{"id":14511,"date":"2016-08-17T15:24:54","date_gmt":"2016-08-17T13:24:54","guid":{"rendered":"https:\/\/acc.creditexpo.be\/\/fr\/?post_type=creditex_nieuws&p=14511"},"modified":"2017-06-29T12:31:01","modified_gmt":"2017-06-29T10:31:01","slug":"5-profils-fonction-lies-a-larrivee-des-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/acc.creditexpo.be\/fr\/5-profils-fonction-lies-a-larrivee-des-big-data\/","title":{"rendered":"5 profils de fonction li\u00e9s \u00e0 l\u2019arriv\u00e9e des big data"},"content":{"rendered":"

Les big data constituent le nouvel or num\u00e9rique. Les big data vont cr\u00e9er une r\u00e9volution qui va consid\u00e9rablement changer notre \u00e9conomie et notre soci\u00e9t\u00e9. <\/span><\/p>\n

Elles entra\u00eenent d\u00e9j\u00e0 la cr\u00e9ation de toute une s\u00e9rie de nouvelles fonctions dans le monde de l’entreprise. Pourtant les diff\u00e9rences entre ces profils suscitent bien de la confusion et donnent lieu \u00e0 des informations erron\u00e9es.<\/p>\n

Les big data sont partout : sur les r\u00e9seaux sociaux, dans les bases de donn\u00e9es externes, dans des sources de donn\u00e9es ouvertes, ou dans votre propre application CRM. On estime que les big data valent plus d\u20191,5 milliard d\u2018euros et qu\u2019elles cr\u00e9eront plus de 25.000 nouveaux emplois ces prochaines ann\u00e9es dans les entreprises belges.<\/p>\n

La question de savoir qui fait quoi dans la recherche et le traitement des big data donne rarement lieu \u00e0 une r\u00e9ponse univoque. Les d\u00e9nominations de fonctions, couvrant en fait des jobs diff\u00e9rents, sont consid\u00e9r\u00e9es comme des synonymes. Il est donc temps de mettre les points sur les i. Voici une pr\u00e9sentation des cinq principaux profils data, avec leur contenu concret.<\/p>\n

Data scientist : le maillon math\u00e9matique et statistique<\/strong><\/h3>\n

Le data scientist est l\u2019une des fonctions les plus pris\u00e9es sur le march\u00e9 du travail. Il associe des comp\u00e9tences math\u00e9matiques et statistiques \u00e0 une connaissance de l’informatique. Son objectif est de faire parler les donn\u00e9es. La t\u00e2che du data scientist est (principalement) d\u2019analyser des donn\u00e9es non structur\u00e9es et de cr\u00e9er ainsi une valeur pour l\u2019entreprise. Il travaille g\u00e9n\u00e9ralement au service du d\u00e9partement marketing.<\/p>\n

Avec des mod\u00e8les de calcul complexes, le data scientist formule des propositions pour adapter totalement l’offre actuelle au comportement des clients. Il utilise aussi \u00e0 cet effet sa connaissance de base du secteur. Les algorithmes l\u2019aident \u00e0 optimiser sa gestion de stock, ou m\u00eame \u00e0 d\u00e9tecter pr\u00e9cocement la fraude<\/a><\/strong> \u00e9galement.<\/p>\n

Data analyst : visualisation des donn\u00e9es et mise \u00e0 jour des corr\u00e9lations<\/strong><\/h3>\n

Les t\u00e2ches principales du data analyst s\u2019articulent autour de l’analyse et de la communication. Il a une vision \u00e9conomique plut\u00f4t que math\u00e9matique et scientifique. Les donn\u00e9es structur\u00e9es constituent le mat\u00e9riau avec lequel il travaille. Il les traduit visuellement, pour pouvoir \u00e9tablir des liens de mani\u00e8re transparente. Il convertit les donn\u00e9es en informations.<\/p>\n

Contrairement au data scientist, le data analyst poss\u00e8de une connaissance approfondie du secteur et des activit\u00e9s de l\u2019entreprise. Il dispose d\u2019excellentes comp\u00e9tences analytiques. Dans sa fonction, c\u2019est cette facette qui rev\u00eat la plus grande importance. Il est aussi comp\u00e9tent en termes de communication. Il doit transf\u00e9rer les connaissances qu’il tire des donn\u00e9es au d\u00e9partement marketing<\/a><\/strong>. Lorsque les marketeers \u00e9laborent leurs strat\u00e9gies et prennent leurs d\u00e9cisions, ils se basent sur ces informations.<\/p>\n

Data engineer : d\u00e9veloppement de logiciels qui compilent les big data<\/strong><\/h3>\n

Un data engineer d\u00e9veloppe des infrastructures ad\u00e9quates pour les donn\u00e9es. Il est v\u00e9ritablement l’architecte du r\u00e9servoir dans lequel sont entrepos\u00e9es les big data. La collecte, le stockage et le traitement font partie de la responsabilit\u00e9 du data engineer. C\u2019est sous cette forme qu\u2019il fournit finalement les big data \u00e0 un data scientist, qui doit avoir la possibilit\u00e9 de demander rapidement et facilement les big data.<\/p>\n

Un data engineer doit g\u00e9n\u00e9ralement disposer de connaissances \u00e9tendues et d’une grande expertise en mati\u00e8re de bases de donn\u00e9es et de d\u00e9veloppement logiciel. Il est capable de d\u00e9tecter les erreurs, de nettoyer les donn\u00e9es<\/a><\/strong>, d\u2019effectuer des contr\u00f4les de syst\u00e8me et des agrandissements d\u2019\u00e9chelle. Bref, c\u2019est un talent all-round en mati\u00e8re logicielle.<\/p>\n

Chief data officer : la gestion des big data<\/strong><\/h3>\n

Le chief data officer<\/a><\/strong> est consid\u00e9r\u00e9 comme le gestionnaire des donn\u00e9es. Il s’occupe de collecter les donn\u00e9es et de contr\u00f4ler la fiabilit\u00e9 et l’actualit\u00e9 de celles-ci. Il veille aussi \u00e0 la coh\u00e9rence des analyses de donn\u00e9es.<\/p>\n

Il est \u00e9galement responsable du partage des donn\u00e9es avec les diff\u00e9rentes business units (finance, marketing, sales, IT) de l\u2019entreprise. En sa qualit\u00e9 de gestionnaire des donn\u00e9es, le chief data officer op\u00e8re et rapporte \u00e0 un niveau strat\u00e9gique.<\/p>\n

Il peut aussi offrir un soutien pour les projets de transformations num\u00e9riques du chief digital officer. Il est celui qui s\u2019occupe de la transition de l\u2019analogique vers le num\u00e9rique dans l\u2019entreprise.<\/p>\n

Data protection officer : veiller au respect des limites l\u00e9gales<\/strong><\/h3>\n

Le data protection officer doit veiller \u00e0 ce que l’entreprise applique toujours une politique conforme \u00e0 la l\u00e9gislation relative \u00e0 la protection de la vie priv\u00e9e et des donn\u00e9es personnelles. Dans l\u2019attente d\u2019un R\u00e8glement europ\u00e9en univoque pour la protection de ces donn\u00e9es personnelles, il est difficile pour les entreprises de faire des affaires en toute conformit\u00e9 avec les r\u00e8glementations locales et r\u00e9gionales.<\/p>\n

Dans sa fonction, le data protection officer doit s\u2019assurer que l\u2019exploitation des donn\u00e9es personnelles ne sorte pas du cadre \u00e9thique que l\u2019entreprise a d\u00e9fini. Les big data ne peuvent pas devenir Big Brother. Comme il se penche sur des mati\u00e8res juridiques complexes, il est \u00e9vident que le data protection officer travaille en \u00e9troite collaboration avec le d\u00e9partement Legal.<\/p>\n

Source: Graydon Blog<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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