L’ingénieur de données et le manager de données sont les profils qui se retrouvent justement au coeur de la valorisation des données. Ils participent tous les deux à la bonne utilisation des données afin que les entreprises qui les emploient les utilisent dans leurs prises de décision. Voyons en quoi consiste le métier de Data Engineer et de Data Manager.
Ingénieur Data vs Data Manager : qui sont-ils ?
Comme nous venons de l’évoquer, les deux métiers contribuent à la valorisation des données de grand volume (Big Data). Mais en quoi consistent précisément leurs participations ? Qui sont l’ingénieur Data et les Manager Data ?
L’ingénieur Data est la personne qui intervient en premier sur les données elles-mêmes. En effet, c’est lui qui est chargé de récolter les données venant des différentes sources. Ces données sont souvent dans des formats différents, il va donc uniformiser les silots de données afin que l’accès à ces dernières soit facile. Ce sera à lui de gérer, de réorganiser, filtrer et de stocker les données. Pour cela, il utilisera une panoplie d’outils destinés spécialement aux Big Data. C’est donc un métier axé sur la technique et la technologie Big Data.
Le Data Manager, quant à lui, occupe un poste plus stratégique. C’est à lui de repérer les données pertinentes pour l’entreprise qui l’emploie afin que celle-ci puisse bien les utiliser. Le Data Manager anticipe les potentiels changements dans le secteur d’activité de l’entreprise et enrichie l’entrepôt de données ou le Data Lake en fonction de ces changements. Les données qu’il récolte sont généralement celles qui sont à la base de chaque service. Ce sera donc à lui de garantir la bonne gestion des données, leurs qualités, leurs fiabilités et leurs disponibilités.
Quelles sont leurs missions ?
Les missions qui sont confiées aux Data Engineer et aux Data Manager sont complémentaires vu que l’un élabore la stratégie et l’autre exécute afin que les données soient à la disposition des métiers qui devront l’utiliser.
Les missions de l’ingénieur Big Data sont plutôt techniques, c’est-à-dire qu’il doit :
- Élaborer une architecture pour mettre en place un Data Warehouse ou un Data Lake ;
- Développer une solution qui facilitera l’accès et le traitement de ces données pour les métiers qui vont les utiliser ;
- Uniformiser les données qui vont enrichir cette architecture ;
- S’assurer que les données récoltées sont propres, utiles et de bonne qualité ;
- Analyser les données dans certains cas.
Afin que l’ingénieur Big Data et les autres métiers qui prendront le relais après lui puissent bien effectuer leur travail, le Data Manager, lui, doit :
- Effectuer des enquêtes auprès de l’entreprise afin d’identifier leurs besoins ;
- Mettre en place une stratégie pour toutes les manipulations de données nécessaires (collecte, traitement, stockage, vérification de la validité et de la fiabilité des données, transformation des données en KPI, etc.) ;
- Élaborer les bases de données en relation avec ces besoins ;
- Transformer les données en modèles statistiques ;
- Rendre les données compréhensibles et faciles à utiliser dans la prise de décision ;
- Transmettre les résultats des interprétations des données qu’il a effectué ;
- Bien expliquer chaque résultat auprès de chaque métier.
Quelles sont les qualités à avoir pour chaque profil ?
Afin de bien mener leurs travail, les deux profils doivent être dotés de plusieurs qualités. Comme toutes les personnes qui occupent un poste dans le milieu du Big Data, la maitrise des outils tels que Hadoop et Spark sont obligatoires. Les deux métiers sont également obligés de maitriser les grandes lignes de l’informatique comme la gestion des bases de données et les systèmes reliés à cela (Microsoft SQL Server, MongoDB, Cassandra, Oracle, etc.). Toutefois, au-delà de ces qualités, ils doivent également posséder certaines aptitudes dans des domaines qui leurs sont propres.
L’ingénieur Data, doit maitriser en plus de ceux-là :
- Les systèmes d’exploitation tels que Windows, Linux, Solaris, etc.
- Les langages de programmation tels que Scala, VBA, Java, Python, etc.
- L’environnement Cloud ;
- Les systèmes de business intelligence ;
- Les solutions d’exécution des requêtes ;
- Les techniques d’amélioration de performances ;
- L’intelligence artificielle, notamment la Machine Learning ;
Pour le Data Manager, il doit posséder des qualités en :
- Mathématiques, statistiques, algorithme et informatique en général ;
- Tout ce qui concerne le secteur dans lequel il œuvre ;
- Sens de la discrétion, de la pédagogie et de communication ;
- Travail d’équipe ;
- Analyse et interprétation d’un cas ;
- Langage de définition des données, langage de manipulation des données, langage de contrôle des données et langage d’interrogation des données ;
- Logiciel SAS ;
- CDISC et règlementation ICH ;
Data Engineer vs Data Manager : quelles formations doivent-ils suivre ?
Si le métier de Data Engineer ou de Data Manager vous intéresse, sachez qu’il existe des parcours à suivre. Que ce soit dans un domaine ou dans l’autre, le mieux est d’opter pour un Master. En effet, la chance que vous soyez embauché augmente en fonction des diplômes et des certifications que vous détenez.
Pour les masters dans le but de devenir Data Engineer, voici quelques références que vous pouvez choisir :
- Le Master de Telecom Paris Tech qui est le Master Big Data : Gestion et Analyse des données massives ;
- Le Master spécialisé en Big Data que le Grenoble INP et le Grenoble EM ont mis en place ensemble ;
- Le Master de L’ESSE & CentraleSupélec qui est le Master in Data Science & Business Analytics.
Vous pouvez également devenir Data Engineer en passant certaines certifications tels que le MapR Certified Hadoop Developer ou le Coudera Certified Professional Data Engineer.
Pour ce qui est des Masters à obtenir afin de devenir un Data Manager, vous le choix entre :
- Devenir un ingénieur spécialisé en management de données ;
- Détenir un Master en statistiques appliquées ;
- Obtenir un Master en traitement de l’information et exploitation des données.
Toutefois, vous pouvez également opter pour un parcours plus court en choisissant un niveau bac+2 pour obtenir un DUT en statistique et informatique décisionnelle ou un bac+3 et posséder une licence professionnelle. Des connaissances dans le secteur d’activité de l’entreprise dans laquelle vous pensez postuler seront un atout.
Dans les deux cas, il sera toujours nécessaire d’effectuer des recherches par vous-même afin d’étendre vos connaissances dans le Big Data. Pour cela, il existe des MOOC et des formations (gratuites et payantes) qui vous aideront à atteindre ce but.
Data Engineer vs Data Manager : comment sont leurs carrières ?
Rappelons-le que les métiers du Big Data sont des métiers assez jeunes et toujours en pleine expansion. Appuyé par la numérisation qui se passent aujourd’hui, ce domaine ne cesse de grandir ainsi que les opportunités qui vont avec. Que vous souhaitiez vous lancer dans le métier de Data Engineer ou dans celui de Data Manager, soyez sûr de trouver le poste qui vous conviendra.
Actuellement, on retrouve sur Glassdoor plus de 2600 offres d’emploi dans le domaine du Data Engineering contre plus de 1500 sur Indeed. Et pour le poste de Data Manager, il existe les offres sont moins nombreuses, car elle est au nombre d’environ 290 sur Glassdoor et environ 320 sur Indeed.
En ce qui concerne la rémunération dans les deux postes, c’est sur Glassdoor que l’on retrouve le plus d’information sur ce sujet. Et sur la plateforme, le salaire moyen d’un Data Manager est un peu plus élevé que celui du Data Engineer. En effet, le Data Engineer gagne en moyenne environ 45 684 euros par an avec un salaire minimum de 37 000 euros par an et un maximum de 61 000 euros par an. Pour ce qui est du salaire d’un Data Manager, il perçoit en moyenne 47 786 euros par an, le minimum étant de 31 000 euros par an et le maximum de 71 000 euros par an.
