Big Data Analyst

Les sources et les formats de données se comptent par centaines dans le Big Data. Spécialiste de l’ingestion de ces données, le Big Data Analyst sait hiérarchiser ces fameuses sources, trier leurs formats variés. 

Il est capable de choisir des logiciels qui automatisent leur assimilation. Ces derniers l’aident à structurer et à organiser les données pour qu’elles soient analysables et que leur traitement permette à l’entreprise de rester concurrentielle.

Fondés sur l’Intelligence artificielle et le Machine Learning, ces logiciels sont à même de dégager des informations qui n’avaient jamais encore été décelées, et le Big Data Analyst sait évaluer leur transparence et leur niveau de crédibilité.

Ce métier conjugue donc avantageusement la valeur technologique et l’analyse humaine. Une fois les données jugées exploitables, le Big Data Analyst transpose son analyse en insights de façon à aider à la prise de décision. Ces éclairages peuvent être présentés en réunion ou disponibles sur une plateforme analytique, comme un CRM. Ainsi, le service marketing peut les récupérer facilement pour les intégrer dans sa stratégie. 

Au sein d’une Data Team, on trouve généralement deux types de profils : ceux qui construisent et ceux qui analysent. Le Big Data Analyst travaille principalement au desk, en étroite liaison avec le Big Data Developer. Ce dernier est en mesure de créer et de gérer l’infrastructure Big Data d’une entreprise. Il construit, en quelque sorte, la maison des données, celle dans laquelle le Big Data Analyst va évoluer pour procéder à ses analyses. Pour que ses analyses finales puissent être traduites en objectifs opérationnels, elles doivent être compréhensibles. À ce titre, le Big Data Analyst doit donc aimer collaborer avec ses collègues de la Data Team… et avec tous les autres métiers de l’entreprise. Il produit des documents clairs, étayés, qui valorisent une information pertinente et compréhensible pour ses interlocuteurs, notamment les équipes marketing et de direction.

Il a pour mission de concevoir et de mettre en œuvre des flux d’intégration de données. Il préconise les technologies adaptées, les outils d’analyse. Il installe et déploie les clusters logiciels. Il trouve des pistes d’optimisation de la performance et de la qualité des logiciels. Il produit des rapports clairs et documentés, avec un sens aigu de la valorisation de la donnée.

Il dispose donc de solides compétences en matière de langages de programmation, Business Intelligence, Machine Learning, modélisation et mise en valeur des résultats analytiques. 
Par ailleurs, le Big Data Analyst a conscience que ses rapports appuient des décisions stratégiques majeures pour l’entreprise et il connaît donc les grands enjeux économiques actuels.
Il a une bonne aisance rédactionnelle, apprécie la vulgarisation de l’information et sait s’exprimer en public. 

Son anglais technique est courant. Il met en place des veilles technologiques et concurrentielles. 
Enfin, il est rompu aux techniques de management et aux méthodologies de travail Workflow et Agile type Scrum ou CRISP. Autonome, rigoureux, le Big Data Analyst peut œuvrer en télétravail et a des capacités managériales pour gérer une équipe dédiée au sein d’une Data Team.

Le Big Data Analyst maîtrise les langages Java, Scala, Python et parle couramment les langages des bases de données SQL et NoSQL. Il a des connaissances approfondies sur les écosystèmes Hadoop et Spark. 

Il travaille avec des outils d’indexation comme Elastic ou Kibana, des outils de streaming avec Kafka, de modélisation comme QlikView, ou de Machine Learning comme Lib Spark. Il donne vie aux données grâce au Data Storytelling et à des outils de Business Intelligence tels que DataHero ou Raw pour des dataviz vectorielles. Dernier point : le Big Data Analyst connaît la réglementation RGPD, les principes de la collecte, de la durée de conservation et du stockage. 

Le raccourci est à la fois rapide et vrai : tous les masters qui traitent de Big Data sont d’excellentes filières de formation, comme le master international en Systèmes décisionnels/Big Data, le master Big Data - Gestion et Analyse des données massives, ou encore le MIASHS spécialité Big Data et Fouille de données.

Un premier cycle dans les mathématiques et les statistiques est essentiel. Une école d’ingénieurs, comme l’Essec-Centrale Paris ou Polytechnique, est aussi une excellente voie d’apprentissage de ce tout nouveau métier. Des écoles spécialisées permettent de compléter le cursus, comme le Data Science Tech Institute, ainsi que des formations certifiantes courtes type Bootcamp ou plus longues, en ligne ou en présentiel. Ce qui compte est de bien vérifier qu’elles traitent des problématiques du Big Data et pas seulement de la Data. 

Lorsqu’il démarre sa carrière, le Big Data Analyst peut obtenir une rémunération annuelle de l’ordre de 35-40 K€. Après cinq années d’expérience, elle est comprise entre 55-65 K€. Avec plus de dix ans d’expérience, le Big Data Analyst peut escompter un salaire annuel de 80K, notamment s’il travaille dans une entreprise de 51 à 200 salariés.

Les possibilités d’être recruté sont nombreuses : banque, assurance, mutuelles, grands groupes industriels, sites e-commerce, SS2I. Un Data Analyst peut se spécialiser en Big Data. Un Big Data Analyst peut évoluer vers le consulting. Il peut alors s’appeler Consultant Data Value. Une évolution vers un poste de Data Chief Officer est également possible.