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Big Data

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Métier Big Data : les profils très recherchés par les entreprises

Il est de plus en plus fréquent de trouver des offres d’emploi qui recherchent des spécialistes de la gestion de gros volumes de données ou plus précisément des experts en Big Data. Considéré comme l’un des métiers les plus prometteurs du 21e siècle, l’expert Big Data se présente comme la nouvelle spécialité la plus demandée par les entreprises pour transformer les données en connaissances. Dans cet article, nous apportons des explications sur les emplois les plus demandés dans le Big Data.

Pourquoi les entreprises recherchent-elles différentes spécialités dans le Big Data ?

Il existe de nombreux emplois dont les entreprises n’ont pas besoin pour plusieurs raisons. Cependant, il y en a de nouveaux qui surgissent en raison des besoins exigés par la transformation numérique.

Dans un environnement qui évolue si rapidement sur le plan technologique, les entreprises recherchent de plus en plus des spécialistes capables de travailler avec les gros volumes de données stockés chaque jour. Ces données, dûment analysées et traitées sont en réalité des informations très utiles et représentent de nouvelles opportunités commerciales, des aides dans les prises de décision, une connaissance plus précise du public cible, etc.

Cependant, il y a un manque de personnes spécialisées dans le Big Data sur le marché actuel du travail. Néanmoins, ceux qui sont formés dans ce domaine ont devant eux une opportunité unique et un net avantage dans le domaine professionnel.

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Les métiers Big Data les plus recherchés

En raison de l’arrivée d’un besoin total de transformation numérique au sein des entreprises, celles qui n’ont pas encore fait la transition font face aux nouveaux besoins technologiques du Big Data :

  • Collecte de données
  • Gestion des données
  • Analyse de données
  • Traitement de données

Une fois qu’elles sont converties en informations, elles peuvent les utiliser pour comprendre le comportement de leurs clients et prendre des décisions stratégiques.

La demande pour les différents profils de métier Big Data s’est également reflétée dans les classements des organismes de recrutement où des postes tels que le data scientist ou le data analyst figurent parmi les dix les plus demandés par les entreprises.

Mais, tous les emplois dans le Big Data n’ont pas le même profil ou n’effectuent pas les mêmes fonctions. Il existe différentes spécialités dans le metier Big Data. Ci-dessous, nous avons listé les spécialités du métier Big Data les plus demandés par les entreprises.

1.      Chief data officer (CDO)

Il est responsable de toutes les équipes spécialisées dans le Big Data au sein de l’organisation. Sa fonction est de diriger et de gérer les données et les analyses associées à l’activité. Il doit également veiller à ce que l’entreprise soit axée sur les données. En d’autres termes, il est chargé d’exploiter les actifs de données pour créer de la valeur commerciale.

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Le rôle d’un CDO combine l’obligation de rendre compte et la responsabilité de la confidentialité et de la protection des informations, de la qualité des données et de la gestion des données. Il s’agit du directeur numérique de l’entreprise. C’est un personnage clé, car ce professionnel est le directeur numérique de l’entreprise.

2.      Data Scientist

Sa fonction consiste à traduire de grands volumes de données et à les convertir en informations utiles pour l’entreprise. Il/elle a des connaissances en mathématiques, statistiques et informatiques (Intelligence artificielle, Machine Learning, etc.). Il a également une vision de l’entreprise et des compétences en communication pour pouvoir faire part des résultats de son travail au reste de l’organisation.

Le data scientist est un autre profil qui est très demandé dans tous les domaines du numérique. Il n’est donc pas surprenant que les entreprises aient du mal à trouver ces professionnels spécialisés sur le marché du travail. Ils ont pour rôle d’apporter des réponses fiables aux problèmes quotidiens. Par exemple, savoir quel est le meilleur moment pour acheter un billet d’avion.

3.      Data analyst

Comme son poste l’indique, il participe à l’analyse des données et recueille les besoins des clients pour les présenter au data scientist. Il est également en charge de :

  • L’extraction, le traitement et le regroupement des données
  • L’analyse de ces groupes de données
  • La production de rapports détaillés

L’analyse des données est devenue une pratique incontournable dans les stratégies marketing des entreprises. Pour cette raison, elle nécessite des professionnels capables non seulement d’extraire ces données, mais de les interpréter.

4.      Data engineer

La tâche de l’ingénieur des données consiste à distribuer les données de manière accessible aux Data Scientists. Son profil est plus spécialisé dans la gestion de bases de données et dans les systèmes de traitement et de programmation. Nous pourrions définir un data engineer comme un professionnel axé sur la conception, le développement et la maintenance de systèmes de traitement de données dans le cadre d’un projet Big Data.

Son objectif est de créer et de maintenir les architectures et les structures technologiques nécessaires au traitement, à l’assimilation et au déploiement à grande échelle d’applications gourmandes en données.

En bref, il conçoit et construit des pipelines de données brutes. À partir de là, il collecte, transforme et prépare les données pour l’analyse.

5.      Data manager

Le rôle principal d’un data manager est de superviser les différents systèmes de données d’une entreprise. Il est chargé d’organiser, de stocker et d’analyser les données de la manière la plus efficace possible.

Le gestionnaire de données possède des connaissances en informatique et 1 à 4 ans d’expérience dans sa spécialité. Il se démarque dans le monde des chiffres, des enregistrements et des données brutes. Mais, il doit également être familiarisé avec l’ensemble du système de données. Parallèlement, il doit avoir un esprit logique et analytique avec de bonnes compétences en résolution de problèmes.

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Travailler dans le Big Data : pourquoi suivre un cursus Master ?

Un Master Big Data peut signifier un débouché vers de nombreuses entreprises. Ces dernières ont en effet besoin de personnel professionnel pour gérer des données massives. Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d’aider à la prise de décision. Et cela est essentiel dans la stratégie et la gestion de toute organisation, de la plus petite start up à la plus grande multinationale.

À grande échelle, le volume de données est énorme. Cela peut aller des transactions bancaires aux incidents de circulation en passant par les enregistrements des patients dans les hôpitaux, etc. Des milliards de données sont produites chaque seconde. En ce sens, une formation initiale ou continue dans le domaine du Big Data est l’un des pré-requis pour pouvoir travailler sur ces quantités colossales d’informations.

Quelques raisons de faire un Master Big Data

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles il est tout à fait envisageable de se spécialiser dans le Big Data. En effet, un métier Big Data tel que le data analyst est un projet professionnel à la fois motivant et enrichissant.

Préparation aux défis

Le Master Big Data est intéressant pour la raison suivant : le professionnel se prépare à faire face à de nouveaux défis. Parmi ces derniers, on peut citer la vente, le Business Intelligence (BI), la gestion de bases de données, etc.

Vision globale

Le professionnel apprend à avoir une vision beaucoup plus globale de la nature des données. Sur cet aspect, il peut remarquer la différence dans leurs types et leur origine. Ainsi, il peut prendre une excellente décision lors de leur utilisation.

Développement des compétences techniques

Dans le Big Data, il est important que le professionnel soit capable de développer différentes techniques. Celles-ci lui permettront de faire une analyse des données. Comme pour le cas des data scientists, le développement d’une Intelligence artificielle via la Machine Learning permet de construire des modèles prédictifs.

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Utilisation d’outils

Un Master Big Data permet de savoir comment utiliser les différents outils nécessaires à l’analyse des données, à leur bonne segmentation, à la description du client, etc.

Forte demande

Actuellement, les entreprises ont une très forte demande pour les métiers du Big Data. Par conséquent, un Master Big Data est une excellente voie pour se former dans l’un des domaines du Big Data qui sont requis par les meilleures entreprises du monde.

De meilleures opportunités d’emploi

Le Big Data est actuellement l’un des sujets les plus évoqués sur le marché du travail. La recherche d’expériences professionnelles est en hausse en raison du salaire élevé. Par conséquent, suivre un cursus Master Big Data augmente les chances de postuler pour de meilleurs emplois.

Une meilleure préparation

Un Master Big data permet d’avoir un profil et un cursus beaucoup plus spécialisés qui sont plus intéressants pour les entreprises. De cette manière, les possibilités sont plus larges et importantes.

Les sujets traités tout au long d’un Master Big Data

Un cursus Master Big Data peut se composé de différents modules de formation. Leur nombre dépend de l’école ou de l’université qui le propose. À titre d’exemple, celui de l’Université Paris 8 est une formation continue sur plusieurs domaines. Par exemple, l’Intelligence artificielle, les systèmes d’information, le Big Data et l’apprentissage automatique.

Pour faire simple, un Master Big Data consiste avant tout à inculquer aux étudiants le contenu de la partie calcul ou traitement du Big Data : développement de l’infrastructure, du stockage et du traitement des données. Ensuite, il y a la partie analytique de la data science qui porte sur le traitement, le nettoyage et la compréhension des données ainsi que l’application algorithmique et la visualisation des données.

Une fois ces bases acquises, les étudiants passent vers la partie concernant le Business Intelligence en mettant l’accent sur la réception et l’application pratique des données. Bien évidemment, des matières optionnelles peuvent être ajoutées au cursus afin d’acquérir des compétences spécifiques comme la gestion de projet Big Data, le Cloud Computing ou le Deep Learning.

Les compétences développées durant un Master Big Data

  • Programmation en R pour les méthodes statistiques et Python pour le Machine Learning.
  • Utilisation des plateformes telles qu’AWS, BigML, Tableau Software, Hadoop, MongoDB.
  • Gestion et récupération d’informations à l’aide de systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL.
  • Traitement des données distribué et application des modèles MapReduce et Spark.
  • Configuration du framework Hadoop et utilisation des conteneurs.
  • Visualisation des données et de reporting pour l’évaluation des modèles de classification et des processus métier.
  • Procédures ETL et utilisation appropriée des stratégies à l’aide d’outils de pointe.
  • Conception de stratégies de Business Intelligence et intégration du Big Data avec le Data Warehouse.

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Les points forts d’un Master Big Data

Ceux qui souhaitent faire Master Big Data sont formés tout au long d’un cursus d’avant-garde. De plus, des mises à jour du contenu sont constamment enseignées en raison de l’évolution des technologies. Chaque étudiant acquière un profil professionnel qui répond aux besoins réels du marché.

En effet, le cursus comprend des phases pratiques. Ici, l’étudiant est formé aux nouvelles technologies liées au Big Data et aux outils les plus utilisés sur le marché du travail. Il travaille entre autre sur des projets pour développer et mettre en œuvre des solutions Big Data en situation réelle.

Par ailleurs, étant donné que des séminaires sur le domaine du Big Data sont souvent organisés, les étudiants en Master Big Data sont invités à y participer. Par exemple : des échanges avec des enseignants chercheurs, des chefs d’entreprise, etc. L’objectif est de compléter leurs connaissances des outils de Cloud Computing, Business Intelligence, Machine Learning, méthodologies de projet Big Data, etc.

Les débouchés avec un Master Big Data

Les professionnels du Big Data sont parmi les plus demandés par les entreprises. Ils seront également les plus recherchés à l’avenir. Les organisations se concentrent sur la collecte de données et l’analyse des informations clients ainsi que sur l’interprétation des données massives.

Le besoin de profils analytiques dans différents secteurs d’activité croît dans les entreprises. Par conséquent, elles requièrent plus d’analyse de données et de développement d’Intelligences Artificielles. C’est pour cette raison que les métiers du Big Data ci-dessous sont les postes en ligne de mire des détenteurs d’un Master Big Data.

1.      Chief data officer

Le chief data officer (CDO) est le responsable des données au plus haut niveau sur le plan technologique, commercial et sécuritaire. Il est chargé de la gestion des données en tant qu’actif de l’entreprise. Ses fonctions comprennent la stratégie d’exploitation des données et la gouvernance des données.

2.      Digital analyst

Sa mission est de donner du sens aux données collectées grâce à différents outils de mesure en ligne. À travers des rapports, des présentations et des tableaux de bord, il formule des recommandations stratégiques pour aligner les objectifs de l’entreprise sur ceux qu’il a pu mesurer en ligne. Il développe également des propositions d’optimisation pour les sites en ligne et conçoit des stratégies de mesure. Une connaissance approfondie du marketing, de la stratégie commerciale et des compétences en communication sont nécessaires pour qu’il ait la capacité de rendre compte des résultats.

3.      Data analyst

Il vise à donner du sens aux données collectées à partir des projets d’intégration Big Data et transforme ces données en informations utiles et pertinentes pour l’entreprise. Il est en charge de la gestion et de l’infrastructure des données, de la gestion des connaissances et de la direction des plans d’analyse de données dans des environnements tels que les réseaux sociaux. Une connaissance de la programmation, des bibliothèques d’analyse de données, des outils d’Intelligence artificielle et des rapports est requise.

4.      Data scientist

Le data scientist réalise des algorithmes d’apprentissage automatique qui seront capables d’automatiser les modèles prédictifs, c’est-à-dire, de prédire et de classer automatiquement les nouvelles informations. Pour ce faire, il possède des compétences en statistiques et mathématiques appliquées.

5.      Data architect

Ce professionnel est en charge de la conception et de la gestion de gros volumes de données. Il prépare les bases de données d’une manière alignée sur les objectifs de l’entreprise. Ainsi, d’autres professionnels peuvent effectuer l’analyse des données pertinentes.

6.      Business Intelligence analyst

Ce professionnel utilise des méthodes et des techniques analytiques pour comprendre le client et son impact sur l’entreprise. Il identifie les opportunités de monétisation grâce à l’analyse des données. Pour ce faire, il crée des stratégies centrées sur la relation client à partir de l’analyse des comportements issus du croisement des données CRM internes avec des données externes générées par l’interaction sociale. Cependant, il doit avoir un diplôme d’ingénieur, en statistiques ou en mathématiques ainsi que des compétences en gestion de bases de données et langages de programmation (ex : Python).

7.      Expert en éthique et confidentialité des données

C’est l’un des profils qui sera demandé à l’avenir. En effet, il s’adaptera rapidement à tous les changements à venir dans un environnement très complexe et ambigu.

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Définitions

Data scientist : l’expert du Big Data

L’utilisation quotidienne de services tels que les médias sociaux, la navigation mobile et la numérisation de toutes les transactions font depuis longtemps partie de la vie quotidienne. D’énormes quantités de données en découlent. Non seulement de nouvelles apparaissent chaque jour, mais elles augmentent de façon exponentielle d’année en année.

Les entreprises utilisent ces données au quotidien pour prendre des décisions stratégiques. Le rôle du data scientist est de créer une base de données structurée à partir de ces données brutes. Il y apporte ensuite son analyse et les traite afin qu’elles aient de la valeur et soient utiles (à des fins marketings par exemple).

À première vue, le rôle d’un data scientist semble se résumer à valoriser le Big Data. Cependant, la taille des données et leur caractère hétérogène sont des facteurs qui complexifient ses tâches.

Quelles sont les missions d’un data scientist ?

Le data scientist est un expert du Big Data. Il ne fait pas que collecter des données, mais les traite et les valorise en ce qu’on appelle communément le Smart Data. Pour ce faire, il effectue des analyses avancées via des outils de Business Intelligence (BI) qui s’occupent des processus et des procédures d’analyse commerciale.

Les outils d’analyse de Business Intelligence examinent principalement les données historiques. Les analyses qui sont ainsi réalisées par le data scientist sont non seulement plus avancées sur le plan technologique, mais se concentrent souvent sur la prédiction des tendances. L’analyse prédictive fait partie des analyses avancées faites par cet expert du Big Data. Cela lui permet d’évaluer les effets de certains changements futurs.

Mais avant d’en venir à l’analyse, le data scientist s’assure d’abord qu’il dispose d’une base de données solide. Sans cela, il ne peut apporter des prédictions fiables.

Toutefois, même s’il travaille sur des données brutes, le data scientist n’a pas de difficulté à analyser des données non structurées. En effet, elles le sont généralement au début de leur cycle de vie. Dans ce bric-à-brac d’informations, son travail consiste à extraire uniquement les données pertinentes. Ensuite, il les filtre par ordre d’importance et à les cartographie grâce à des outils de cartographie. Il convertit également l’ensemble de données triées dans le format approprié.

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Quelles sont les compétences requises pour devenir data scientist ?

Des connaissances dans des domaines techniques tels que les bases de données ou le génie logiciel sont aussi importants. En effet, le data scientist doit maîtriser des langages de programmation tels que Python ou Java pour développer des algorithmes lui permettant d’utiliser à bon escient les données qui lui sont confiées.

Il doit aussi avoir de solides connaissances dans diverses disciplines. On peut citer les mathématiques et les statistiques. Elles lui permettent de développer des modèles prédictifs qui seront des outils d’aide à la décision. Bien entendu, ses connaissances en mathématiques lui sont utiles pour pouvoir travailler sur des bases de données SQL et NoSQL.

Outre l’aspect académique de ses compétences, le data scientist doit également avoir un esprit analytique. En ce sens, il doit avoir la capacité de réagir de manière rationnelle face à un problème, de faire preuve de logique par rapport à ses décisions.competences-data-scientist

Quelles formations suivre pour être data scientist expert ?

En France, les cours et formations sur le métier de data scientist se multiplient. Quiconque étudie la science des données acquiert les compétences de base avec lesquelles les données peuvent être scientifiquement traitées et évaluées à des fins commerciales. Il existe également des cours de perfectionnement. Ils s’adressent aux personnes ayant déjà étudié les mathématiques, l’informatique ou les statistiques et qui souhaitent poursuivre leur développement professionnel.

Les grandes écoles françaises comme HEC, INP, IAMD (Telecom Nancy), ENSAE ParisTech et Télécom Paris Tech ont récemment ajouté à leurs formations en ingénierie informatique ou en mathématique des cours à destination des candidats au métier de data scientist. Parallèlement, des centres de formation se développent. Ils apportent des solutions répondant aux attentes des entreprises et des particuliers cherchant à devenir un expert de la data science.

Quels sont les salaires proposés aux data scientists ?

La science des données est un secteur qui est encore en plein développement. Mais, les métiers qui y sont liés comme celui du data scientist bénéficient d’une excellente notoriété que les salaires attirent de plus en plus de jeunes diplômés et personnes en réorientation professionnelle.  

Pour un débutant, il peut espérer un salaire net de 35 000 et 38 000 euros par an. Dès lors qu’il a acquis de l’expérience (4 ans minimum), il peut gagner 10 000 à 15 000 euros de plus. Pour le cas d’un data scientist confirmé et expert, le salaire peut aller jusqu’à 60 000 euros par an.

Evènements

Participez au salon Big Data Paris 2020

Big Data Paris est le salon de référence dans l’univers du Big Data. Vous y retrouverez l’actualité des projets Data dans l’industrie, l’évolution de l’Open Data ou encore les nouveautés de Data analytics (BI, Datavisualisation, advanced analytics). Vous pourrez assister à des conférences sur la gouvernance des données ou sur la Sécurité des données. Si l’IA et le Big Data sont deux sujets qui vous passionnent, vous découvrirez les technologies de machine learning qui les combinent.

 

Avec AI Paris, Big Data Paris prévoit d’accueillir 20 000 visiteurs, 370 sponsors et exposants et plus de 300 conférences et ateliers. Les ateliers et les conférences seront accessibles en Live ou en replay.

Nous vous recommandons de privilégier le salon physique puisqu’il sera plus facile pour vous d’échanger avec les exposants sur vos problématiques métiers. N’oubliez cependant pas de respecter les gestes barrières et autres mesures de sécurité sanitaire.

Participez au Data Challenge – En partenariat avec DataScientest

Vous pourrez aussi avoir l’occasion de participer à un des événements les plus attendus du salon :  Le Data Challenge. En accès libre sur le salon Big Data Paris Porte de Versailles, vous pourrez essayer d’exploiter les données de plus de 400 000 stations météorologiques et créer le meilleur modèle prédictif de la concentration en particules fines. Ce Data Challenge vous est proposé par DataScientest, leader français de la formation des métiers Data Sciences.

Actualités

Les crashs d’avions vus par le Big Data

Les évènements malheureux qui se sont produits avec le crash de l’avion de la Germanwings le 24 mars 2015 ont généré une large couverture médiatique ces derniers jours. Et cela a pu réveiller la peur de l’avion chez plus d’une personne! Etant moi-même une aérodromophobe qui se soigne, j’ai suivi le sujet avec beaucoup d’assiduité!

Mais comme toute dataïste qui se respecte, j’ai voulu aller plus loin sur les statistiques liées aux crashs d’avions, et apaiser l’angoisse qui monte en vue de mon prochain vol.

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Formations

Formation en data marketing : Contenu et opportunités

Dans le monde où le marketing est en constante évolution, la capacité à comprendre et à exploiter les données est devenue un atout indispensable. C’est là qu’une formation en data marketing entre en jeu.

Il s’agit d’une opportunité exceptionnelle d’apprendre à mettre en place des stratégies de marketing basées sur l’analyse approfondie des données. C’est également un moyen d’acquérir les compétences nécessaires pour façonner l’avenir du marketing grâce à l’utilisation judicieuse du data management, de l’intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning.

Découvrons ensemble les points clés abordés durant une formation en data marketing ainsi que leur importance dans votre capacité à mettre en place des stratégies de marketing pertinentes.

Qu’est-ce qu’une formation en data marketing ?

L’objectif d’une formation en data marketing est conçue pour apporter à un professionnel du data marketing les compétences nécessaires pour naviguer dans le paysage complexe des données et en tirer des informations exploitables.

Elle commence souvent par une solide compréhension des concepts de base tels que le data management, l’analyse des données et l’intelligence artificielle. Avant de plonger dans les détails techniques, il est crucial de bien comprendre les prérequis et les bases nécessaires pour suivre le rythme de cette formation intensive.

Se former au Data Marketing

1. Les fondamentaux du data marketing

L’un des piliers d’une formation en data marketing est l’analyse des données. En effet, cette compétence est utile aux spécialistes du marketing pour disséquer les informations provenant de multiples sources, qu’il s’agisse des médias sociaux, des campagnes publicitaires en ligne ou des interactions sur les sites web.

L’analyse des données permet de découvrir des tendances cachées, des préférences des clients et des opportunités émergentes. En comprenant en profondeur le parcours client, ils peuvent personnaliser leurs stratégies pour un impact maximal.

2. L’importance du data management

Une formation en data marketing inclu des cours centrés sur le data management, car la collecte, le stockage et la gestion efficace des données font partie du quotidien d’un spécialiste du data marketing.

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, les entreprises doivent être capables de gérer de grandes quantités de données (Big Data), de manière organisée et sécurisée. Le data management garantit que les données soient accessibles, précises et pertinentes, ce qui constitue la base d’une stratégie data-driven réussie.

3. L’intégration de l’IA et du Machine Learning

Ce sont deux domaines connexes en plein essor et qui ont un impact profond sur le data marketing. Ces technologies permettent d’automatiser et d’affiner les processus d’analyse des données en identifiant des schémas complexes et en fournissant des prévisions précises.

L’IA peut être utilisée pour améliorer la connaissance client en analysant les données comportementales et en prédisant les futurs comportements d’achat. Les stratégies marketing peuvent ainsi être affinées pour cibler plus efficacement les segments de clients spécifiques.

4. La stratégie data au centre de la formation

L’élaboration d’une stratégie data-driven est l’un des objectifs clés de toute formation en data marketing. Les étudiants apprennent à exploiter les données pour pouvoir prendre des décisions éclairées et orienter leurs campagnes marketing. Cela implique d’identifier les KPIs pertinents, de surveiller les performances des campagnes en temps réel et d’ajuster les stratégies en fonction des données en temps réel. Une stratégie data permet une agilité et une réactivité inégalées dans un environnement marketing en constante évolution.

5. La connaissance client pour réussir une stratégie marketing

Une compréhension approfondie des clients est au cœur du data marketing. Les données collectées fournissent des informations sur les préférences, les comportements d’achat et les tendances des clients. Cela permet de personnaliser les messages marketing, d’optimiser l’expérience utilisateur et de créer des relations plus solides avec les clients.

Une formation en data marketing enseigne aux participants comment transformer ces données en un avantage concurrentiel, en offrant une proposition de valeur unique à chaque client.

S’inscrire à une formation Data Marketing

Pourquoi les stratégies marketing actuelles doivent être basées sur les données ?

À une époque où l’information est abondante et où les consommateurs interagissent constamment avec des plateformes numériques, les stratégies marketing traditionnelles ne suffisent plus pour atteindre efficacement les publics cibles. C’est là que la formation en data marketing prend tout son sens. En intégrant les dernières avancées en matière d’analyse de données, de Machine Learning et d’intelligence artificielle, cette formation apporte aux apprenants tous les outils nécessaires pour élaborer des campagnes qui non seulement attirent l’attention, mais qui engagent également les consommateurs sur un niveau plus profond.

Le data marketing et les opportunités professionnelles

Outre l’acquisition de compétences techniques en marketing, une formation en data marketing ouvre également la voie à de nombreuses opportunités professionnelles. Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs reconnaissent la valeur des experts du data marketing. Ils sont capables d’exploiter les données pour prendre des décisions éclairées.

Les diplômés de ces formations peuvent travailler en tant qu’analystes de données marketing, gestionnaires de campagnes numériques, consultants en stratégie data ou même fonder leurs propres agences spécialisées en data marketing.

La formation en data marketing : une carrière centrée sur la Data

Alors que nous avançons vers un avenir de plus en plus axé sur les données, les compétences en data marketing deviennent par conséquent essentielles pour rester compétitif sur le marché. Cette formation en data marketing permet aux spécialistes du marketing de passer de simples observateurs à des acteurs proactifs qui façonnent activement leurs stratégies en fonction des données.

L’intégration réussie de l’analyse des données, du data management et des technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle et le Machine Learning peut transformer la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et stimulent leur croissance.

Conclusion

Une formation en data marketing offre bien plus que des compétences techniques. C’est une passerelle vers une nouvelle ère de marketing où les stratégies ne sont plus basées sur des suppositions, mais sur des données tangibles et exploitables.

Les professionnels du marketing formés dans ce domaine sont bien positionnés pour répondre aux exigences actuelles et anticiper les tendances afin de pouvoir innover dans un paysage en constante évolution. Que ce soit pour renforcer les parcours clientsoptimiser les campagnes marketing ou façonner l’avenir de l’entreprise, une formation en data marketing offre des connaissances et des compétences inestimables pour réussir dans le monde du marketing axé sur les données.

Débuter une formation en Data Marketing

Vous savez tout désormais sur la formation en data marketing. Pour plus d’informations sur ce sujet, n’hésitez pas à parcourir notre dossier sur le data management et notre dossier sur le data marketing.

Définitions

Data Strategist : Quels sont les outils et missions de cet expert ?

Dans cet article, vous découvrirez ce qu’est le métier de Data Strategist. Vous allez pouvoir vous familiariser avec les différentes missions, les compétences indispensables et les outils de ce métier tant recherché ainsi que les atouts que ce rôle représente pour une entreprise et dans votre carrière.

Pour commencer, vous devez savoir qu’un Data Strategist est la personne qui va prendre en charge la gestion et l’analyse des données. Il va ensuite agir auprès des structures afin d’identifier les besoins de son activité principale et par la suite il élaborera un projet de développement, capable d’impacter des domaines aussi variés que le marketing, l’IT ou le business.

Quelles sont les missions d’un Data Strategist ?

  • Exécution de la stratégie avec le Chief Data Officer
  • Proposition de réponse innovantes et créatives dans le domaine de la data
  • Planification et chefferie de projets
  • Accompagnement des clients dans la compréhension de l’impact du Big Data
  • Conception, architecture et développement de solution d’intelligence artificielle
  • Développement des options dans le domaine de la Big Data
  • Analyse de leads 
  • Assistance aux équipes de développement commercial dans les activités d’avant-vente et les appels d’offres

Diagramme de Venn pour le Data Strategist

Les trois cercles présents dans ce diagramme représentent les trois domaines de connaissances les plus importants pour un Data Strategist :

  • Business
  • Communication
  • Data & Technologie

Le Data Strategist travaille principalement sur le côté business de la data. Il devra proposer des idées afin d’améliorer l’expansion de l’entreprise ou son organisation. À l’instar d’un chef de projet, il encadre les équipes fonctionnelles, recueille le besoin, gère les plannings, définit la stratégie technique et commerciale mais dans le domaine spécifique de la Big Data.

Quelles sont les compétences que doit avoir un Data Strategist ?

  • Diplôme d’une école de commerce ou d’ingénieur
  • Expériences significatives en Data Strategy, Data Gouvernance, Data Management
  • Maîtrise des technologies de gouvernance, Master Data Management, Analytics, Intelligence Artificielle, Business Intelligence
  • Aptitude en relation humaines et communication
  • Niveau d’anglais courant
  • Bonne compréhension du Machine Learning
  • Appétence pour l’analyse statistique
  • Esprit d’entreprise
  • Compétences en matière d’organisation

Quels sont les outils utilisés ?

Le Data Strategist utilise principalement Microsoft Power BI, qui est une solution d’analyse de données et un outil incontournable dans ce domaine, permettant d’effectuer les tâches suivantes :

  • La transformation des données
  • La modélisation et visualisation des données
  • La configuration de tableaux de bord, de rapports et applications

Pour permettre la mise en place d’un projet Cloud dans son intégralité, vous aurez besoin de maîtriser AWS qui régit les fonctions suivantes :

  • Conception des architectures résilientes et sécurisées
  • Infrastructure mondiale et fiabilité
  • Réseaux
  • Stockage base de données
  • Présentation du Well Architect Framework et des avantages du cloud

Les atouts de la profession

Les métiers de la data (Data Strategist, Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer) sont en pleine expansion. Peu de profils compétents sont disponibles sur le marché et les entreprises souffrent d’un cruel manque de ressources pour gérer et traiter leurs données.
C’est un domaine dans lequel vous trouverez pleine et entière satisfaction professionnelle, tant sur le plan de la stimulation intellectuelle que sur la montée en compétences constante, où les perspectives d’évolution sont prometteuses.
En complément des points spécifiés en amont, le salaire d’un Data Strategist représente un attrait supplémentaire. Il est évalué selon plusieurs critères :

  • Le niveau d’étude
  • Les compétences acquises
  • Les différentes expériences dans le domaine
  • Le type de structure qui recrute

De manière générale, la rémunération est plus élevée dans le privé que dans le secteur public, dont l’indice n’est pas forcément réévalué annuellement. La fourchette salariale pour la profession se situe entre 34000€ et 58000€ brut.
Vous savez maintenant tout sur le métier de Data Strategist.
Si vous souhaitez vous reconvertir dans ce domaine, n’hésitez pas à découvrir notre formation Power BI et AWS.