Le big data joue un rôle important dans plusieurs secteurs d’activités. Il se caractérise par la quantité de données générées par les consommateurs. Leur traitement permet de mieux analyser le comportement du public. Il est ainsi plus facile de connaître leur besoin et de leur proposer les services et les produits adéquats.
Auparavant, des sociétés spécialisées proposaient leurs analyses aux entreprises. Cependant, les nouvelles technologies ont permis de créer une nouvelle tendance. Beaucoup de sociétés souhaitent exploiter les données en leur possession. Elles les utiliseront dans leur stratégie marketing afin de développer leur activité et d’augmenter leur chiffre d’affaires.
La plupart de ces nouveaux métiers requièrent des compétences spécifiques. Cela explique le fait que la demande est inférieure à l’offre. Cette caractéristique permet à des freelances big data de trouver une place facilement.
D’autre part, les postes à pourvoir dans ce secteur sont en pleine croissance. Il faut savoir que les spécialistes dans ce domaine travaillent souvent dans des groupes industriels. Ils évoluent dans la finance, l’assurance et la banque.
La grande majorité des freelances big data travaille également chez les opérateurs qui traitent et stockent les données. Il s’agit notamment des hébergeurs, des fournisseurs d’accès internet et des data centers.
Le Big Data désigne les grands volumes de données variées et qui circulent à grande vitesse. Ces jeux de données complexes requièrent un système de traitement spécifique. Ils proviennent de nombreuses sources telles que les réseaux sociaux, les applications mobiles ou les pages internet.
Avec des flux constants, elles peuvent facilement atteindre des dizaines de téraoctets et de pétaoctets. Ces données sont non structurées et il faut une bonne organisation pour les exploiter correctement.
Le Big Data revêt effectivement une importance capitale dans différents secteurs d’activité. Il faut aussi savoir que des avancées technologiques optimisent leur stockage et leur coût d’exploitation. Les données deviennent plus accessibles, permettant de prendre les bonnes décisions commerciales.
Les données offrent ainsi la possibilité de proposer de nouveaux produits selon les comportements des consommateurs. Il existe ainsi de nombreuses entreprises technologiques spécialisées dans ce domaine. Elles traitent et analysent une grande quantité de données en permanence.
Les entreprises construisent alors une équipe de professionnels pour analyser l’ensemble de ces données. Leur travail et leur perspicacité aident à déterminer les nouvelles tendances. En se posant les bonnes questions, il est possible d’anticiper les besoins des clients.
Par ailleurs, certaines entreprises préfèrent confier cette mission big data à des freelances. Ces derniers disposent des compétences et des outils nécessaires pour mener à bien ce projet. Leur expertise leur permet de satisfaire les exigences de ces sociétés.
En tant que Directeur de la Data, il dirige l’équipe spécialisée dans le Big Data. Il supervise chaque étape depuis la collecte jusqu’à l’analyse des données.
Aussi, le Chief Data Officer veille effectivement à identifier les types de data indispensables au développement de l’entreprise. Il les transfère ensuite à ceux qui se chargent de leur traitement. Il s’assure également que l’exploitation de ces données respecte l’éthique sans violer la vie privée des consommateurs.
Pour occuper ce poste en interne ou en tant que consultant, il est important d’avoir un diplôme d’ingénieur. Une solide expérience et des compétences en informatique, management et marketing sont également nécessaires.
Secondant le CDO, le Business Intelligence Manager utilise des outils performants et efficaces pour contrôler le travail de l’équipe. Il met ainsi en place des outils de reporting et des tableaux de bord. Ces derniers sont ensuite intégrés dans le réseau informatique pour en faciliter l’accès à tout le personnel.
Pour exercer en tant Business Intelligence Manager, il est important d’avoir une bonne maîtrise en informatique, en anglais et en gestion de données. Il est également très important d’avoir un diplôme délivré par des écoles d’ingénieurs.
Le Data Scientist se charge de la collecte du big data afin de traiter et d’analyser les données. Son travail est important, car ses interprétations visent à optimiser la stratégie marketing de l’entreprise.
Par ailleurs, le Data Scientist crée des algorithmes qui permettent de trier les informations utiles. Le département commercial peut ainsi trouver le bon product/market. Il est certain de rencontrer le succès escompté en s’adressant au bon public.
Aussi, le Data Scientist a des compétences en statistique, en informatique et en management. Il maîtrise également les outils et les technologies relatifs au traitement de données telles que Java, Hadoop, Bigtable ou MapReduce. Il lui faut aussi avoir suivi une étude dans des écoles d’ingénieurs.
Son travail consiste à trier et organiser les données qui lui parviennent. Il doit effectivement se charger de leurs interprétations et de leurs analyses. Le Data Analyst doit pouvoir communiquer à l’entreprise les informations indispensables pour les prises de décision.
Ces indicateurs clés ont une importance capitale dans les campagnes publicitaires, mais aussi dans la conception des produits. Le Data Analyst doit avoir un diplôme délivré par une école d’ingénieurs. Il doit également maîtriser les outils et les technologies lui permettant de traiter rapidement les grands volumes de données.
Le Data Miner est celui qui déniche les informations utiles parmi les données qu’il compulse pendant des heures. Il se charge de les rendre exploitables par les dirigeants de l’entreprise. Il doit avoir de bonnes compétences en informatique, en business et en statistiques.
Pour postuler, il faut avoir au moins une licence en marketing ou en informatique. Au fil des années, il peut occuper le poste de Data Analyst et de Data Scientist.
Le Master Data Manager est également appelé gestionnaire des données. Il est chargé de l’exploitation optimale des données. Il les regroupe ainsi par catégorie en fonction de leur utilité et de leur importance.
Les informations peuvent concerner les fournisseurs, les articles, les clients, les normes et les législations. Il est donc très important d’éviter la moindre erreur pour ne pas perturber le processus de traitement.
Chaque équipe métier peut ainsi immédiatement les exploiter et d’obtenir toutes les informations qui leurs sont utiles. Le data manager doit maîtriser les règles de gestion des données.
Le Data Protection Officer est responsable de la protection des données de l’entreprise où elle travaille. Ce poste est obligatoire pour les sociétés employant plus de 250 personnes. Il doit veiller à la non-violation des données personnelles.
Pour cela, le Data Protection Officer se tient au courant de tous les projets en cours. Il doit avoir de solides compétences en droit, en informatique, en marketing et en communication.
Le freelance big Data est un métier d'avenir, fortement attrayant et captivant pour les jeunes passionnées de l'informatique. Le métier promet de salaires extrêmement élevés autant pour les débutants et les experts.
Ces professionnels du traitement des données informatiques sont indispensables à toutes les entités modernes qui souhaitent exploiter les données utilisateurs à leurs avantages. Comme des milliers de données web circulent chaque jour dans le monde numérique, l'analyse et le traitement de ces données, à fortes valeurs ajoutées, aident à la prise de décisions stratégiques au sein de l'entreprise.
Le Data science cerne tout ce qui concerne l'analyse des données informatiques. Le domaine renferme plusieurs branches de spécialisations. Le big Data freelance peut alors se traduire en un big Data engineer. Il a la responsabilité d'assurer et de maintenir les outils et les infrastructures informatiques destinés au stockage de données. Cet architecte de données bâtit et sécurise la structure informatique.
L'ingénieur en big Data possède de fortes compétences dans le développement informatique et de la maitrise des différents langages de programmation : gestion de base de données, langages de programmation Ios, JavaScript, C++, DevOps… Ainsi, certains d'entre eux excellent dans le langage de programmation orienté objet et deviennent un Data scientist python. Ces professionnels possèdent une réelle maitrise de la machine learning python.
En complément, cet expert doit également disposer d'excellentes connaissances des bases de données relationnelles (SQL) et non-relationnelles (noSQL). Son esprit d'analyse poussé lui facilite son travail. Toutefois, il doit aussi se munir de rigueur et de forte créativité pour trouver les solutions aux problèmes les plus complexes.
La Data scientist freelance se spécialise dans l'analyse des données statistiques informatiques. Cet expert de la gestion et de l'analyse des données massive étudie en détail tout un ensemble de données, multiples et dispersées, pour en dégager les principaux indicateurs facilitant ainsi la prise de décision dans l'entreprise.
Ce travail est primordial pour faire face à une problématique précise et pour en trouver la meilleure solution bâtie sur une excellente stratégie offensive. « Data miner », « Data scientist » ou encore « Data analyst » désigne le même poste et demande les mêmes compétences.
En tant qu'expert de l'analyse de données, les compétences indispensables à ce métier s'avèrent complexe. Le freelance doit maitriser les outils standards de conception, l'exploitation du Data au service du processus métier interne de l'entreprise ou du client, le traitement des données, la maitrise des applications Data…
En général, le freelance Data scientist passe l'école d'ingéniorat et dispose d'un niveau Bac +5 en analyse statistique ou en programmation informatique. Cet univers demande de réelles connaissances en informatiques, en mathématiques, en technologie et en business.
Ils sont essentiels pour les entreprises parce qu'ils analysent les données brutes pour les transformer en des mines d'informations précieuses et exploitables pour l'entreprise. La maitrise de l'analyse big Data ou l'analyse de ces données complexes facilite la résolution des problèmes analytiques difficiles à gérer.
Lead the IT master plan definition of the domain BI, Big Data & AI (CDH/HDP vers
CDP Cloudera, nouveaux cas d’usages, Etat de l’art, Swot, orientation cloud, …)
o Define and manage the annual Big Data/IA program
o Define the architecture, planning, risks of all projects of the domain (Business
Monitoring, CEM, Fraud management, Revenue insurance, NBA, NBO, selfservice
BI, Modern Datawarehouse...) and present it for validation at the IT Board under the
chairmanship of Sonatel CIO
o Evaluate and present the costing of all projects of the domain to the investment
committee under the chairmanship of Sonatel deputy CEO
o Make or Buy Strategy definition for Sonatel Data analytics solutions
o Lead RFP/RFI of the domain (BI, Big Data, IA) for new solution acquisitions
o Sonatel Technical project manager and Solution architect for OPAL project (Big
Data for development)
o Ad hoc studies to response to Business urgent needs in term of Data Analytics
o Member at the IT Archi Review Committee ( validation of the architecture of all IT
projects)
o VEOLIA: Modern BI Architecture - Offload with Cloudera Distribution
o RTE France: POC Kafka for messaging system within Cloudera Big data platform
Information System & Big Data Consultant – SENTELIS , FRANCE
CARREFOUR : Digital transformation, API Management framework and solution
Benchmark Functional, logical and technical architecture for API Management
platform (API Gateway, API Manager, Portals, REST / JSON design rules, web
services)
o AGOS (Crédit Agricole Corporate – Italia): Data Factory Group/PoC Use case
DMS, Solution architecture and POC for DMS (Document Management System)
using MAPR.
o AG2R La Mondiale: RFP (Request for proprosal) Big Data functional and nonfunctional specification of a Big Data distribution selection (Hortonworks, Cloudera,
Mapr) and its integration within a Data centric information system, security, …
o BNP Personal Finance: Digital and Industrial Architecture to meet new 3.0
requirements: omni-channel, engaging experience, personalized and contextualized
prospects /customers and partners, Big Data ...
Project management of Interconnection of service platforms and Datacenter
o Orange national Internet network reconfiguration coordination accordingly to traffic
evolution (Internet, TV, Voice, VOD) and new customer services deployment
Technical bid preparation and management in telecom sector (Very high speed
network, IP/MPLS, IP Backbone, ...)
o Identification of the products to be positioned in collaboration with the "Product Unit"
o Defense of the offer at customer site.
Stage de Leadership –Naval School of Brest
Technical bid preparation and management in telecom sector (Very high speed
network, IP/MPLS, IP Backbone, ...)
o Identification of the products to be positioned in collaboration with the "Product Unit"
o Defense of the offer at customer site.
Stage de Leadership –Naval School of Brest