L’explosion du volume de données bouleverse profondément les besoins des entreprises, générant une dynamique unique autour des métiers de la data. Véritable moteur d’innovation, ce secteur voit émerger des professions hybrides à la croisée de l’analyse, de la stratégie et des technologies de pointe. Découvrir ces nouveaux rôles, c’est aussi comprendre comment s’organise la chaîne de valeur de l’information pour répondre à des défis complexes, qu’il s’agisse de faciliter la prise de décision ou d’assurer la conformité réglementaire.
Comment le secteur de la data évolue-t-il avec les avancées technologiques ?
Avec la multiplication des objets connectés et la digitalisation accélérée des organisations, la gestion de volumes importants de données devient un enjeu stratégique majeur. Pour y parvenir, de nouveaux rôles apparaissent afin de collecter, traiter, modéliser et sécuriser des informations toujours plus complexes, souvent via des architectures big data et des outils spécialisés.
Cette évolution encourage l’émergence de profils spécialisés capables de combiner compétences techniques pointues et compréhension des enjeux métier. Les capacités d’analyse prédictive, soutenues par l’intelligence artificielle (IA), conduisent désormais à une segmentation fine des postes et à un élargissement continu des compétences recherchées dans le domaine de la data.
Quels sont les principaux nouveaux métiers de la data ?
Les fonctions traditionnelles comme data analyst ou data scientist demeurent incontournables, mais de nouvelles spécialisations émergent pour mieux répondre aux attentes du marché. Ces métiers conjuguent expertise technique, vision stratégique et adaptations éthiques liées au traitement des données, notamment autour de la protection des données personnelles. À cet égard, il est possible de se former à distance au métier de data analyst pour accéder rapidement à ces nouveaux débouchés prometteurs.
Certains de ces nouveaux métiers se distinguent par leur impact structurant ou leur approche novatrice pour valoriser la donnée auprès des différents départements d’une organisation, en misant sur la data visualisation ou la gouvernance globale des informations.
Chief data officer : architecte de la stratégie data
Occupant un rôle de pilotage transversal, le chief data officer (CDO) conçoit les politiques de gestion de l’information et guide les orientations stratégiques de l’entreprise concernant les données. Son objectif est de rendre accessible l’ensemble des ressources data tout en assurant la sécurité et la qualité des informations collectées. Le CDO travaille étroitement avec les directions métiers et encadre divers spécialistes de la donnée, tels que les data engineers ou les data scientists.
La maîtrise des outils de business intelligence s’accompagne ici de solides qualités managériales. Ce poste requiert également une expérience terrain affirmée, car la capacité à fédérer les équipes et à accompagner le changement constitue un levier clé pour la performance globale de l’organisation.
Architecte big data : bâtisseur d’infrastructures de demain
Le métier d’architecte big data répond à la nécessité croissante de gérer des flux massifs et hétérogènes d’informations provenant de multiples sources. Il conçoit les solutions techniques permettant de stocker, organiser et fiabiliser ces grandes masses de données, tout en anticipant les évolutions technologiques du secteur.
Ce poste exige la maîtrise de bases de données NoSQL, d’infrastructures serveurs performantes, ainsi que des compétences en programmation adaptée aux systèmes distribués. Des aptitudes à travailler en équipe projet, souvent pluridisciplinaire, sont également essentielles pour garantir l’évolutivité des architectures mises en place.
Data storyteller et data ethics officer : vers de nouveaux horizons
L’utilisation massive de l’intelligence artificielle et des modèles avancés crée de nouveaux défis pour les entreprises. Le data storyteller intervient pour transformer des analyses complexes en narrations claires et convaincantes à destination des décideurs, rendant ainsi les résultats bruts accessibles et exploitables dans une perspective stratégique.
En parallèle, le data ethics officer prend une importance croissante avec la généralisation des usages des données sensibles. Chargé d’établir des règles strictes et des processus de contrôle, il veille à la conformité des pratiques avec l’éthique et la réglementation, telles que le RGPD, garantissant ainsi une utilisation responsable de la donnée.
- Data quality engineer : assure la fiabilité et la cohérence des données intégrées dans les systèmes analytiques, participant activement à la qualité des analyses produites.
- Prompt engineer : optimise les interactions avec les intelligences artificielles génératives en concevant des requêtes précises et performantes adaptées aux besoins métiers.
- Business analyst spécialisé : adapte son expertise à des secteurs spécifiques (santé, finance, e-commerce…) pour affiner la pertinence des recommandations et des stratégies élaborées grâce à la data.
Quelles compétences et formations privilégier pour ces nouveaux métiers ?
Le dénominateur commun à toutes ces professions demeure une solide base en informatique, alliée à une ouverture sur les enjeux métiers et réglementaires. La programmation, la manipulation de grands ensembles de données (big data), ainsi que la connaissance des outils de gestion de projet sont particulièrement valorisées dans les recrutements.
Les entreprises recherchent surtout des profils capables de s’adapter rapidement à l’évolution des technologies, dotés de facultés d’apprentissage continu et d’un esprit critique aiguisé. Les cursus universitaires orientés data (statistiques, mathématiques appliquées, informatique), complétés par des spécialisations en intelligence artificielle ou en management, constituent une voie privilégiée. Par ailleurs, la montée en puissance des formations professionnelles accélérées facilite la reconversion ou l’élargissement rapide des compétences, notamment pour répondre à la demande de profils hybrides alliant technique et business.
Quels sont les salaires et les perspectives d’évolution dans la data ?
La forte croissance du secteur de la data bénéficie directement aux rémunérations, qui affichent des niveaux attractifs dès l’entrée sur le marché. À titre d’exemple, un data analyst débutant perçoit environ 40 000 € par an, tandis qu’un data scientist expérimenté peut dépasser 95 000 €. Plus en amont, les responsables BI et chief data officers bénéficient de grilles salariales particulièrement élevées, reflétant la rareté et la responsabilité de leur position.
L’évolution professionnelle s’articule autour de prises de responsabilités accrues, voire de passages vers des fonctions transversales comme directeur général dans les sociétés où la donnée est devenue une ressource centrale. La mobilité sectorielle reste facilitée par la polyvalence des compétences acquises, ouvrant la voie à des carrières sur-mesure selon les préférences et aspirations de chaque professionnel de la data.
| Métier | Salaire junior (€) | Salaire confirmé (€) | Salaire senior (€) |
|---|---|---|---|
| Chief Data Officer | – | 80 000–100 000 | Jusqu’à 150 000 |
| Data Scientist | 45 000–65 000 | 60 000–80 000 | 80 000–150 000 |
| Data Analyst | 40 000–55 000 | 55 000–70 000 | 70 000–85 000 |
| Data Quality Manager | 30 000–45 000 | 45 000–55 000 | 55 000–70 000 |
| Architecte Big Data | Non communiqué | 60 000–90 000 | Au-delà de 100 000 |
Vers quels secteurs les professionnels de la data peuvent-ils se tourner ?
La diversité des applications fait aujourd’hui des métiers de la data un véritable passeport pour de nombreux univers économiques. Banque, assurance, santé, distribution, industrie ou encore conseil numérique recrutent activement, chacun avec ses spécificités et ses priorités stratégiques en matière de valorisation des données.
Certains profils choisissent de rejoindre des start-ups innovantes axées sur la R&D, tandis que d’autres intègrent des départements data chez de grands acteurs du e-commerce ou des cabinets de conseil. Dans tous les cas, l’agilité d’apprentissage et la curiosité sont précieuses pour explorer de nouveaux angles et se positionner en tant que maillon fort des transformations à venir dans l’univers de la data.
