Fiche métier Data Manager : Derniers freelances inscrits et nouvelles missions déposées

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Le métier de Data Manager

Le rôle du Data Manager est aujourd’hui essentiel pour gérer, analyser et sécuriser les précieuses informations dont disposent les organisations. Cette fiche métier est destinée à ceux qui envisagent de devenir Data Manager, ainsi qu'aux entreprises cherchant à sélectionner le meilleur prestataire freelance pour leurs projets. Découvrez tous les aspects de ce métier clé, les défis, les compétences requises et l'impact qu'il peut avoir sur le succès d'une entreprise à l'ère du numérique.

Qu'est-ce qu'un Data manager ?

Imaginez un agriculteur dans son champ. Son rôle est de cultiver, de soigner et de récolter les fruits et légumes. Il doit connaître le type de sol, choisir les bonnes graines, planter au bon moment, arroser avec soin et protéger ses cultures des intempéries et des nuisibles. Lorsque les fruits et légumes sont mûrs, il les récolte, les trie et les prépare pour la vente ou la transformation.

De la même façon, un Data Manager cultive des données. Il commence par sélectionner et planter les "graines" de données, c'est-à-dire qu'il identifie et collecte les données pertinentes pour l'entreprise. Comme l'agriculteur qui prend soin de ses cultures, le Data Manager doit entretenir ces données, en s'assurant de leur qualité et de leur exactitude. Il les "arrose" en les mettant à jour régulièrement et les "protège" en veillant à leur sécurité et à leur confidentialité.

Lorsque les données sont "mûres", c'est-à-dire lorsqu'elles sont prêtes à être analysées, le Data Manager les récolte. Il les trie, les analyse et les transforme en informations utiles, tout comme l'agriculteur qui trie et prépare ses produits pour le marché. Ces informations sont ensuite utilisées pour nourrir les décisions stratégiques de l'entreprise, tout comme les fruits et légumes nourrissent les personnes.

Quel est le rôle d’un Data manager ?

Le rôle principal d'un Data Manager, aussi connu sous le nom de gestionnaire de données, est de recueillir, organiser et optimiser l'exploitation des informations d'une entreprise. Ce métier, qui a émergé avec la multiplication et la complexification des données, est crucial dans tous les secteurs d'activité.

Les missions d’un Data manager

Voici les responsabilités principales de ce métier :

  • Identification et collecte des données : Le Data Manager identifie et recueille les données vitales d'une entreprise, telles que les références clients, données produits, fournisseurs, et résultats d'études cliniques. Cette étape est cruciale pour assurer que les données pertinentes sont disponibles pour une analyse ultérieure.
  • Organisation et analyse des données : Une fois collectées, ces données doivent être structurées et analysées. Le Data Manager est responsable de trouver les meilleures solutions techniques pour cette tâche, en veillant à la qualité et à la sécurité des fichiers. Il s'occupe également de l'enrichissement des bases de données, de leur nettoyage (comme la suppression des doublons), et de la mise à jour des informations.
  • Dimension stratégique : Au-delà de la gestion des données, le rôle du Data Manager a une dimension stratégique. Il doit anticiper les changements dans son secteur d'activité, récolter de nouvelles données, et effectuer des analyses pour mettre en lumière des phénomènes ou tendances spécifiques.

Combien gagne un Data manager : salaire et TJM ?

Le salaire d'un Data Manager en France varie en fonction de l'entreprise et de l'expérience du professionnel. D'après les informations recueillies sur Glassdoor, le salaire annuel moyen pour un Data Manager en France est de 57360 euros. Ces chiffres sont basés sur 194 salaires publiés anonymement sur Glassdoor par des employés occupant ce poste en France.

Le Taux Journalier Moyen (TJM) d'un Data Manager freelance varie en fonction de plusieurs facteurs, notamment l'expérience et la localisation géographique. Voici un aperçu des TJM moyens selon l'expérience et la localisation :

  • Moins d'un an d'expérience : en Île-de-France 325 euros et dans les autres villes 525 euros.
  • 1 à 2 ans d'expérience : en Île-de-France 366 euros et dans les autres villes 280 euros.
  • 3 à 4 ans d'expérience : en Île-de-France 525 euros.
  • 5 à 10 ans d'expérience : en Île-de-France 706 euros.
  • 11 à 15 ans d'expérience : en Île-de-France 796 euros.
  • Plus de 15 ans d'expérience : en Île-de-France 779 euros et dans les autres villes 604 euros.

Quelles sont les compétences d’un Data manager ?

Voici un résumé des compétences requises pour ce métier.

Hard Skills (Compétences techniques) :

  • Maîtrise des outils de gestion de données : Un Data Manager doit avoir une excellente connaissance des systèmes de gestion de bases de données, des outils de data warehousing, et des logiciels d'analyse de données. La maîtrise de langages de programmation comme SQL, Python, ou R est souvent indispensable.
  • Compétences en analyse statistique et mathématique : La capacité à interpréter des ensembles complexes de données à l'aide de méthodes statistiques est capitale.
  • Connaissance des normes et réglementations : La gestion des données implique de respecter des normes de confidentialité et de sécurité, telles que le RGPD. Le Data Manager doit être au fait des législations en vigueur.
  • Expérience en data science et big data : Une compréhension approfondie des concepts de data science et de big data est souvent requise, notamment pour les entreprises traitant de grands volumes de données.

Soft Skills (Compétences comportementales) :

  • Capacités d'analyse et de synthèse : Le Data Manager doit être capable d'analyser des informations complexes et de les synthétiser de manière compréhensible pour différents publics.
  • Compétences en communication : La capacité à communiquer clairement les résultats des analyses et à collaborer avec d'autres départements est un atout.
  • Gestion du temps et organisation : La gestion efficace de multiples projets et la capacité à respecter des délais serrés sont importantes dans ce rôle.
  • Esprit critique et résolution de problèmes : Le Data Manager doit être capable d'identifier rapidement les problèmes potentiels dans les ensembles de données et de trouver des solutions efficaces.
  • Adaptabilité et apprentissage continu : Le domaine de la gestion des données évolue rapidement, nécessitant une capacité d'adaptation et un engagement envers l'apprentissage continu.

Comment se former au métier de Data manager ?

Pour se former, il est recommandé de poursuivre des études jusqu'à un niveau Bac + 5. Les formations pertinentes incluent des licences professionnelles ou des BUT en statistique, ainsi que des masters spécialisés en statistique, gestion de données, data mining, ou traitement des données pour l'aide à la décision. Il existe également des diplômes d'ingénieur avec une spécialisation en statistique ou une option en data management. Les recruteurs ont tendance à privilégier les candidats ayant un niveau Bac + 5.

Ces formations permettent d'acquérir les compétences nécessaires en mathématiques, algorithmes, statistiques, et maîtrise des outils informatiques spécifiques à la gestion de bases de données. De plus, une bonne connaissance du secteur d'activité visé est essentielle, car les doubles profils sont particulièrement recherchés. Cette polyvalence peut s'acquérir à travers l'expérience, les stages, ou la formation en alternance.

Comment trouver le bon Data manager ?

Pour recruter un Data manager freelance compétent, voici quelques étapes à suivre :

  • Définir les besoins spécifiques de l'entreprise : Avant de commencer la recherche, déterminez clairement les besoins de votre entreprise en matière de gestion de données. Cela inclut le type de données à gérer, les objectifs spécifiques et les compétences techniques requises.
  • Rechercher des profils qualifiés : Utilisez des plateformes professionnelles comme LinkedIn ou des sites spécialisés en recrutement IT comme Freelance-informatique.fr pour trouver des profils de Data managers freelances. Vous pouvez également vous tourner vers des forums et des groupes professionnels dédiés à la data science et à la gestion de données.

Pour vous faciliter la tâche, vous pouvez aussi solliciter un expert de Freelance-Informatique. Il cherchera les meilleurs profils et effectuera une présélection en fonction de vos critères. Vous validez les profils et démarrez votre collaboration en toute tranquillité.

  • Vérifier les compétences et l'expérience : Lors de l'examen des candidatures, accordez une attention particulière à l'expérience du candidat dans des projets similaires et à ses compétences techniques.
  • Évaluer la compréhension du secteur : Un bon Data manager doit avoir une compréhension approfondie du secteur d'activité de votre entreprise. Cela lui permettra de mieux structurer et analyser les données de manière pertinente.
  • Organiser des entretiens et des tests pratiques : Les entretiens doivent inclure des questions techniques et des études de cas pour évaluer les compétences pratiques du candidat. Vous pouvez également demander des références ou des exemples de travaux antérieurs.
  • Négocier les termes du contrat : Une fois le candidat idéal trouvé, discutez des termes du contrat, y compris la durée, les livrables, les attentes en matière de communication et la rémunération.

Comment trouver des missions en tant que Data manager ?

Se lancer est souvent un défi. Voici une liste d’actions à entreprendre pour parvenir à décrocher vos premières missions :

  • Développer une expertise sectorielle : Comprendre les spécificités des secteurs dans lesquels vous souhaitez travailler (par exemple, le marketing, le secteur médical, la banque) et acquérir des connaissances pertinentes dans ces domaines.
  • Développer un réseau professionnel : Participer à des conférences, des séminaires, et s'engager dans des réseaux professionnels liés au data management pour rencontrer des clients potentiels et se faire connaître.
  • Utiliser des plateformes de freelancing : S'inscrire sur des plateformes spécialisées où les entreprises recherchent des Data Managers freelance.

Vous êtes sur la plateforme n°1 pour les métiers de l’IT. Commencez par créer votre profil. Valorisez vos compétences. Remplissez soigneusement toutes les informations. Vous pourrez être directement sollicités par des entreprises qui cherchent un profil comme le vôtre.

  • Mettre en avant ses réalisations : Créer un portfolio ou un CV en ligne détaillant les projets sur lesquels vous avez travaillé, en mettant en évidence vos compétences et vos réussites.
  • Proposer des services adaptés : Comprendre les besoins spécifiques des entreprises et proposer des services de data management personnalisés.
  • Obtenir des recommandations : Les recommandations de clients satisfaits peuvent grandement aider à acquérir de nouvelles missions.

Quelles sont les évolutions possibles pour ce métier ?

Le monde d’aujourd’hui appartient aux experts de la data. Par conséquent, de nombreuses portes s’ouvrent à vous à partir du métier de Data Manager. Voici quelques-unes des évolutions possibles :

  • Spécialisation dans un domaine spécifique : Avec l'accumulation massive de données dans différents secteurs, un Data Manager peut choisir de se spécialiser dans un domaine particulier comme la santé, la finance, ou le marketing.
  • Évolution vers des rôles de leadership : Un Data Manager expérimenté peut évoluer vers des postes de direction tels que Chef de Projet Data, Directeur des Données (Chief Data Officer), ou même Directeur des Systèmes d'Information (DSI). Ces postes impliquent une responsabilité accrue dans la stratégie et la gestion des données à l'échelle de l'entreprise.
  • Consultant en data management : Grâce à l’expérience acquise, un Data Manager peut choisir de devenir consultant indépendant, offrant son expertise à diverses entreprises. Cette voie offre une grande flexibilité et la possibilité de travailler sur une variété de projets passionnants.
  • Expert en data science : Avec une formation complémentaire en statistiques et en apprentissage automatique (machine learning), un Data Manager peut se diriger vers le domaine de la data science, un secteur en forte demande.
  • Entrepreneuriat : Enfin, un Data manager peut créer sa propre entreprise ou start-up spécialisée dans la gestion des données, offrant des solutions innovantes aux défis du big data.
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Exemple de missions de Diego,
Data Manager habitant la Gironde (33)

  • Conseil / Data Manager / Data Science / Data Visualisation / Data Engineer

    Sud-Ouest (33) Bordeaux
    Jan 2022 - aujourd'hui

    Au sein de Sud Ouest Bordeaux, Je suis au sein du service marketing les missions :
    mise en place d'une application qui permet de communiquer de manière ciblée sur un segment de clients. (Flask)
    Dashboard sur le nombre d’articles lus et les thèmes les plus suivis (Looker)
    Développement d'un tableau de bord temps réel (Flask) déployer sur des clouds run un pour le back et l'autre pour le front
    Un moteur de recommandation qui permet d'afficher des articles appropriés au lecteur (Python)
    Création des segments de population grâce à plusieurs critères
    Création d'un algorithme qui peut determiner le type de thème d'un article (économie, justice, sport, france...)

    Environnement Technique : Python, Looker, Tableaux, GCP,Notebook, IA,Airflow,Docker,Git-Hub, MangoDB Google Cloud Storage , Google Cloud Run, Big Query , Redis, Cloud SQL
  • Conseil / Data Manager / Data Science / Data Visualisation / Data Engineer

    Agirc-Arcco (33) Gradignan
    Jan 2022 - Jan 2022

    Au sein de l’AGIRC ARRCO Bordeaux, je suis en charge de la mise en place d’un service data où sont traitées les données
    locales (Bordeaux) qui a notamment pour mission de détecter les anomalies et d’accompagner les métiers dans leur prise de
    décision grâce à des outils clés en main.
    Pour la partie management :
    Création d’un référentiel contenant plusieurs niveaux de détails : Base de données ou API, Tables, Colonnes puis les valeurs.
    Modélisation des différentes sources de données pour obtenir une table évolutive permettant de rajouter d'autres sources.
    Création d’une méthodologie de défaillance (AMDEC et Pareto)
    Pour la partie traitement (boîte à outils) :
    - Algorithme Stats
    - Algorithme de Classification
    - Algorithme Graphique

    Environnement Technique : Python, Power BI, Cloudera, Spark, Linux,Hadoop, Tensor Flows, GCP, Jupyter Notebook, IA Cloudera semblable à (Kubernetes, Hortonworks, Openstack), Git-Hub
  • Conseil / Data Manager / Data Science / Data Visualisation / Data Engineer

    Veolia (33) Bordeaux
    Jan 2020 - Jan 2022

    Schéma d’une stratégie data
    - Veille technologique infrastructure ,packages python (en relation avec les données métiers)
    - Pilotage du projet Bilan des flux (4 personnes)
    - Réunion avec des référents métier pour comprendre leurs besoins convergence IT/OT
    - Cartographie des applications, Fichiers (Excel, csv …)
    - Processus de qualité des données pour vérifier l'intégrité des données
    - Élaboration de la stratégie de gouvernance des données : identification des besoins, conseils, planification et organisation des
    étapes de mise en œuvre - Mise en place d’une stratégie data
    - Amener une culture data dans les équipes métiers
    - Utilisation de la méthode AMDEC pour analyser la criticité des données d'interventions
    - Utilisation de pareto pour prioriser les cas d’usages
    - Monter les compétences des équipes techniques en Python et PowerBI
    Mise en œuvre et suivi des étapes :
    - Cartographie des données, dictionnaire des données, cadrage, chiffrage du projet et planification
    - Importation des données d’applications métier dans un environnement Cloudera
    - Modélisation des données afin de les intégrer dans l’application Power BI
    - Traitement des données avec Python (Calculs, ML, IA)
    - Visualisation des données Métiers avec Power BI
    - Conception de la documentation technique, vidéos et tutoriels
    - Développement d’une application permettant de calculer des distances géographiques et de géocoder

    Environnement Technique : Python, Power BI, Cloudera, Spark, Linux,Hadoop, Tensor Flows, GCP, Jupyter Notebook, IA Cloudera semblable à (Kubernetes, Hortonworks, Openstack),Git-Hub
  • Conseil / Data Manager / Data Science / Data Visualisation / Data Engineer

    LaPiscine (33) Bordeaux
    2020 - Jan 2020

    Animation de formations Python (e-learning), Ecole La Piscine (Bordeaux) - public diversifié : doctorant, professionnel,
    adulte en reconversion…

    Environnement Technique : Python, Power BI, Cloudera, Spark, Linux,Hadoop, Tensor Flows, GCP, Jupyter Notebook, IA Cloudera semblable à (Kubernetes, Hortonworks, Openstack)
  • Data Science / Data Visualisation

    Primagaz (92) La Défense
    Jan 2019 - Jan 2020

    Animation de formations Python (e-learning), Ecole La Piscine (Bordeaux) - public diversifié : doctorant, professionnel,
    adulte en reconversion…

    Environnement Technique : Python, Power BI, Cloudera, Spark, Linux,Hadoop, Tensor Flows, GCP, Jupyter Notebook, IA Cloudera semblable à (Kubernetes, Hortonworks, Openstack)
  • Data Science / Data Visualisation Primagaz (92) La Défense
    Jan 2019 - Jan 2020

    Missions
    - Mise en œuvre de la stratégie Qualité des données : nettoyage des données des compteurs de gaz, élaboration du dictionnaire
    des données, indexation…
    - Création d’un algorithme (langage Python) pour repérer les données manquantes ou aberrantes des compteurs calorifiques et
    d’eau chaude. L’algorithme permettait également de corréler les phénomènes météorologiques avec la consommation de
    chauffage.
    - Création des Dashboards - visualisation et vérification des données

    Environnement Technique : Python, Azure, IA, Tableau Software,Git-Hub
  • Data Manager / Data Science / Data Visualisation /Formation

    SUEZ (92) La Défense
    Jan 2015 - Jan 2019

    Missions
    - Élaboration de la stratégie de gouvernance des données : identification des besoins, conseil, planification et organisation des
    étapes de mise en œuvre - Mise en place d’une stratégie data
    - Mise en œuvre de la stratégie Qualité des données : nettoyage des données provenant des compteurs d’eau
    - Création d’un algorithme (langage Python) pour analyser la consommation des réseaux d’eau à partir des données collectées
    via les compteurs (IoT), détection des anomalies et prévision de l’activité des réseaux d’eau (analyses prédictives). Restitution
    de ces analyses sous forme de tableaux de bords Power Bi et Tableau Software.
    - Modélisation des données et création de rapports Power Bi pour répondre aux différents besoins métier (régions, marketing,
    DSI, siège)
    - Organisation et animation de formations Power Bi et Tableau Software auprès d’un public de directeurs d’exploitation et
    d’opérateurs terrain, au siège et en région.
    - Mise en qualité des données dans un projet de GMAO. Outils utilisés : Jupyter Notebook, Power BI et SQL AZURE.
    - Veille technologique (Neo4j, Mongo DB, Spark)

    Environnement Technique : Python, Spark, Neo4j,Power BI, SQL, NOSQL, AZURE, Jupiter Notebook Tableau Software
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Les nouveaux profils de Data Manager

CV Directeur de programme
Laetitia

Directeur de programme

  • CHATOU
DATA DICTIONARY PMO WINDOWS BPM MEGA RGPD SQL JIRA AGILE INFORMATICA DATA QUALITY
Disponible
CV Consultant en Transformation Digitale
Christophe

Consultant en Transformation Digitale

  • PAREMPUYRE
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CV Data Analyst DATA
Shannon

Data Analyst DATA

  • LYON
PYTHON EXCEL DATA SQL
Bientôt disponible
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Nizar

Chef de projet SI | Data

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PROJECT MANAGEMENT OFFICE JAVA AGILE J2EE SQL ITIL LINUX JIRA PYTHON MYSQL
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Ismail

Data Analyst SQL

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Architecte d'entreprise DATA

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Ingénieur Full Stack (JS/PHP/Java)

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Mohamed

Product Owner SCRUM

  • PARIS
SCRUM AGILE
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Les nouvelles missions de Data Manager

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master data manager

MDM EBX ORCHESTRA
ASAP
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VBA PYTHON C# PLM STORMSHIELD
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Formateur.rice Data Steward

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ASAP
Montreuil
3 mois
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Marketing data manager

SQL DATA SALESFORCE BI MARKETING AUTOMATION
ASAP
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QUANTUM Data Manager

QUANTUM
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64 - Pau
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Data Manager

APACHE HADOOP APACHE SPARK APACHE KAFKA
ASAP
13 - Aix-en-Provence
3 mois
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