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Les 5 métiers incontournables de la data en 2022

Publié le 3 décembre 2021
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Devenues l’or noir des entreprises, les données et ceux qui savent les manipuler sont de plus en plus convoités. Data analyst, data engineer, data scientist, digital protection officer, architecte data…  ce sont les métiers stars de 2021. Et aussi ceux dont le salaire va le plus augmenter en 2022. Quelles différences entre ces métiers ? Quelles sont leurs responsabilités ? Quelles compétences sont nécessaires pour les exercer ? Nous vous donnons les clés pour mieux les comprendre.

Les métiers de la data en 2022

Les métiers de la data ont le vent en poupe. En témoigne l’étude des rémunérations 2022 du cabinet Michael Page : le métier de data analyst fait partie des 3 métiers dont le salaire va le plus augmenter en 2022. Et la tendance n’est pas prête de se retourner puisque 50 % des entreprises ne disposent pas des compétences en interne pour développer leurs activités numériques, selon l’Acsel, l’association des acteurs de l’économie numérique. Qui plus est, le volume de données dans le monde va être multiplié par 45 entre 2020 et 2035, selon le site Statista.  

Le data analyst, ou analyste de données

Ses missions

Comme son nom l’indique, le data analyst analyse les données qu’il extrait de bases de données afin de fournir des recommandations à un  problème business. C’est lui qui est à l’origine des prises de décision. Il identifie les données nécessaires aux analyses, met en lumière des tendances et conçoit des rapports de business intelligence et de web analytics pour les communiquer à ses managers ou à ses clients.  

Ses compétences

Diplômé bac +4/bac+5 dans le domaine de la statistique, de l’économétrie ou du big data. Côté technique, l’analyste de données doit maîtriser différents outils, comme Excel, mais aussi des langages spécialisés dans le traitement des données et l’analyse statistique : Python, R, SAS et SQL.

Afin de présenter ses rapports, il doit savoir utiliser des outils de data visualisation (Tableau, Power BI) et savoir choisir le type de représentation graphique le plus adapté aux données traitées et au public visé.  

Son salaire

  • 35-45 K€ brut annuel (débutant, 0-2 ans d’expérience)
  • 45-60 K€ brut annuel (confirmé, 2-5 ans d’expérience)
  • 60-80 K€ brut annuel (senior, 5 ans d’expérience et plus)

Le data analyst peut évoluer vers des fonctions de data scientist.

Le data scientist

Ses missions

Un peu plus haut dans la hiérarchie des métiers de la data, le data scientist a des compétences plus variées et plus approfondies que le data analyst. Son périmètre d’intervention est plus large également. C’est le responsable de la gestion des données. Il construit des algorithmes de machine learning, développe des modèles statistiques et prédictifs, et fournit des outils d’aide à la décision aux équipes métiers. Il traduit donc les problèmes business en équations.

Ses compétences

Issu d’une formation bac +5 en informatique (spécialisation big data), en statistiques, ou en data science, le data scientist maîtrise les langages de programmation (C++, Python, Java, R…), les langages de bases de données (SQL/NoSQL…), les environnements et librairies de développement de machine learning et deep learning (TensorFlow, PyTorch, Caffe, Karas, Hadoop/Spark), et les outils de dataviz (Power BI, Tableau, SAS). Enfin, il est familier des systèmes Unix, Linux et Windows.

Son salaire

  • 45-60 K€ brut annuel (débutant, 0-2 ans d’expérience)
  • 60-70 K€ brut annuel (confirmé, 2-5 ans d’expérience)
  • 70-90 K€ brut annuel (senior, 5 ans d’expérience et plus)

Le data engineer, ou ingénieur data

Ses missions

Cet ingénieur informatique intervient en amont du travail du data scientist. Il développe et met en place les outils et plateformes pour traiter et analyser les données. Il doit s’attacher à sécuriser les circuits de données et s’assurer que les données soient suffisamment claires pour être analysées par les data analysts et transformées par les data scientists.  

Ses compétences

De niveau bac +5 en informatique, en data science ou en statistique, cet ingénieur connait sur le bout des doigts les langages SQL/NoSQL, JavaScript, Scala et Python… Il maîtrise également les technologies du big data pour manipuler les données (ETL, Hadoop, Spark, Kafka…).  Il a une connaissance approfondie des systèmes d’exploitation UNIX, Linux, Solaris… et une expertise dans le stockage de données.  

Son salaire

  • 35-45 K€ brut annuel (débutant, 0-2 ans d’expérience)
  • 45-60 K€ brut annuel (confirmé, 2-5 ans d’expérience)
  • 60-80 K€ brut annuel (senior, 5 ans d’expérience et plus)

Le data protection officer (DPO), ou délégué à la protection des données (DPD)

Ses missions

Conjuguant expertise informatique et expertise juridique, le DPO est le référent de l’entreprise pour tout ce qui concerne la politique de protection des données. Les réglementations françaises et européennes en vigueur, notamment le RGPD (règlement général sur la protection des données personnelles), n’ont aucun secret pour lui. Il sensibilise les collaborateurs à ces impératifs légaux et met en place de bonnes pratiques au sein de l’entreprise. Il rédige des procédures de mise en conformité et fait le lien avec la DSI sur les actions à mener en conformité avec la réglementation et en assure le suivi. Il pilote les demandes d’exercice de droits.

Ses compétences

Diplômé de niveau bac +5 en droit numérique, en informatique ou en droit des affaires avec une spécialisation en droit des nouvelles technologies, ce professionnel maîtrise le cadre légal et environnemental (RGPD, CNIL, UE…). Il doit également posséder des compétences informatiques (cybersécurité, cloud, bases de données…) et avoir des compétences en gestion de projet, comme de savoir conduire une étude d’impact.

Son salaire

  • 40-50 K€ brut annuel (débutant, 0-2 ans d’expérience)
  • 50-70 K€ brut annuel (confirmé, 2-5 ans d’expérience)
  • 70-100 K€ brut annuel (senior, 5 ans d’expérience et plus)

Le data architect, ou architecte data

Ses missions

C’est le chef d’orchestre de l’équipe data. C’est lui qui conçoit et construit l’infrastructure permettant de collecter, traiter, stocker et protéger les données de l’entreprise. Et ce, dans le respect de la stratégie de l’entreprise et des exigences, normes et standards de l’architecture data. Il conçoit également les mécanismes d’intégration interapplications. Il participe activement à la constitution de la feuille de route des projets des composants des plateformes data (DataHub, BI/data visualisation, Analytics et data science…) en identifiant avec les principales parties prenantes les opportunités de ces projets.

Ses compétences

Diplômé d’une école d’ingénieur ou d’un master (niveau bac+4 ou bac+5), il doit avoir déjà avoir une solide expérience professionnelle en tant que chef de projet big data ou ingénieur data.

Non seulement l’architecte data doit maîtriser toutes les compétences d’un ingénieur data, mais il doit aussi connaître les infrastructures serveurs et l’hébergement de données dans le cloud (Azure HDinsight, EMR AWS) ou sur site (Cloudera, HortonWorks, Saagie, Hadoop Apache…). Travaillant en équipe, il doit évidemment maîtriser toutes les techniques de la gestion de projet, avec une bonne vision des problématiques métiers de l’entreprise.

Son salaire

  • 50-60 K€ brut annuel (débutant, 0-2 ans d’expérience)
  • 60-80 K€ brut annuel (confirmé, 2-5 ans d’expérience)
  • 80-150 K€ brut annuel (senior, 5 ans d’expérience et plus)
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