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Lorsque l’on évoque la gouvernance de la donnée, deux métiers répondent tout de suite présents : celui de data scientist et celui de data analyst. Ainsi, s’est par exemple formé un « groupe data scientist and analyst France » sur le réseau social professionnel LinkedIn.
Pourtant, ils ne sont pas seuls. Le Club informatique des grandes entreprises françaises (Cigref) se donne pour mission de développer la capacité des grandes entreprises et administrations publiques françaises à intégrer et maîtriser le numérique. Il vient de mettre à jour sa « Nomenclature des profils métiers du SI ».
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Un document d’autant plus intéressant que cette nouvelle version intègre les compétences européennes issues de la norme NF EN 16234-1-FR, celle-ci décrivant quarante compétences pouvant être requises pour des professionnels des technologies de l’information et de la communication.
Métiers liés au cycle de gestion de la donnée
Neuf familles de profils métiers y sont définies, dont celle des données. « Cette famille regroupe les métiers liés au cycle de gestion de la donnée », annonce le Cigref. Aux data scientist et data analyst, se joignent donc le chief data officer, le data engineer et le délégué à la protection des données (DPO). Soit pas moins de cinq nouveaux métiers pour s’occuper de data dans l’organisation . Dans le détail loin d’être interchangeables !
Outil de gestion de ressources humaines, la nomenclature apporte pour chacun un descriptif fourni issu de l’expérience. Il est articulé de la manière suivante : mission, activités et tâches, livrables, indicateurs de performances, parcours professionnel, tendances et facteurs d’évolution, synthèses des compétences et notions transversales, compétences principales.
Que peut-on brièvement en retenir ?
1. En ce qui concerne les missions, le data scientist « exploite, analyse et évalue la richesse de données, structurées ou non, pour établir des scénarios permettant de comprendre et anticiper de futurs leviers métier ou opérationnels pour l’entreprise ». Avec ses fortes compétences scientifiques et techniques, il se focalise sur des cas d’usage pour lesquels il obtient les données nécessaires, il « industrialise » ses réalisations, il conçoit des modèles statistiques ou d’apprentissage automatisé…
2. Le data analyst, quant à lui, « met en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métier. Il produit et est responsable des indicateurs de performance qui permettent les prises de décision ». Il « apporte un appui analytique à la conduite d’exploration et à l’analyse complexe de données métiers », allant jusqu’à concevoir « les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de data visualisation ».
Data scientist et data analyst exercent tous deux auprès des métiers ou de la DSI ; le data analyst peut se trouver dans un pôle plus transverse. En caricaturant, on pourrait voir dans le premier un grossiste de la donnée et dans le second un détaillant.
3. Le chief data officer (CDO) se situe à un autre niveau. C’est un directeur faisant « appliquer la stratégie de l’entreprise au regard de la valorisation de son patrimoine informationnel ». Il « garantit la maîtrise des données sur tout leur cycle de vie ». Poussant une démarche orientée donnée (data drive), il élabore et pilote la politique de gouvernance des données. Il travaille non seulement avec le responsable de la sécurité des systèmes d’information (RSSI) et le DPO, mais aussi avec la stratégie, le juridique, le marketing, l’innovation, les SI, l’efficacité opérationnelle et la gestion du patrimoine informationnel.
4. Le data engineer « développe, construit et maintient des infrastructures de données d’un point de vue système et sécurité ». À son actif, la cartographie et la documentation des sources de données, la maintenance des applications données, la structure des bases de données (sémantique, format, etc.), la contribution à la gestion des référentiels de données, le nettoyage des données (élimination des doublons…), etc.
5. Le DPO, enfin, prend en main la protection des données. Il est un « point de contact » de l’organisation vis-à-vis de l’autorité de contrôle française, à savoir la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil). Travaillant avec le CDO et le DSI, s’adressant aux dirigeants et responsables opérationnels, il s’assure de la conformité des traitements de données. Son texte de référence est le règlement général sur la protection des données (RGPD, règlement UE 2016/679). Il supervise la tenue du registre des traitements des données à caractère personnel, veille au respect de l’exercice de leurs droits par les personnes concernées par tel traitement, fait des recommandations en matière de gestion des données personnelles…
Parcours professionnel
Ces cinq métiers sont destinés à des personnes ayant effectué un parcours professionnel souvent technique, avec différents degrés d’expérience et ayant parfois acquis préalablement de l’expérience. Ainsi, selon la nomenclature du Cigref :
- data scientist : bac + 5 issu d’écoles d’ingénieurs, de commerce, écoles spécialisées en statistiques ;
- data analyst : bac + 5 ou ingénieur, venant de différents secteurs, avec une spécialisation en analyse et traitement des données ;
- CDO : bac + 5 ou + 6 en écoles d’ingénieurs, de commerce, de gestion, de marketing, de management, de statistiques, avec plusieurs années d’expérience professionnelle sur des fonctions transverses ;
- data engineer : bac + 2/3 (DUT-BUT, BTS informatique), développeur bac + 5 ou en statistiques et mathématiques, école d’ingénieurs ou master spécialisé dans la science de la donnée ;
- DPO : issu de toute fonction, très bonne connaissance des enjeux de l’entreprise et de son organisation.
Formations bac + 3, 5 et 6 et continues
On ne s’improvise donc pas professionnel de la donnée. Aujourd’hui, les formations bac + 3, 5 et 6 sont nombreuses à préparer aux différents métiers de la donnée, en universités ou grandes écoles. Le Centre d’information et de documentation jeunesse (CIDJ), par exemple, en dresse une longue liste.
Mais les besoins des organisations sont pressants, à tel point que certaines créent leur propre structure de formation. C’est par exemple le cas de La Poste avec son « École de la data et de l’intelligence artificielle (IA) ». Forte de 41 personnes, la première promotion s’adresse tant à des alternants (5 personnes) qu’à des collaborateurs internes (36).
Lire aussi : La Poste lance son école de la data et de l'IA
Sur le plan de la formation continue, le futur professionnel de la donnée peut aussi trouver son bonheur, de Cegos à Serda Formation en passant par Jedha. Pour le cas particulier du DPO, l’on peut aussi profiter des ateliers de la Cnil ou se rapprocher d’une association comme l’Association française des correspondants à la protection des données à caractère personnel (AFCDP).
Moi, data scientist
Chief Science Officer chez Sancare, Fajwel Fogel explique le métier de data scientist : « Il est capable de donner du sens à un gros volume de données. Dans un premier temps, il analyse les données qu’il peut utiliser. Pour cela, il réalise des statistiques, des graphiques…
Puis il propose une application de ces données (comment peuvent-elles être utilisées ? À quelle fin ?), généralement en collaboration avec des profils plus spécialisés business. Il cherche ensuite à concevoir l’application, à la modéliser en créant un algorithme qui sera intégré dans un logiciel ».
