Métiers de la data : le top 10 des expertises recherchées

465 exaoctets : c’est la masse de données produites chaque jour sur la planète, soit l’équivalent de 212 milliards de DVD, selon Ambient IT. Le nom de ce gigantesque ensemble d’informations ? Le Big Data. Données clients, performances commerciales, tendances de marché, comportements des utilisateurs : les données sont partout et leur volume ne cesse de croître. Une véritable mine d’or pour les entreprises, qui leur permet de personnaliser leurs services, de rationaliser leurs processus et d’appuyer leur prise de décision.

Mais face à cette explosion du Big Data, les sociétés doivent apprendre à tirer parti de ces actifs de données. Collecter, stocker, structurer, analyser et sécuriser une information toujours plus massive et complexe : c’est là que se trouvent le défi et l’objectif des métiers de la data, qui sont devenus incontournables dans tous les secteurs professionnels.

Qui sont les experts data ? Quelles sont leurs missions ? Du Data Analyst au Data Miner, en passant par le Data Protection Officer, Freelance-Informatique vous propose un tour d’horizon des métiers du Big Data !

La data : le nouvel or noir des entreprises

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data désigne l’ensemble des données massives générées chaque jour par les utilisateurs, les applications, les objets connectés ou encore les systèmes d’information des entreprises. Trop volumineuses, variées et complexes pour être traitées par des outils traditionnels, elles nécessitent des méthodes spécifiques d’analyse, de stockage et de gestion et font appel à des métiers spécifiques.

Le Big Data est défini par les “5 V” :

• Volume : les données générées sont massives ;
• Vitesse : les informations sont produites, reçues et traitées très rapidement ;
• Variété : plusieurs types de données se côtoient (structurées, non structurées et semi-structurées) ;
• Véracité : la qualité et l’intégrité de la data sont à prendre en compte pour fournir des ensembles fiables, sur lesquels s’appuyer pour prendre des décisions cohérentes ;
• Valeur : tout l’intérêt du Big Data est de tirer parti des actifs de données pour apporter de la valeur à une entreprise et contribuer à sa croissance.

Pour extraire des informations précieuses de cette mine d’or numérique, les entreprises s’appuient sur des outils issus de la science des données, du machine learning, de l’intelligence artificielle ou encore des modèles statistiques. L’objectif ? Améliorer la prise de décision, anticiper les besoins des clients, optimiser les performances métiers et personnaliser les campagnes marketing.

Pour traiter ces ensembles de données, de multiples expertises sont nécessaires : Data Analyst, Data Steward et Data Protection Officer peuvent ainsi allier leurs compétences pour organiser l’information, la traiter et assurer sa conformité à la législation.

La data : un domaine qui recrute

Le domaine de la data est aujourd’hui l’un des plus porteurs en matière d’emploi, en France comme à l’international. La transformation numérique des entreprises et la généralisation des outils d’intelligence artificielle ont fait naître un besoin urgent en professionnels qualifiés. Un autre défi est posé aux organisations : le cadre législatifentourant la gestion et la protection des données se rigidifie, nécessitant l’intervention de spécialistes pour assurer la conformité réglementaire.

Si le marché de l’emploi français présente une situation contrastée en 2025, avec une augmentation du taux de chômage et une croissance économique revue à la baisse, les indicateurs restent au vert dans le domaine de l’IT et du digital, avec une augmentation de 8 % du nombre d’offres d’emploi dans le secteur, selon Robert Half.

Les métiers de la donnée sont variés et évolutifs. Tous nécessitent des compétences en informatique, en statistiques, en modélisation et une bonne compréhension des enjeux business et marketing. Dans ce domaine en tension, les reconversions professionnelles sont encouragées. Ces savoirs techniques sont donc accessibles aux débutants, s’ils font preuve d’une forte motivation.

Côté formations, de nombreuses écoles d’ingénieurs, des universités ou des organismes spécialisés proposent aujourd’hui des diplômes en science des données, en analyse statistique, en intelligence artificielle ou en gestion des systèmes d’information. Des cursus courts, de type bootcamps, voient aussi le jour pour répondre à la demande croissante en matière de reconversion. Pour les étudiants comme pour les actifs, se former aux métiers de la data représente une véritable opportunité de carrière.

Le top 10 des métiers de la data

1 - Data Analyst

Le Data Analyst est chargé d’interpréter les données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Grâce à des outils d’analyse statistique, il transforme la data brute en informations exploitables. Il peut également les enrichir grâce à une API (Application Programming Interface) ou aux techniques du web scraping.

Le rôle de l’analyste de données est essentiel dans les services marketing, commerciaux ou financiers. Il a recours à la data visualisation pour présenter les données de manière visuelle aux métiers, notamment avec des solutions comme Power BI ou Tableau. En France, le salaire d’un Data Analyst débutant se situe entre 35 000 et 45 000 euros brut par an.

2 - Data Scientist

Tout comme le Data Analyst, le Data Scientist exploite l’information collectée pour en tirer des recommandations à destination des métiers. Cependant, il va plus loin dans sa démarche que son confrère : il modélise les données grâce à des techniques avancées de machine learning et d’intelligence artificielle.

Il conçoit des algorithmes prédictifs, détecte des tendances et développe des modèles complexes pour anticiper les comportements des clients ou optimiser les processus. Métier phare de la science des données, cette profession exige une formation solide en mathématiques, en informatique et en statistiques. Le salaire brut d’un profil junior est situé entre 45 000 et 65 000 euros pour cette expertise très recherchée, qui peut mener au poste de Lead Data Scientist.

3 - Data Engineer

Le Data Engineer, ou ingénieur data, construit les architectures techniques nécessaires au traitement des données. Il intervient donc en amont du Data Scientist et du Data Analyst pour récolter et préparer l’information afin qu'elle soit exploitable pour leurs analyses.

Le Data Engineer conçoit les pipelines de données, assure la qualité de la data collectée et met en place des systèmes de stockage performants, tels que les lacs de données ou data lakes et les bases de données relationnelles. Son objectif ? Garantir la fiabilité des données utilisées par les analystes. Le salaire d’un débutant à un poste de Data Engineer est compris entre 40 000 et 50 000 euros brut.

4 - Data Manager

Responsable de la gestion des données dans l’organisation, le Data Manager coordonne les équipes data et veille à la conformité, à la qualité et à la gouvernance de la data. Il lutte contre le cloisonnement de l’information en silos au sein de l’entreprise. Sa mission, assez proche de celle du Data Owner, consiste à veiller à ce que les données soient accessibles à tous au sein de l’organisation, de manière simultanée et sécurisée.

Le Data Manager établit des règles pour la collecte, le stockage et l’utilisation des données en lien avec les responsables métiers. En France, le salaire annuel moyen d’un Data Manager est de 46 000 euros brut. Il peut débuter sa carrière avec une rémunération comprise entre 35 000 et 40 000 eurosbrut par an.

5 - Data Miner

Le Data Miner procure de la valeur à de grands ensembles de données, souvent non structurées. Il explore les actifs de data afin de déterminer quelles sont les informations intéressantes et exploitables par l’entreprise. Véritable chercheur d’or, il travaille généralement dans les sociétés récoltant un très grand nombre de données, telles que les groupes internationaux.

Il utilise des techniques de fouille de données pour découvrir des modèles cachés, des corrélations ou des segments clients. Le Data Miner travaille en collaboration avec le Data Analyst et le Data Scientist, ou peut être amené à exercer leurs fonctions dans les plus petites structures. Son salaire brut annuel est compris entre 30 000 et 50 000 euros.

6 - Data Protection Officer

Le DPO ou Data Protection Officer veille au respect des réglementations sur la protection des données, telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). Il garantit la conformité du traitement de l’information, forme les équipes et agit comme interlocuteur entre l’entreprise et les institutions publiques, telles que la CNIL (Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés).

Ce métier hybride, à la fois juridique et technique, est très utile aux organisations traitant des données personnelles. Cet expert du droit des NTIC (Nouvelles Technologies de l’Information et de la Communication) gagne un salaire annuel moyen s’élevant à plus de 70 000 euros brut.

7 - Data Steward

Le Data Steward est le garant de la qualité des données d’un système d’information. Il corrige les anomalies et assure la fiabilité de la data, en vérifiant qu’elle est issue d’une source fiable, qu’elle est maniable par les autres corps de métiers et que sa qualité est élevée.

Il travaille en lien étroit avec les équipes métiers et les experts IT, souvent dans le cadre de projets de MDM (Master Data Management). C’est un poste clé pour assurer une bonne gouvernance des données. La rémunération annuelle du Data Steward est comprise entre 30 000 et 55 000 euros brut, en fonction de son niveau d’expérience et de sa localisation.

8 - Data Architect

Le Data Architect, ou architecte data, conçoit l’architecture globale de gestion des données dans l’entreprise. Il choisit les outils, définit les flux, structure les bases de données et anticipe les besoins futurs. Proche de celle du Data Engineer, son expertise est davantage centrée sur la gestion de l’infrastructure des données.

Il travaille en lien avec les ingénieurs, les analystes Big Data et les responsables de la gouvernancedes données. Son expertise technique et sa vision stratégique en font un profil très recherché, notamment au sein des grands groupes qui collectent de grands ensembles d’informations. En France, un Data Architect gagne en moyenne 60 000 euros brut par an.

9 - Chief Data Officer

Le Chief Data Officer (CDO) est un cadre dirigeant chargé de définir la stratégie data de l’entreprise. Il pilote la gouvernance, supervise l’équipe data, assure la conformité et valorise les données au service des objectifs commerciaux. Il fait le lien entre la direction de l’organisation et le service dédié à la gestion de la donnée.

Son rôle est transversal et stratégique. En France, ce métier se développe dans les grandes entreprises ou les ETI (Entreprises de Taille Intermédiaire), notamment dans les secteurs de la banque, de l’assurance et de la grande distribution. Le poste de CDO est généralement accessible après quelques années d’expérience dans le domaine de la data. Le salaire du Chief Data Officer peut ainsi s’élever à plus de 70 000 euros dès son entrée en fonction.

10 - Consultant Big Data

Le consultant Big Data intervient pour aider les entreprises à valoriser leurs ensembles de données. Il peut accompagner la mise en œuvre d’outils, le choix d’une architecture, l’analyse des besoins métiers ou encore la formation des équipes. Doté de compétences transversales, il réalise des prestations courtes ou à temps partagé, à raison de quelques jours par semaine.

Le consultant Big Data intervient le plus souvent dans le cadre d’une mission freelance, bien qu’il puisse également travailler pour un cabinet de conseil ou une ESN (Entreprise de Services du Numérique). Son profil hybride lui permet d’interagir avec les directions métiers et les équipes techniques. S’il exerce ses fonctions en tant qu'indépendant, son TJM (Taux Journalier Moyen) est d’environ 500 euros en France.

FAQ sur les métiers de la data

Quel est le salaire d’un professionnel de la data ?

Les salaires des experts data varient selon leur métier, leur niveau d’expérience et la taille de l’entreprise pour laquelle ils travaillent. En France, un Data Analyst débute ainsi avec une rémunération annuelle s’élevant à 35 000 euros brut. Un Data Engineer peut quant à lui toucher 40 000 euros brut en début de carrière et un Data Scientist jusqu’à 50 000 euros brut.

Les profils plus expérimentés ou occupant un poste de responsable, comme le Chief Data Officer, peuvent obtenir un salaire annuel dépassant les 100 000 euros brut, notamment à Paris ou dans un grand groupe.

Peut-on être expert data en freelance ?

Oui, de nombreux experts data exercent en tant qu’indépendants, notamment pour les postes de Data Analyst ou de consultant Big Data. Les entreprises font appel à eux pour des missions ponctuelles : analyse de données, modélisation, data visualisation ou encore accompagnement stratégique.

Ce statut permet de choisir ses projets, de travailler à distance et de toucher une rémunération souvent supérieure à celle d’un salarié. Pour débuter, bénéficier d’une solide expérience et d’un réseau étendu est crucial. S’inscrire sur une plateforme freelance permet également de trouver quelques premières missions.

Quel cursus suivre pour se former à la data ?

Il existe plusieurs parcours pour se former aux métiers de la data :

• L’option classique est un bac +5 en informatique, mathématiques appliquées ou statistiques, obtenu auprès d’une école d’ingénieurs ou d’une université ;
• Des formations courtes (bootcamps, alternance) voient aussi le jour pour permettre une reconversion réussie aux actifs en quête de changement professionnel.

L’essentiel est d’acquérir des compétences en analyse de données, en langages de programmation et en modélisation statistique, mais aussi de maîtriser les principaux outils data tels que Tableau, Power BI et Excel.