Le métier de Data Manager
Le Data Manager, garant de la gouvernance des données, est l'architecte qui veille à la qualité, à la sécurité et à la valorisation des informations de l'entreprise. Interlocuteur privilégié entre les métiers et la technique, il transforme les données brutes en un actif stratégique exploitable.
Que fait-il au quotidien ? Quelles compétences sont requises pour ce rôle crucial ? Quelles évolutions professionnelles sont envisageables ? Voici tout ce qu’il faut savoir sur le Data Manager.
Data Manager
Les missions du Data Manager
Le Data Manager assure l'intégrité et la disponibilité des données pour soutenir la stratégie de l'entreprise. Ses missions incluent :
Stratégie de gouvernance : Définir et mettre en œuvre les politiques de gouvernance des données pour garantir une source de vérité unique et fiable.
Contrôle de la qualité : Superviser les processus de nettoyage, d'enrichissement et de déduplication des données pour maintenir un haut niveau de précision.
Sécurité et conformité : Veiller à la protection des données sensibles et assurer la mise en conformité avec les réglementations telles que le RGPD.
Gestion des architectures Master Data : Organiser les référentiels de données (Master Data) pour faciliter leur partage et leur exploitation par les différents départements.
Accompagnement et formation : Sensibiliser les collaborateurs aux enjeux de la data et les former aux outils pour instaurer une culture orientée données.
Les compétences du Data Manager
Un Data Manager performant doit maîtriser des compétences variées :
Maîtrise des outils de gestion
Connaissance approfondie des langages d'interrogation (SQL) et des solutions MDM ou de Data Quality.
Analyse et Rigueur
Grande capacité d'analyse pour identifier les anomalies et structurer des flux de données complexes.
Gestion de projet
Aptitude à piloter des projets transverses impliquant des équipes techniques et des directions métiers.
Sens du Business
Compréhension des enjeux opérationnels pour aligner la gestion des données sur les objectifs de croissance.
Communication
Capacité à vulgariser des concepts techniques pour convaincre et engager les parties prenantes.
Sa capacité à transformer la donnée en un actif fiable est un facteur clé de performance pour l'entreprise.
La formation pour devenir Data Manager
Plusieurs parcours permettent d'accéder à ce poste :
Master en Informatique ou Data
Un diplôme de niveau Bac+5 spécialisé en systèmes d'information, Big Data ou gestion de bases de données.
École d'Ingénieurs
Les cursus d'ingénieurs avec une spécialisation en mathématiques appliquées ou en ingénierie des données sont très prisés.
Double compétence Business/Data
Un profil issu d'une école de commerce avec un Master spécialisé en Data Management est un atout majeur.
Le salaire du Data Manager
Une rémunération attractive à la hauteur des enjeux.
Le salaire d'un Data Manager varie selon la volumétrie des données gérées et la complexité de l'architecture SI. Junior : 45-55K€ | Confirmé : 60-75K€ | Senior : 80-100K€+ euros
Les perspectives d'évolution d'un Data Manager
Avec l'expérience, le Data Manager peut s'orienter vers des rôles de direction stratégique :
Chief Data Officer (CDO)
Prendre la tête de la stratégie data globale et assurer la gouvernance au niveau de la direction générale.
Data Architect
Se spécialiser dans la conception et l'optimisation des structures techniques de stockage et de flux de données.
Responsable Gouvernance & Risques
Évoluer vers des fonctions axées sur la conformité réglementaire et la protection des actifs informationnels.
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Questions fréquentes à propos du Data Manager
Quels outils utilise un Data Manager ?
Un Data Manager utilise des logiciels de gestion de bases de données, des outils d’analyse de données, et des systèmes de sécurité des informations.
Combien de temps faut-il pour devenir Data Manager ?
La durée de formation varie, mais il faut généralement entre 3 et 5 ans d’études supérieures, suivies de quelques années d’expérience professionnelle.
Un Data Manager travaille-t-il seul ou en équipe ?
Il travaille souvent en équipe, en étroite collaboration avec les data scientists, les analystes de données et les départements opérationnels pour garantir une gestion efficace des données.