Le métier de chef de projet data est devenu essentiel pour les entreprises souhaitant exploiter le plein potentiel de leurs données. En effet, il joue un rôle important dans la transformation numérique et la prise de décision basée sur les données.
Il est responsable de la coordination et de la supervision de projets complexes qui impliquent la collecte, l’analyse et l’utilisation des données disponibles. Il travaille en étroite collaboration avec diverses équipes, des équipes techniques aux équipes métiers, pour s’assurer que les projets sont livrés à temps, dans les limites du budget, et avec les résultats escomptés.
En plus de ses compétences techniques, le chef de projet data doit posséder de solides compétences en gestion de projet. Il doit être capable de planifier, d’organiser et de diriger des projets complexes, tout en gérant les attentes des parties prenantes et et faisant preuve d’une grande adaptabilité.
Présentation du métier
Définition et rôles
Le chef de projet data est un professionnel chargé de superviser et de coordonner tous les aspects des projets liés aux données au sein d’une organisation. Il joue un rôle central dans la planification, l’exécution et la livraison des projets qui impliquent la collecte, l’analyse et l’exploitation des données pour répondre aux objectifs stratégiques de l’entreprise.
Ses responsabilités incluent
- Identification des besoins en données : Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre leurs exigences et déterminer les données nécessaires pour atteindre leurs objectifs.
- Planification des projets : Développer des plans de projet détaillés, incluant les échéanciers, les ressources, les budgets et les objectifs clairs.
- Coordination des équipes : Travailler avec des équipes multidisciplinaires, incluant data scientists, data analysts , data engineers et d’autres professionnels techniques.
- Gestion des ressources : Allouer et gérer les ressources nécessaires, y compris les outils technologiques et le personnel.
- Surveillance et contrôle : Suivre l’avancement des projets, gérer les risques et les problèmes, et s’assurer que les projets respectent les délais et les budgets fixés.
- Communication : Assurer une communication efficace avec toutes les parties prenantes, en fournissant des mises à jour régulières et en assurant la transparence tout au long du projet.
Compétences requises
- Analyse des données : Compréhension approfondie des techniques d’analyse de données pour pouvoir orienter les décisions stratégiques.
- Gestion de projet : Expertise en méthodologies de gestion de projet telles que Agile, Scrum ou Waterfall.
- Connaissance des langages de programmation : Maîtrise de langages comme Python, R, et SQL.
- Technologies de l’information : Familiarité avec les infrastructures de données, les outils de gestion des bases de données, et les plateformes de big data.
- Compétences en communication : Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes à une audience non technique.
Différences avec le Data Manager et le Head of Data ?
Bien que le chef de projet data, le Data Manager et le Head of Data travaillent tous dans le domaine de la gestion des données, leurs rôles et responsabilités diffèrent. Le tableau ci-dessous présente succinctement ses trois métiers différents.
| Chef de projet Data | Data Manager | Head of Data | |
|---|---|---|---|
 Focus |
Gestion des projets spécifiques liés aux données. | Gestion des opérations de données au quotidien. | Stratégie globale et leadership en matière de données. |
 Responsabilités |
Planification et exécution des projets, coordination des équipes, gestion des ressources et des délais. | Administration des bases de données, assurance de la qualité des données, gestion des processus de collecte et de stockage des données. | Élaboration de la stratégie de données de l'entreprise, leadership des équipes de données, gestion des relations avec les cadres supérieurs. |
 Objectifs |
Assurer la réussite des projets individuels de bout en bout. | Maintenir l'intégrité et la disponibilité des données au sein de l'organisation. | Maximiser la valeur des données pour l'entreprise et aligner les initiatives de données avec les objectifs stratégiques globaux. |
Langages de programmation et outils utilisés
Le tableau ci-après présente différents outils utilisés (non exhaustifs) par les chefs de projet Data :
| Langages | Outils de gestion de projet | Analyse de données |
|---|---|---|
 Python |
 Jira |
 Power BI |
| Largement utilisé pour l'analyse des données, le machine learning et le développement de scripts | Outil de gestion de projet Agile permettant une collaboration étroite | Un des outils les plus populaires pour la visualisation de données |
 R |
 Asana |
 Tableau |
| Particulièrement populaire pour les analyses statistiques | Plateforme flexible pour la planification, l’organisation et la collaboration | Outil puissant de visualisation de données |
 SQL |
 Trello |
 Hadoop & Spark |
| Indispensable pour la manipulation de données relationnelles | Visualisation des projets sous forme de tableaux Kanban | Plateformes essentielles pour l’analyse Big Data |
| D’autres compétences peuvent être utiles, comme Scala ou MongoDb par exemple | Des outils différents existent et peuvent être utilisés, comme Monday | Une variété d’autres outils existent et peuvent être pertinent, tels que Hive ou Cliqview |
Salaire du chef de projet Data
En France et selon , son salaire est situé entre 55.000 et 65.000 euros par an(1). Cette fourchette est indiquée à titre informatif seulement et peut varier selon les sociétés.
N’hésitez pas à consulter nos formations pour devenir chef de projet Data directement sur notre site.
(1) Source : www.absparis.com
