Data miner : missions, compétences, qualités et salaire
Nouveau métier issu de la digitalisation, le data miner se charge de la constitution et de l’exploitation des bases de données de l’entreprise. Il les structure afin d’établir des indicateurs qui serviront à mettre en place les plans d’actions pour la conception des produits/services, au niveau de l’approvisionnement, ou la stratégie marketing. Quelles sont ses missions ? Comment accéder à ce métier ? Quelles sont les contraintes ? Les éléments de réponse.
Pourquoi le data mining est-il important pour les entreprises ?
Le data mining ou exploration des données est un processus permettant de transformer les données brutes en informations, indispensables lors de la prise de décision. Les spécialistes qui sont en charge de cette expertise sont appelés les datas miners. En recourant à des logiciels d’extractions de données, ils peuvent récolter des ressources brutes qui seront exploitées par les autres techniciens du Big Data. Ces ressources aident ces derniers à en apprendre davantage sur les clients. Ils pourront les utiliser pour mettre au point des stratégies de marketing plus efficaces tout en augmentant leurs ventes et en réduisant leur coût de production.
Le processus d’exploration de données comprend 5 étapes :
- La collecte des informations sur Internet via des outils spécifiques ;
- Le stockage des données sur des serveurs ou dans le Cloud ;
- Leur organisation qui constitue une première analyse ;
- Le tri des informations selon les besoins des équipes ;
- La modélisation des analyses afin que l’information soit claire.
Le data mining est utilisé par les entreprises pour prendre les meilleures décisions. Les bases données peuvent servir à gérer les risques de crédit, à détecter les fraudes et à filtrer les courriers électroniques indésirables.
Les missions du data miner
Au cœur des métiers du big data, le data miner est un touche-à-tout. Il se charge de diverses missions en rapport avec le marketing et le big data. Sa principale mission est cruciale étant donné que les informations qu’il récolte, stocke, trie et traite peuvent servir de pistes pour la mise en place d’une stratégie marketing. Il est en effet de sa responsabilité d’analyser les données récoltées et de les trier pour extraire des indicateurs.
Le data analyst doit modéliser les relations entre les données assemblées. Ensuite, il procède à des analyses de qualité et rédige des rapports pour rendre les informations plus claires et facilement exploitables. Via les données récoltées, il est en mesure de dégager les tendances et les schémas, et de leur donner un sens. Ces derniers permettent notamment de déterminer les raisons du succès ou de l’échec d’un produit.
Pour mener à bien sa mission, le data miner utilise le data-visualisation ou dataviz. Il s’agit d’un ensemble de techniques permettant de résumer de manière claire et succincte les données récoltées. Le data miner se sert notamment de graphiques, de diagrammes en bâtons, de diagrammes circulaires ou de nuages de points afin de modéliser les relations entre les données récoltées et extraites. Par ailleurs, la data-visualisation permet aussi de prévoir les tendances futures, d’identifier les nouveaux marchés et de déterminer les moyens à mettre à place pour accroître la productivité.
Se trouvant au cœur de la récolte des données, le data miner a une vue globale sur la stratégie commerciale à mettre en place et les tendances de consommation des clients. De ce fait, il peut être amené à rédiger des recommandations de plans d’action en fonction des objectifs fixés par la direction ou le client, et ce, en se basant sur les données qu’il a traitées. Par ailleurs, selon ses interprétations, le data analyst détermine s’il faut corriger une fonctionnalité ou revoir un parcours d’achat pour améliorer les ventes de l’entreprise. En effet, les données qu’il traite aident à connaître les segments des marchés les plus propices à un produit ou à un service défini.
La mission du data miner est aussi de garder un œil sur l’évolution du secteur d’activité dans lequel l’entreprise évolue. Il doit se tenir au courant des techniques de datamining et des pratiques des concurrents. En outre, il est tenu de former les équipes dont il est en charge sur les processus techniques utilisés pour l’exploration et l’exploitation des données. Il revient également au data analyst d’établir des indicateurs pour vérifier la performance des modèles de données.
Les contraintes du métier
Le data miner peut être rattaché au service marketing ou informatique. Ce métier encore récent se trouve à la frontière entre ces deux services. Strict et rigoureux, le poste de data analyst requiert le respect des règles de confidentialité et de non-divulgation étant donné la sensibilité des informations qu’il traite et manipule quotidiennement. Aussi, du fait de la complexité des tâches à effectuer, il est impératif qu’il évite les bugs et les erreurs, car cela pourrait fausser les analyses et les calculs.
Quelles sont les compétences requises pour exercer ce métier ?
Le data miner doit manipuler 3 types de données :
- Données transactionnelles : elles concernent les données commerciales comme les ventes. Elles sont facilement exploitables par l’équipe marketing.
- Données non opérationnelles : il s’agit des informations se rapportant à un secteur d’activité. Elles permettent notamment de mieux cerner une entreprise particulière.
- Métadonnées : elles correspondent à la conception de la base de données.
En tant que spécialiste de l’exploration de données, le data miner doit maîtriser les algorithmes se rapportant à son métier et comprendre leur fonctionnement. Pour ce faire, il est impératif qu’il connaisse les divers outils de data management comme Access, Excel, SAP Infinite Insight, SAS ou SPSS, et les langages de programmation, à l’instar de Java ou Python. La maîtrise des systèmes d’exploitation comme Linux est exigée dans ce métier.
De plus, vu que le data analyst travaille avec des bases de données, il est primordial qu’il sache traiter les grands volumes d’informations absorbées par l’entreprise grâce à des langages informatiques, dont SQL et NoSQL. Il est aussi nécessaire de maîtriser les outils aidant à l’exploration et l’analyse des données décisionnelles, dont Data Warehouse ou DataMart.
Ensuite, le data miner doit traduire les conclusions techniques en présentations compréhensibles par l’équipe concernée. Par conséquent, avoir un bon sens relationnel et savoir convaincre ses interlocuteurs sont de mise pour exercer ce métier.
Posséder un sens aigu des affaires est aussi une compétence requise pour être un bon data miner. En effet, il doit avoir une vision claire du modèle de l’entreprise et cerner les tendances ainsi que les pratiques du secteur dans lequel il évolue afin d’atteindre les objectifs. Une bonne culture marketing s’avère aussi une compétence appréciable dans ce métier.
Avoir des connaissances pointues dans le domaine de l’intelligence artificielle peut s’avérer un atout majeur dans ce métier. De plus, il est important de connaître l’écosystème numérique et de maîtriser les outils d’analyse tels que Google Analytics ou Omniture. Une connaissance approfondie de l’anglais constitue aussi un atout supplémentaire dans cette profession.
Quelles sont les qualités requises pour être un bon data miner ?
Une des qualités recherchées dans le métier de data miner est l’esprit critique et la capacité à se remettre en question. Il faut également être pédagogue pour mieux expliquer les résultats obtenus, notamment aux équipes qui ne sont pas familiarisées avec l’environnement technique du dataming. Un bon sens de la communication est requis dans ce métier, car il est amené à côtoyer différents interlocuteurs. De la rigueur, ainsi qu’une bonne capacité d’organisation et de concentration sont aussi primordiales pour devenir un bon data analyst du fait de la complexité et de la quantité de données qu’il traite. Être passionné par les chiffres et les données numériques est une condition sine qua non pour occuper ce poste.
Quelle formation pour devenir data miner ?
Les datas miners travaillent essentiellement au sein des agences de communication, des grandes entreprises, des start-up et des cabinets spécialisés ou de conseil en marketing. Ils peuvent également exercer en freelance.
De nombreux établissements forment au métier de data miner comme les écoles d’ingénieur spécialisées en statistiques (Ensae, Ensai, Isup, Polytech’Lille, ParisTech, etc.). Selon la branche de l’entreprise à laquelle il est rattaché, ce poste est ouvert aux détenteurs d’un bac + 4 ou bac + 5 en statistiques et/ou marketing. Une première expérience en commerce peut être un atout.
En outre, il existe des cursus dédiés à l’analyse des données comme :
- Master big data et business analytics ;
- Master en marketing ;
- Ingénierie et Applications des Masses de Données (IAMD) ;
- Master spécialisé en management de l’innovation et du développement d’activité ;
- Master « systèmes décisionnels » : architecture, exploration de données et optimisation.
Le salaire du dataminer
Un data miner débutant gagne entre 35 000 et 38 000 € annuel. Après quelques années d’expérience, il peut percevoir jusqu’à 55 000 € par an. Son salaire dépend de la structure au sein de laquelle il évolue. Le data analyst peut exercer le métier de data scientist au bout de quelques années. Ce métier se charge aussi de l’analyse des datas, mais à plus grande échelle. Il peut également évoluer vers le poste de data officer, de directeur des services d’information ou de data security manager.
À l’image du data scientist, les compétences du data analyst sont très recherchées. De ce fait, sa rémunération devrait augmenter considérablement dans les années à venir.