Avec l’explosion du Big Data, le métier de Data Manager s’est imposé comme un poste primordial au sein des entreprises. Ce professionnel, aussi appelé gestionnaire de données, garantit la fiabilité, la sécurité et la qualité des données utilisées dans les prises de décision.
Découvrez ici son rôle, ses missions, les compétences requises, les perspectives d’évolution et les salaires associés.
Qu’est-ce qu’un Data Manager ?
Le Data Manager est le garant de la gestion des données au sein d’une organisation. Son travail repose sur trois piliers essentiels :
- Collecter et organiser les données pertinentes
- Assurer la sécurité et la conformité des données (notamment en respectant les normes comme le RGPD)
- Rendre les données exploitables pour les équipes décisionnelles
Apparu dans les années 2000 avec l’essor des données numériques, ce métier a depuis intégré tous les secteurs d’activité. Il joue un rôle déterminant dans les entreprises dites data-driven, où les décisions stratégiques reposent sur l’analyse des données collectées.
Le rôle et les missions d’un Data Manager en entreprise
Le rôle du Data Manager est multiple, il permet aux entreprises de garantir la pertinence et une exploitation optimale des données stratégiques accumulées. Voici quelques exemples des nombreuses responsabilités qui incombent au Data Manager.
1. Garantir la fiabilité et la sécurité des données
La fiabilité des données est cruciale pour toute stratégie data-driven. Le Data Manager s’assure que les données collectées sont cohérentes et à jour. Pour ce faire, il met en place des politiques strictes de qualité des données (sourcing, élimination des doublons, validation) et veille au respect des normes de sécurité informatique.
Dans certains secteurs sensibles, comme la santé, il doit également garantir la conformité des bases de données aux régulations spécifiques, telles que le RGPD ou les directives locales.
2. Exploiter des données à forte valeur ajoutée
Le Data Manager ne se contente pas de stocker des données : il identifie celles qui pourraient répondre aux objectifs de l’entreprise et écarte les informations inutiles ou mal exploitées avant qu’elles ne deviennent des pertes.
Grâce à des outils de Business Intelligence (BI), il structure et optimise ces données pour exploiter au maximum leur potentiel. Dans le cadre d’un CRM, il vérifie que les données clients sont complètes, sécurisées et exploitables pour les équipes marketing et commerciales.
3. Collaborer avec différents services et équipes
Le Data Manager est très souvent amené à collaborer avec plusieurs départements de l’entreprise. Il travaille régulièrement avec :
- Les équipes marketing et commerciales pour fournir des insights stratégiques
- Le service informatique pour garantir le bon fonctionnement des bases de données
- La direction générale pour orienter les décisions stratégiques basées sur les données
Cette collaboration transverse exige de solides compétences relationnelles, ainsi qu’une capacité à vulgariser des concepts complexes pour différents publics.
4. Veille technologique et adaptation aux évolutions
Pour être performant, le Data Manager doit rester informé des innovations en matière de gestion des données, des nouveaux outils (comme les bases de données cloud ou les plateformes d’IA) et des évolutions réglementaires.
Cette veille constante lui permet de maintenir l’entreprise à jour. Il doit également anticiper les évolutions dans son secteur d’activité pour ajuster les stratégies de collecte et de traitement des données.
Quelles sont les compétences et qualités d’un Data Manager ?
Pour exceller en tant que Data Manager, il faut savoir manipuler des volumes importants de données tout en collaborant efficacement avec différents services au sein de l’entreprise.
Compétences techniques
Un Data Manager doit maîtriser un ensemble de compétences techniques pour gérer efficacement les données. Ces compétences concernent :
- Gestion des bases de données : La connaissance des systèmes de gestion de bases de données relationnelles, des langages de requête comme SQL, et des plateformes cloud sont essentiels.
- Outils de Business Intelligence (BI) : L’exploitation des données passe par des outils de Business Intelligence spécialisés comme Power BI, Tableau, ou encore des langages de traitement de données comme Python et R.
- Statistique et mathématiques appliquées : Le Data Manager doit pouvoir interpréter des modèles statistiques pour analyser les données et produire des indicateurs fiables afin de fournir des insights précis à l’entreprise.
- Sécurité des données : La protection des données est une priorité. Le Data Manager veille à l’intégrité et à la sécurité des informations, en travaillant notamment avec les équipes IT.
- Veille technologique : L’univers de la data évoluant constamment, le Data Manager doit rester à jour sur les innovations technologiques, les nouvelles méthodes de traitement des données et les réglementations en vigueur.
Qualités humaines
Outre les compétences techniques, le Data Manager doit posséder des qualités humaines essentielles pour remplir ses missions avec succès :
- Capacité d’analyse et esprit de synthèse : Le traitement des données implique d’analyser des volumes importants d’informations. Le Data Manager doit être capable de discerner les données pertinentes et de les interpréter de manière stratégique.
- Rigueur et organisation : Les données doivent être fiables à chaque étape. La rigueur dans les processus de validation, d’organisation et de mise à jour est donc primordiale pour éviter les erreurs ou les biais.
- Pédagogie : Le Data Manager doit souvent expliquer les résultats d’analyses ou les processus de gestion de données à des néophytes. Il doit faire preuve de clarté et d’une capacité à vulgariser les concepts complexes.
- Travail en équipe et communication : Ce métier étant transversal, le Data Manager est régulièrement en contact avec les départements marketing, commercial, financier ou informatique.
- Adaptabilité : Dans un environnement en constante évolution, le Data Manager doit être capable de s’ajuster rapidement aux nouvelles contraintes, qu’elles soient technologiques ou réglementaires.
Combien gagne un Data Manager ?
Le salaire d’un Data Manager varie selon son niveau d’expérience, secteur d’activité, ainsi que de l’entreprise dans laquelle il évolue. Ce métier, très prisé, offre des rémunérations intéressantes dès le début de carrière.
Salaire d’un débutant
Un Data Manager débutant peut espérer un salaire brut mensuel compris entre 2 000 et 2 800 euros, soit entre 30 000 et 38 000 euros bruts annuels.
A noter que les start-ups ou petites entreprises peuvent offrir des salaires légèrement inférieurs en comparaison des grandes entreprises ou celles spécialisées dans des secteurs techniques (biotechnologies, industrie pharmaceutique).
Évolution salariale
Avec l’expérience, le salaire d’un Data Manager connaît une forte augmentation. Après quelques années (2 à 5 ans), un professionnel expérimenté peut atteindre un salaire annuel brut de 45 000 à 70 000 euros, selon son niveau de responsabilité.
Pour les profils les plus expérimentés, les rémunérations peuvent aller jusqu’à 90 000 euros bruts par an ou plus, notamment pour des postes à responsabilité comme celui de manager ou de consultant.
Facteurs influençant l’évolution salariale :
- Expertise : Un Data Manager possédant une expertise technique ou sectorielle peut prétendre à un salaire plus élevé que la moyenne.
- Contexte international : Travailler dans un environnement multinational permet souvent d’accéder à des salaires plus compétitifs.
- Responsabilités élargies : Les postes avec une dimension stratégique, comme le rôle de Chief Data Officer, offrent forcément des rémunérations plus attractives.
Les secteurs qui rémunère le plus
Voici quelques exemples qui expliquent les disparités salariales en fonction du secteur d’activité :
- Secteur santé et recherche clinique : Ce secteur exige une expertise rigoureuse en conformité (notamment liée au RGPD), les données confidentielles des patients et clients ne doivent pas fuiter, ce qui peut justifier de salaires élevés.
- Secteur bancaire et financier : La gestion des données est critique dans ces industries. Les volumes de données sont massifs et doivent être traités dans leur intégralité pour exploiter au mieux leur potentiel. Les Data Managers travaillant dans ce domaine perçoivent généralement les rémunérations les plus élevées du marché.
- E-commerce et marketing : Ici, le Data Manager doit souvent garantir la fiabilité des données clients dans les systèmes CRM et collaborer avec de multiples équipes marketing, communication, dév, etc.
Les postes de consultants externes ou de freelance permettent également de négocier des honoraires plus élevés, surtout pour des missions nécessitant des compétences pointues.
Comment devenir Data Manager ?
Le métier de Data Manager nécessite une solide formation alliant compétences techniques et connaissances sectorielles pointues. Pour accéder à ce métier, il existe plusieurs parcours que vous soyez étudiant ou en reconversion professionnelle.
Les recruteurs privilégient généralement les profils diplômés de bac +5, mais des opportunités existent également avec des diplômes de bac +3.
Les diplômes requis
Pour devenir Data Manager, vous pouvez suivre un parcours académique structuré, en commençant dès le niveau bac. Voici les principales étapes de formation :
Après le bac jusqu’à bac +3
- BUT en statistique et science des données
- Licence en mathématiques ou informatique
- Licence professionnelle en analyse de données ou gestion des bases de données
Diplômes bac +5
Les entreprises privilégient les candidats possédant un diplôme de niveau bac +5, car ces formations approfondissent les compétences techniques et stratégiques nécessaires au métier. Les masters et grandes écoles permettent également de se spécialiser dans des secteurs à forte demande.
Exemples de diplômes recherchés :
- Master en économétrie et statistiques
- Master en mathématiques appliquées
- Diplôme d’ingénieur spécialisé en data management
- Master en business intelligence ou gestion de données
Formations à distance pour se reconvertir ou se professionnaliser
Pour les professionnels souhaitant se reconvertir ou monter en compétences, des formations à distance adaptées sont disponibles. Elles permettent de suivre un parcours complet tout en continuant une activité professionnelle. Ces programmes, souvent courts et intensifs, se concentrent sur les outils et méthodes les plus demandés sur le marché du travail.
La formation Data Manager de DataScientest
Réalisable en temps partiel de 12 semaines, la formation Data Manager proposée par DataScientest vous apprendra à gérer efficacement les données au sein de votre entreprise grâce à des compétences clés telles que :
- La création et la gestion de bases de données complexes
- L’utilisation d’outils d’analyse de données
- La mise en conformité des données avec les réglementations en vigueur
À la fin de ce parcours, les apprenants sont prêts à intégrer des postes en entreprise, avec un taux de satisfaction de 97%.
Où exercer le métier de Data Manager ?
Avec la montée en puissance des stratégies data-driven, ce métier est devenu indispensable pour les entreprises souhaitant exploiter pleinement leurs données. Que ce soit en tant que salarié ou consultant indépendant, les opportunités sont vastes et variées.
Le métier de Data Manager est ainsi devenu essentiel pour les besoins de divers secteurs d’activité, chacun ayant ses propres spécificités en matière de gestion de données.
- Santé : Dans ce domaine, le Data Manager veille à la conformité des données avec des régulations strictes, telles que le RGPD et les directives européennes sur la santé.
- Cinéma et audiovisuel : Les plateformes de streaming et les maisons de production exploitent les données de visionnage pour affiner leurs stratégies de contenu et améliorer l’expérience utilisateur. Le Data Manager y est chargé d’agréger et d’analyser ces données stratégiques.
- Marketing et e-commerce : Les données clients sont au cœur des campagnes marketing personnalisées. Le Data Manager assure la qualité des données CRM et leur analyse pour guider les décisions commerciales.
- Industrie et production : Les entreprises industrielles utilisent les données pour optimiser leurs chaînes de production, réduire les coûts et améliorer la productivité.
Avec la démocratisation des outils de gestion de données, les besoins en Data Managers continuent de croître dans tous les domaines d’activité et les secteurs présentés ne sont que des exemples parmi tant d’autres.
Quelles sont les opportunités de carrière ?
Grâce à la diversité des compétences techniques et stratégiques qu’il développe, le Data Manager peut emprunter différentes voies d’évolution tout au long de sa carrière. Après quelques années d’expérience, ce professionnel peut accéder à des postes à haute responsabilité ou se spécialiser dans des domaines d’expertise spécifiques, comme l’intelligence artificielle ou la gestion de données réglementées.
Postes de management
L’une des principales évolutions de carrière pour un Data Manager est de devenir Chief Data Officer (CDO). Ce poste, situé au niveau décisionnel, consiste à :
- Définir la stratégie globale de gestion des données de l’entreprise,
- Piloter des projets d’envergure en matière de transformation numérique,
- Superviser les équipes data (Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers),
- Garantir la conformité et la sécurité des données en respectant les régulations telles que le RGPD.
Se spécialiser dans un secteur particulier
Une autre opportunité pour le Data Manager consiste à se spécialiser. Chaque domaine possède ses propres enjeux, ce qui permet de valoriser des compétences spécifiques.
La spécialisation sectorielle permet d’accéder à des niveaux d’expertises très demandés et souvent mieux rémunérés.
Compétences en IA et en analyse avancée
Avec l’évolution rapide des technologies, les Data Managers peuvent également renforcer leurs compétences en intelligence artificielle (IA) et en analyse avancée. Ces expertises sont de plus en plus recherchées, car elles permettent aux entreprises de tirer parti de modèles prédictifs et d’automatiser le traitement de grandes quantités de données.
Les domaines d’évolution incluent :
- La modélisation prédictive pour anticiper les tendances du marché
- L’utilisation d’algorithmes de machine learning pour optimiser les performances commerciales
- La création de systèmes de recommandation
- La mise en place de solutions d’intelligence décisionnelle, afin de guider les stratégies de l’entreprise
Des certifications complémentaires ou des programmes de formation en data science et en IA appliquée permettent d’acquérir ces compétences.
