Les 7 métiers les plus porteurs du Big Data

Le Big Data est un secteur en pleine expansion et sa popularité ne cesse de croître. Avec l'augmentation constante des données générées chaque jour, les entreprises sont à la recherche de professionnels qualifiés pour exploiter, analyser et transformer ces informations en décisions stratégiques. Cet article présente les 7 métiers les plus porteurs du Big Data en 2023.

Le Data Engineer

Le métier de Data Engineer consiste à aider les entreprises sur les aspects opérationnels de la gestion des données à grande échelle. Les compétences requises incluent la maîtrise des frameworks de calcul massivement parallèle comme Hadoop et Spark, des technologies Big Data (SQL, Hive, Nifi, Shell, etc.), et des techniques de data management (formats de données, architectures distribuées, API, services web, impact des technologies sur la performance des applications…). Ce métier est en demande croissante et est considéré comme l'une des niches les plus rentables du Big Data.

Le Data Analyst

Le Data Analyst aide les entreprises sur les aspects frontaux de leurs projets Big Data. Il se situe à la confluence de la Business Intelligence (BI) et de l'ingénierie Big Data. Les compétences requises incluent la maîtrise des outils de reporting et de visualisation (Microsoft Power BI, Business Objects), de Microsoft Excel et de la programmation VBA, du SQL, ainsi que de bonnes aptitudes communicationnelles. 

En effet, le Data Analyst valorise et synthétise les données sous forme d'indicateurs de performance (KPI) et de tableaux de bord pour faciliter la prise de décision. Ce métier est de plus en plus sollicité dans le Big Data, notamment grâce à un regain d'intérêt pour la Data Visualisation.

Le Data Scientist

Le métier de Data Scientist vise à assister les organisations dans la valorisation de leurs données en exploitant leur potentiel. Les compétences nécessaires englobent la maîtrise de divers modèles mathématiques comportementaux, tels que la régression linéaire et logistique, le LASSO, les arbres de décision, les statistiques descriptives, l’inférence statistique, etc. 

Les Data Scientists travaillent en étroite collaboration avec les ingénieurs data et conçoivent des algorithmes de recommandation pour divers secteurs allant du marketing à la santé. L'engouement médiatique autour de l'intelligence artificielle et des chatbots accroît fortement la demande pour ce métier.

Le Tech Lead Big Data

Le Tech Lead appliqué au Big Data est apparu en réponse à l'intégration croissante des technologies et à la complexité grandissante des systèmes informatiques des entreprises. 

Ce profil d'expertise et d'accompagnement se situe à la frontière entre un Data Engineer senior, un intégrateur et un architecte. Les principales responsabilités du Tech Lead sont d'aider les organisations à définir une stratégie d'intégration des technologies Big Data dans leurs systèmes informatiques et d'être le référent technique pour les équipes de développement Big Data.

En cela, le Tech Lead doit maîtriser les principales technologies de l'écosystème Hadoop, disposer de compétences avancées en développement logiciel et Data Engineering, ainsi que des compétences de base en architecture logicielle et intégration continue (CI/CD, DevOps, Jenkins, Ansible, Docker, Cloud). 

L’Ingénieur DevOps/Cloud

L'ingénieur DevOps/Cloud est spécialisé dans l'assistance aux entreprises pour les aspects infrastructurels de leurs projets Big Data. Son objectif est de réduire les délais et d’automatiser les flux de développement et de déploiement des applications logicielles. 

L’ingénieur DevOps est familier des outils tels que Git, Jenkins, Docker, Artifactory, Ansible, Maven, Nexus et Kubernetes. Ces outils autorisent l'intégration continue, l'automatisation des tests et les déploiements d'applications.

À noter que l'ingénieur DevOps/Cloud ne se concentre pas sur le développement logiciel en tant que tel, mais plutôt sur l'infrastructure et sert d'interface entre les intégrateurs et les développeurs. Son travail facilite la gouvernance informatique en améliorant le contrôle et la gestion des logiciels en tant qu'actifs de l'entreprise. La demande pour ces professionnels est en forte hausse, en particulier pour ceux qui possèdent des compétences en cloud. 

L’Architecte Big Data 

L'architecte Big Data est un profil qui se concentre sur les aspects organisationnels des projets liés à la data. Ce métier technico-fonctionnel nécessite la maîtrise des référentiels de gestion de SI d'entreprise tels qu’ITIL ou TOGAF, ainsi que la connaissance des principes d'urbanisation d'un système d'information, des approches de gestion de projet (méthodologies agiles, SCRUM, cycle en V), et l'analyse des besoins métiers. L'architecte Big Data doit également posséder une connaissance approfondie des principales technologies du Big Data.

Les profils d'architectes Big Data sont rares et très bien rémunérés.

L’administrateur/intégrateur Big Data

Ce métier implique la gestion de la sécurité, l'attribution des autorisations et la gestion des ressources. Il nécessite une solide maîtrise de Linux, des outils d'administration Hadoop (Ambari, Ranger), des protocoles de sécurité (Kerberos, SSL), du Shell, des procédures administratives de gestion des mises en production et des incidents, ainsi que des outils DevOps (Git, GitFlow, Ansible, Kubernetes, etc.).

La demande pour les administrateurs/intégrateurs Big Data est en hausse, car de nombreuses entreprises passent du stade de preuve de concept (POC) à celui de déploiement en production de leurs projets Big Data. Cette tendance devrait se poursuivre et entraîner une augmentation de la demande pour ce profil.

En résumé, ces 7 métiers porteurs connaissent un développement rapide en même temps que les organisations se structurent autour des enjeux liés à la data. Il y a fort à parier que la tendance s’accélère même dans les années à venir. 

Article rédigé par Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies