprétation des données que le Data Engineer a fournies. Pour cela, il conçoit des algorithmes qui vont servir à anticiper certaines tendances, effectuer des suggestions ou regrouper les données. Ce sont par exemple ces algorithmes qui sont derrière les suggestions d’amis ou de vidéos des réseaux sociaux, les propositions de produits sur les sites e-commerce ou encore les chatbots.

Pour exercer ce métier, il faut maîtriser des modèles mathématiques et statistiques tels que l’arbre de décision, la régression linéaire et logistique, la statistique descriptive, etc. Il doit avoir des compétences en Machine Learning et des notions en intelligence artificielle. Le Data Scientist connaît quelques langages de programmation informatique comme Python, R ou Java et les outils d’analyse de données comme Pandas Python ou Excel.

Malgré la baisse perçue ces dernières années sur ce poste, on constate qu’ils sont encore nombreux sur les plateformes de recherche d’emploi. Il y a plus de 1500 offres sur Indeed et plus de 1300 emplois sur Glassdoor. Cependant, vu l’importance de son rôle, cette tendance pourrait être renversée.

Data Architect

Le Data Architect occupe le rôle de bâtisseur, comme son nom l’indique. En effet, c’est à lui de définir toute l’infrastructure technique et technologique du projet Big Data. Il s’occupe des aspects méthodologiques, organisationnels et infrastructurels de la solution à concevoir. Le but de son travail est de garantir la viabilité, la sécurité et la facilité d’accès des données lorsque le projet sera en place. Il s’assure que tous les outils choisis peuvent être utilisés ensemble et que si d’autres outils doivent être ajoutés dans le futur, ils pourraient s’intégrer avec le système existant.

Il ne s’implique pas dans la mise en place à proprement parler, mais il dirige et aide les intervenants grâce à sa connaissance étendue sur les outils et méthodes qu’il a conseillés.

Un Data Architect doit posséder plusieurs compétences à savoir :

• Les Framework Big Data (Hadoop, Spark, Kafka, Hive, etc.) ;
• Les systèmes de gestion de la base de données (SQL, NoSQL, NewSQL, etc.) ainsi que les outils et langages liés à cela (Cassandra, SQL Server, ElasticSearch, HBase, etc.) ;
• Les systèmes d’automatisation des flux de développement en production (Git, GitFlow, Jenkins, etc.) ;
• Les référentiels d’architecture d’entreprise (cobIT, Gouvernance IT, TOGAF, etc.) ;
• Les normes et les réglementations de données (ISO 27001, RGPD, ISA, etc.) ;
• Les méthodes de gestion de projet ;
• L’environnement cloud.

Le métier de Data Architect est le métier de la data où les entreprises sont les plus exigeantes en ce qui concerne les compétences qu’il possède. De ce fait, ce profil est donc bien rémunéré, si ce n’est le mieux payé de tous les travailleurs de la Data. Les offres sont nombreuses, plus de 2300 sur Indeed et plus de 2000 sur Glassdoor. Pour pouvoir postuler à ces offres, il faut donc posséder toutes les qualités requises.

Ingénieur DevOps/Cloud

L’ingénieur DevOps/Cloud est chargé de l’aspect infrastructurel d’un projet Big Data. Son rôle consiste à servir d’intermédiaire entre les développeurs et l’intégrateur. Donc malgré son nom, qui est l’abréviation de développement opérationnel, il ne s’implique pas directement dans le développement à proprement parler. Et quant à la partie Cloud, cet intitulé vient du fait que, dans le Big Data, le cloud est devenu depuis quelques années un domaine qui mérite une forte attention, surtout dans les tâches confiées à l’ingénieur DevOps. Il est donc mieux d’apprivoiser ce domaine et d’en maîtriser les rouages.

L’objectif d’un ingénieur DevOps/Cloud est d’automatiser le cycle de développement d’une solution pour ainsi réduire le délai de la mise en production. Cela est très important lorsque l’on traite des données volumineuses, car il existe plusieurs points à prendre en compte, au-delà du développement.

Pour effectuer son travail, il doit posséder une forte compétence dans les différentes méthodes agiles telles que SCRUM, IP, Learn, etc. Il doit également maîtriser les outils d’intégration comme Jenkins, Git, Docker, Sonarqube, Maven, Nexus, etc., et les environnements cloud comme AWS, Azure, etc. Une bonne connaissance du développement informatique et de quelques langages est également souhaitée, mais aussi une forte capacité relationnelle et pédagogique.

La demande sur ce type de poste ne cesse de s’accroître depuis quelques années déjà et nous pensons que cela continuera cette année. Si l’on jette un œil sur les plateformes de recrutement, nous constatons qu’il y a plus de 4600 offres d’emploi sur ce poste sur Glassdoor et plus de 500 offres sur Indeed. Ce qui prouve l’intérêt grandissant des entreprises envers ce profil.

Data Analyst

Le Data Analyst, quant à lui, aide les entreprises à vraiment utiliser les données pour la prise de décision. Cela se traduit par la transformation des données propres et valorisées par ces prédécesseurs (Data Engineer et/ou le Data Scientist) en tableaux de bord ou indicateurs de performance (KPI). Il clôture donc la chaîne de valorisation des données en présentant ces résultats aux responsables de l’entreprise.

Il maîtrise les outils de reporting comme Microsoft Excel, QlikView, Microstrategy ou encore Microsoft Power BI; et les outils de visualisation de données telles que Tableau Software, Qlik Sense, etc. Quelques langages de programmation comme R, Python, SQL et VBA sont également à connaître, mais également les systèmes de gestion de base de données. Il doit posséder des qualités en analyse statistique, en Data Science et en organisation de projet. Et puisque nous parlons de Big Data, les frameworks tels que Hive, Hadoop et Spark sont aussi à apprivoiser.

Sur les sites de recherche d’emploi, nous constatons qu’il existe plus de 1000 postes sur Indeed et plus de 800 postes sur Glassdoor.