Missions principales
Les Métiers INTELLIGENCE de la DONNEE étudient les données pour faire émerger les informations de valeur intéressantes pour l’entreprise ; procèdent à des analyses complexes de données quantitatives et qualitatives, notamment dans une approche prédictive ; traduisent un problème métier général en un problème informatique et statistique ; publient leurs résultats et formalisent des recommandations.
Compétences associées
- Comprendre son environnement Innovation
- Comprendre les fondamentaux de l’économie numérique.
- Traiter, analyser et collecter une information complexe (aptitude au raisonnement analytique).
- Analyser des données client et des données d’entreprise
- Comprendre les données, données structurées et numériques, données textuelles/web, données multimédia.
- Analyser des données chiffrées et des variations d’indicateurs (Utiliser des outils d’analyse statistique et mathématiques / Ordonner et synthétiser des résultats d’analyse en une information claire et simple à appréhender).
- Maîtriser les technologies d’analyse et de calcul distribués (Outils d’interrogation de bases de données / Environnements logiciels de statistique du marché et d’analyse prédictive).
- Maîtriser un domaine d’application « métier » de l’entreprise et avoir une expertise des données de son domaine d’application.
- Analyser des données complexes et en grande masse
- Maîtriser les méthodes statistiques (Modèles graphiques, réseaux bayesiens et markoviens / Statistique en grande dimension et apprentissage).
- Maîtriser les principes et algorithmes du machine-learning.
- Maîtriser les outils du Big DATA
- Maîtriser les outils du Big Data, aux niveaux bases de données et systèmes de traitement des données.
- Concevoir l’architecture technique d’un système orienté Big Data en termes de mise à disposition de ressources matérielles (serveurs), logicielles (plates-formes de calculs parallélisés et distribués) et réseaux, tout en garantissant la faisabilité et la qualité des traitements.
- Répartir les données et traitements à effectuer sur les différentes plates-formes, en garantir la sécurité et la performance.
- Définir les normes techniques adaptées à ces nouveaux traitements.
- Agir en support des équipes d’exploitation chargées de la production des traitements de données.
- Faire preuve de créativité
- Raisonner en rupture dans un monde de contraintes techniques, financières, règlementaires…
- Faire preuve de leadership
- Être capable de fédérer une équipe autour d’orientations ou de décisions, faire preuve de force de décision, de mobilisation, d’entraînement et d’orientation d’équipe, gérer les conflits.
- Faire preuve de ténacité, d’adaptation et de réactivité (être capable de se remettre en cause, de s’adapter à un environnement très évolutif, être orienté résultats).
- Évaluer et provoquer des analyses de la part de contributeurs différents (savoir créer les conditions propices à la production d’idées et mobiliser les ressources…management de la créativité).
- Communiquer / présenter avec conviction
- Adapter son discours au profil de ses différents interlocuteurs, posséder une forte capacité à convaincre et être en empathie avec les partenaires.
- Présenter une stratégie (Présenter et comparer des scénarios / Formuler des recommandations stratégiques).
- S’engager et agir en autonomie
- Apprécier les risques et les impacts de ses actions.
- Interagir en anglais
- Maitriser l’anglais technique (pour les besoins des relations fournisseurs et équipementiers, des projets internationaux, et de la compréhension de la documentation technique).
Formations
Niveau bac + 5, cursus ou mastère spécialisé en DATA Science, cursus marketing école de commerce complété d’une maitrise des nouveaux outils d’analyse statistique.
Parcours professionnels
Evolution possible vers les métiers de PROSPECTIVE et STRATEGIE TECHNIQUE ou de MANAGEMENT.
Exemples de métiers (tirés des répertoires Opérateurs)
Chargé(e) d’analyse de données, Data Analyst, Data Scientist