De nos jours, où le digital est devenu notre quotidien, la majorité des modèles économiques s’appuient sur la valorisation des données.

En effet, avec le temps, de nombreuses entreprises ont accumulé tout un vaste actif de données et ont besoin d’un professionnel spécialisé dans la gestion de ces données, et leur transformation en informations pour le suivi de l’activité. Ce professionnel est désigné par le nom : Data Manager.

Le Data Manager a plusieurs appellations telles que : Data-manager clinique ; Gestionnaire de données biomédicales ; Gestionnaire de base de données biomédicales ; Administrateur de base de données cliniques ; Coordinateur de données cliniques ; Moniteur de données biomédicales ; etc.

Vous souhaitez devenir Data Manager ? Vous avez frappé à la bonne porte ! Cette chronique est une fiche métier dans laquelle vous découvrirez toutes les étapes à suivre pour devenir un expert Data Manager. A la fin de la chronique, vous saurez quel est son intérêt dans une entreprise ? Quelles sont ses compétences ? Quelles sont ses principales missions ? Quel est le salaire qu’on peut y gagner ? Et quelles sont les différentes formations à suivre pours’orienter dans le métier ?

Quel rôle joue un Data Manager ? En quoi est-il important dans une entreprise ?

Aujourd’hui, contrairement au début des années 2000, où les data managers étaient retrouvés uniquement dans les instituts de sondage, les laboratoires pharmaceutiques, le secteur de l’assurance et de la banque ; les Data managers sont désormais sollicités dans presque tous les secteurs d’activités. Ils trouvent leur place dans tous types d’entreprise et assure la gestion des différentes données.

Le Data Manager est avant tout un “Manager”. Ainsi, son rôle est d’abord stratégique. Il doit anticiper les changements dans le secteur d’activité dans lequel évolue l’entreprise, identifier les nouvelles sources de données à récolter pour enrichir les analyses de l’entreprise, organiser techniquement et technologiquement les extractions de ces données, générer des statistiques ou mettre en cohérence différentes sources pour mettre en lumière tel ou tel phénomène.

Dans le secteur médical, il participe à un projet de recherche, en gérant notamment les données d’études cliniques.

Grâce aux techniques du MDM (Master Data Management), il définit et gère les données à la base des processus métiers de l’entreprise  : les données de référence. Par exemple, les données sur les clients, les finances, les produits, les services et la structure organisationnelle.

A titre de rappel, le Master Data Management (MDM),  garantit la fiabilité et l’uniformité des données dans toute l’organisation. Grâce à elle, chaque donnée peut être unique au sein de toute l’entreprise (car on se souvient qu’avec le Big Data, l’un des plus grands problèmes que les entreprises rencontrent c’est le problème des silos de données).

Le Data Manager  définit les politiques d’organisation et de gestion de données à travers toute l’entreprise. Il maitrise et met en place lorsque nécessaire les 3 grandes politiques de gestion de données, à savoir :

La gouvernance des données, qui consiste à définir les procédures qui contrôlent l’utilisation des flux de données dans l’entreprise. En optant pour cette pratique, le Data Manager assure l’amélioration de la qualité des données, leur sécurité et leur facilité d’utilisation.

Il ne se contente pas de définir les procédures de gestion des données, mais il pose les axes d’une données considérée comme qualitative. Par exemple, par la gouvernance, il peut dire qu’une donnée est considérée comme qualitative si :

  • elle est accessible par ses utilisateurs et présente dans le système d’information (le caractère accessible des données);
  • elle répond parfaitement au besoin et à l’usage qu’on attend de celle-ci (l’utilité des données) ;
  • elle est suffisamment précise et facile à utiliser (la précision des données) ;
  • elle est acceptable (la validité des données) ;

Le Data manager peut également implémenter une stratégie de Data Warehousing, encore appelé «entrepôt de données » dans le but de regrouper les données de l’entreprise afin de les analyser, puis aider à la prise de décision stratégique.

Le Data Manager peut aussi implémenter un Data lake dans l’entreprise, un espace physique ou logique dans lequel sont centralisées les données de l’entreprise pour des cas d’usage anticipés.

Les missions d’un Data Manager

La principale mission d’un Data Manager est de structurer et valider les données de l’entreprise. Il définit les procédures et les stratégies qui contrôlent la façon dont l’entreprise collecte, stocke, exploite et utilise la donnée. A l’aide de systèmes informatiques dédiés, il met en place ces procédures et ces stratégies.

Au départ, il fait une analyse de besoin des utilisateurs, et créé les bases de données nécessaires. Il vérifie ensuite la crédibilité et la viabilité des données que ceux-ci vont utiliser. Il peut aussi aller au delà de cela et convertir ces données en modèles statistiques appuieront la prise de décision.

Dans le domaine médical, en plus de ses tâches classiques, il est également en charge de la collecte et de la gestion des données dans le cadre d’un protocole de recherche biomédicale.

Il a également pour mission de faire en sorte que les données qu’il manipule soient aussi compréhensibles que possible pour tous les collaborateurs de l’entreprise dans laquelle il intervient. Pour être plus explicite, le Data Manager doit pouvoir communiquer, expliquer clairement les résultats qu’il obtient à travers son interaction positive avec les membres. 

Ses différentes missions peuvent se résumer à la :

  • Réalisation d’entretiens et questionnaires ;
  • définition des données de référence;
  • définition de la politique de collecte et d’utilisation de la donnée dans l’entreprise
  • Collecte des données ;
  • Vérification de la validité et fiabilité des données ;
  • Formulation des données en indicateur de suivi de performance (KPI);
  • Réalisation des tableaux de bord ;
  • Élaboration de modèles statistiques ;
  • Description, explication, prédiction des données ;
  • Interprétation des résultats

A présent, nous allons vous détailler les différentes compétences qu’il faut, pour travailler en tant que Data Manager.

Les compétences d’un Data Manager 

Pour mener à bien son travail, il doit posséder des compétences particulières, notamment en ingénierie informatique. Il sera en effet amené à utiliser des outils spécifiques au Big Data, notamment les outils de traitement des données comme « Hadoop » ou « Spark », pour transformer les données brutes en informations utiles. Le langage informatique n’a donc aucun secret pour lui.

Il devra également faire preuve de qualité de management, d’anticipation et avoir une vision globale des métiers de l’entreprise afin de conduire des analyses pertinentes et utiles à ses clients (les différentes directions internes).

En somme, plusieurs qualités sont requises pour exercer ce métier et ses compétences peuvent être résumées en 3 grandes catégories :

  • Informatique et statistique : le Data Manager doit être à l’aise avec les mathématiques, les statistiques, l’algorithmie. Ces connaissances sont nécessaires dans la construction des bases de données et les analyses. Mais, au-delà de ces bases scientifiques, le poste de Data Manager est d’abord un poste de Management et tend à évoluer de plus en plus vers la stratégie.
  • Pédagogie et discrétion : pour les phases d’analyse des résultats et de restitution, le Data Manager doit faire preuve de clarté et d’un grand esprit de synthèse. Il est important qu’il se mette à la portée de ses interlocuteurs, qui peuvent être très variés. Son aisance devra être réelle, à l’oral comme à l’écrit. Par ailleurs, dans la mesure où il traite souvent des informations stratégiques pour l’entreprise, il doit savoir faire preuve d’une grande discrétion, en interne comme à l’extérieur de son travail.
  • Une bonne connaissance du secteur : selon le secteur vers lequel il s’oriente, il devra, outre un solide socle de connaissances techniques, avoir des bases en marketing, commerce, vocabulaire médical ou bancaire… Les doubles profils sont particulièrement recherchés. Cette polyvalence peut s’acquérir à travers l’expérience, les stages ou la formation en alternance.

D’autres compétences sont aussi très appréciées par les entreprises :

  • Maîtrise des systèmes de gestion de base de données : Apache Derby, DB2,  Microsoft SQL Server, Microsoft Access, OpenOffice.org Base, Neo4j, DynamoDB, MongoDB, etc.
  • Maîtrise des langages de requêtes de type SQL ou le langage d’interrogation de données : SQL est un langage de définition des données (LDD), de manipulation de données (LMD), de contrôle des données (LCD) et d’interrogation des données (LID)
  • Connaissance des solutions de bases de données SQL : Teradata, Microsoft SQL Server, SAS Base, SAP Hana, PostgreSQL, OLAP, data warehousing, modélisation multidimensionnelle, MDM
  • Maîtrise des framework de calcul massivement parallèle de données : Hadoop, Spark, Kafka
  • Bonne maitrise du logiciel SAS ;
  • Connaissance du CDISC et de la règlementation ICH ;
  • Savoir collaborer activement avec les personnes impliquées dans la coordination des études ;
  • Dans le cadre de ses missions, savoir analyser une situation en toute autonomie et apporter la réponse appropriée ;
  • Travailler en équipe pluridisciplinaire et en mode projet (Scrum, SAFe);
  • Disposer d’une appétence à apprendre ;
  • Présenter à l’oral ses réalisations (état, suivi, bilan, etc.) notamment dans le cadre d’une réunion ;
  • Défendre son point de vue et présenter les bons arguments pour convaincre ;
  • Réaliser des tâches complexes ou techniques conformes aux standards de l’entreprise dans les délais définis ;
  • Organiser son propre travail et le séquencement des opérations ;
  • Faire preuve de pédagogie et capacité à synthétiser/vulgariser.

Les formations : comment devenir un expert Data Manager ?

Pour devenir Data Manager, les formations d’ingénieur orientées statistiques, informatiques, mathématiques appliqués sont à privilégier. Un Bac +5 sera souvent favorisé à l’embauche, cependant, la pénurie de spécialistes Big data laisse une chance aux titulaires d’un Bac +2/3 qui auront acquis de l’expérience et/ou une double compétence. Notamment grâce aux formations en alternance ou aux stages longs. En effet, des connaissances en marketing ou dans le secteur d’activité convoité peuvent faire la différence.

De façon détaillée, on a le :

  • Niveau bac + 2 : DUT statistique et informatique décisionnelle
  • Niveau bac + 3 : Licence professionnelle, mention métiers du décisionnel et de la statistique, spécialisée en data mining (traitement de l’information pour la décision) ;
  • Niveau bac + 5 : Statistiques, informatique ou MIAGE spécialisé en gestion de données, traitement de l’information pour la décision… ; diplôme d’ingénieur spécialisé en statistique ou en data management

En termes de Master, il en existe trois principaux pour s’orienter vers le métier de gestionnaire de données :

  • Diplôme d’ingénieur spécialisé en management des données ;
  • Master de mathématiques appliquées avec une spécialisation autour des statistiques ;
  • Master en traitement de l’information et en exploitation des données.

Cependant, comme nous l’avons dit plus haut, il existe des filières plus courtes – comme le DUT informatique – pour devenir Data Manager. Les voies de l’alternance qui permettent d’allier expérience professionnelle et titularisation du stagiaire plaisent aussi beaucoup aux entreprises.

Le salaire d’un Data Manager

Enfin, nous y sommes ! La question qui vient directement à nos bouches quand on nous parle d’un métier.

Vu la demande sur le marché de l’emploi, les salaires montent facilement. Le Data Manager débute généralement avec un salaire variant entre 2 200 et 2 600 euros bruts par mois. Sa rémunération varie en fonction du domaine d’activité de son entreprise et en fonction de ses responsabilités. Il peut avoir des perspectives d’évolutions dans sa carrière et plus s’orienter vers un poste supérieur ou même, il peut décider de se lancer et créer sa propre société dans la gestion des données…

Selon les estimations de Glassdoor, le salaire moyen pour le poste de Data Manager est de 47 143 € par an en France, au moment de la publication de cette chronique. Il s’agit là, d’estimations basées sur 29 salaires postés anonymement sur Glassdoor par des employés occupant ce poste.

Le salaire minimum affiché est de 30 000 €, alors que le plus haut salaire est à 80 000 €. Notons que le salaire moyen d’un Data Manager, dépasse largement celui d’un Consultant Big Data qui est à 41 358 € par an en France.

salaire data manager

De même, des statistiques récentes sont connues sur Talent.com où, selon les estimations de cette année 2021, le salaire moyen d’un Data Manager est de 59 893 €/an. L’étude s’est basée sur 624 salaires. Il est notifié qu’aux niveaux débutants, les postes commencent avec un salaire avoisinant 10 694 €/an, alors que les experts sont payés jusqu’à 124 800 €/an.

data manager progression

Nous sommes arrivés au terme de cette chronique. S’il y’a une chose que vous devez retenir c’est qu’un Data Manager est chargé de définir les politiques de collecte, stockage et utilisation des données d’une entreprise.

Nous sommes à une ère, où les informations se multiplient à une vitesse de croisière dans les entreprises. Il urge donc que ces entreprises recrutent un gestionnaire de données pour les aider à les exploiter efficacement. C’est dans ce contexte que le Data Manager intervient.

Il peut travailler dans plusieurs secteurs d’activité. Dans le secteur médical par exemple, il recueille des données cliniques afin d’interpréter les résultats. En fonction du domaine d’activité, le Data Manager a un profil à la fois commercial, marketing ou informatique. La demande est forte dans tous les secteurs, vu l’importance de leur prestation. En ce qui concerne les rémunérations, elles sont très intéressantes.  D’où la nécessité de se faire former dans ce métier.

Nous mettons à votre disposition un catalogue de formations que vous pouvez utiliser pour vous ré-orienter facilement vers ce métier.

Si vous avez des questions par rapport à cette chronique, n’hésitez pas à nous les poser.


Juvénal JVC

Juvénal est spécialisé depuis 2011 dans la valorisation à large échelle des données. Son but est d'aider les professionnels de la data à développer les compétences indispensables pour réussir dans le Big Data. Il travaille actuellement comme Lead Data Engineer auprès des grands comptes. Lorsqu'il n'est pas en voyage, Juvénal rédige des livres ou est en train de préparer la sortie d'un de  ses livres. Vous pouvez télécharger un extrait de son dernier livre en date ici : https://www.data-transitionnumerique.com/extrait-ecosystme-hadoop/

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