Architecte big data

Les grandes entreprises et institutions recueillent et traitent des milliers de données par jour. L’architecte big data met en place un système de traitement des informations efficace pour répondre aux objectifs stratégiques ou commerciaux de sa direction : améliorer l’expérience client ou la chaîne de production, développer un produit ou former les modèles de machine learning, par exemple. On parle aujourd’hui des 5 V : données plus Variées, Volume plus important, Vitesse de réception et de traitement plus élevée, Véracité et Valeur des données reçues et traitées. 

En travaillant au sein de la DSI (direction des systèmes d’information), avec un data engineer (qui développe les solutions de gestion des données), un data scientist (qui analyse les données) et un data analyst (qui extrait les informations utiles), il contribue à l’essor et à l’innovation de l’entreprise !

Ses missions peuvent varier selon l’entreprise mais voici les principales.

Il organise la collecte, le stockage et l’identification des données :

• Il évalue et analyse les besoins de l’entreprise pour faire un diagnostic de l’architecture existante.

• Il améliore ou choisit des solutions adaptées, construit une nouvelle architecture facile et rapide à utiliser par les services concernés. 

• Il pilote sa mise en place et son évolution en restant vigilant aux coûts, à la qualité et au respect de la réglementation relative à la collecte et à l’exploitation des données (RGPD). 

• Il surveille l’efficacité du système et propose des mesures correctives ou évolutives si besoin. 

• Il analyse et rapporte l’impact de la gestion des données à sa hiérarchie.

• Il vérifie les mises à jour, l’ajout de nouvelles fonctionnalités, la gestion des anomalies. 

• Il s’assure de la sauvegarde des données. 

Il doit être au courant des évolutions du domaine :

• Il effectue une veille des dernières technologies en lien avec le big data. 

• Il participe à des conférences ou à des colloques sur le sujet.

• Il diffuse la culture « data » dans l’entreprise.

Avis Wilbi 

Pour te faire ta propre représentation du métier, diversifie tes sources d’information !  

Idéalement, un·e architecte big data se montre : 

• passionné·e par les langages informatiques, les maths appliquées et les statistiques ! 

• logique et rigoureux·euse car la moindre erreur technique peut entraîner des complications,

• résistant·e à la pression car les projets sont parfois complexes et à forts enjeux, 

• pédagogue et diplomate pour faire comprendre des sujets techniques à ses interlocuteurs.

Au passage, réfléchis bien si (à prendre avec un peu d’humour) :

• être concentré·e sur une chaise devant un écran pendant des heures… c’est pas pour toi.

• tu préfères travailler seul·e : ici, seul l’esprit d’équipe permet de mener à bien les projets,

• lire en anglais, ça coince : autant te dire que la documentation et les colloques… tout est in english !

Avis Wilbi 

Si tu ne te retrouves pas dans toutes ces qualités et ces compétences : c’est normal ! Laisse-toi le temps de les acquérir.

Pour devenir architecte big data, il existe différents chemins de formation pour obtenir le diplôme de niveau Bac+5 requis. Voici quelques pistes. 

Au lycée, il est conseillé de suivre un Bac général* avec une dominante scientifique et en lien avec l’informatique. 

Avis Wilbi 

*Les spécialités en lien peuvent être : Mathématiques, Sciences et informatique, Sciences de l’ingénieur... Tu peux simuler des combinaisons sur le site Horizons21. Ce choix d’EDS t’appartient et il se construit aussi avec des professionnels de l’orientation. 

Des formations de niveau Bac+3, accessibles après un Bac ou après un premier diplôme, comme :

• BUT SID (statistique et informatique décisionnelle) 

• Licence Informatique ; Statistiques ; Mathématiques et Data sciences

• Licence pro MIASHS (mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales) ; Data mining (décision et traitement de l’information) ; Big Data ; Gestion et traitement informatique de données massives ; Métiers de l'information, spécialité Data management

• Bachelor d’école spécialisée (publique ou privée) : Big data*

Des formations nécéssaires de niveau Bac+5 afin de se spécialiser davantage comme : 

• Master SEP (statistiques pour l’évaluation et la prospective) ; MIASHS : big data et fouille de données ; European master in datamining and knowledge management 

• Mastère en ingénierie Big data ; Sciences des données ; Mathématiques appliquées, statistiques

• MSc (master of sciences) : statistics for smart data ; Big data for business, Data sciences & business analytics ; Applied data science & big data ; Data science ; Data management

• Diplôme d’école spécialisée (publique ou privée)* : spécialisation Data et IA

• Diplôme d’ingénieur avec spécialisation big data* : Data science ; IAMD (ingénierie et applications des masses de données), Big data & data science ; Data science ; Ingénierie des systèmes d'information 

Pour aller encore plus loin, il existe des formations de niveau Bac+6 comme :

• MS (mastère spécialisé) : Big data – gestion et analyse des données massives ; Big data : analyse management et valorisation responsable ; Expert en sciences des données

*L’entrée en école (spécialisée, ingénieur...) se fait sur dossier et/ou sur concours avec une sélection plus ou moins rude. Il existe différents niveaux d’accès : après le Bac via des classes préparatoires intégrées (CPI), après une classe préparatoire aux grandes écoles (CPGE), après un BUT, un BTS ou une licence ou un autre diplôme d’études supérieures en lien avec le domaine. 

Avis Wilbi 

N’hésite pas à te faire accompagner par des professionnels pour construire ton propre chemin de formation ! Le site Trouvermonmaster t’aidera aussi dans tes recherches. 

Il travaille principalement dans le secteur privé, par exemple : banque, finance, assurance, santé, grande distribution ou e-commerce. 

Il peut aussi exercer pour un fabricant de matériel informatique, d’objets connectés ou des éditeurs de logiciels ou au sein d’agences ou de cabinets de conseil spécialisées dans le marketing digital et les data. 

Avis Wilbi

Echanger avec un professionnel est une bonne stratégie pour en savoir plus sur l’insertion professionnelle d’un métier.

Salaire débutant mensuel net : aux alentours de 2 700 €.
Salaire moyen mensuel net : 3 500 €.

Ces chiffres sont là pour te donner une idée car les salaires varient selon l’expérience, l’entreprise, le statut, la spécialisation choisie, la zone géographique, etc.

Après quelques années, il peut gérer de projets de plus en plus ambitieux et complexes, évoluer vers des postes de responsable de pôle Big Data, d’urbaniste ou architecte fonctionnel des systèmes d’information, puis vers le poste de directeur des systèmes d’information.

Il peut aussi évoluer en changeant d’entreprise ou de secteur d’activité.

Avec de l’expérience, il peut devenir consultant à son compte pour des entreprises ayant besoin d’une expertise dans le domaine de la collecte et de la gestion des données.

Avis Wilbi 

Echanger avec un professionnel est une bonne stratégie pour en savoir plus sur les possibilités d’évolution de carrière d’un métier.

Ici on compile quelques références en tout genre (pédagogiques, divertissantes…) autour du métier et son univers. Attention, prise du recul nécessaire (notamment sur les films et séries) car ce n’est pas toujours le reflet de la réalité voire stéréotypé… Enjoy !

Films : 

• Le casse du siècle (2015), d’Adam Mc Kay

• Le stratège (2011), de Bennett Miller

• Minority report (2002), de Steven Spielberg

• Ennemi d’Etat (1998), de Tony Scott

Séries :

• Person of interest (2016), de Jonathan Nolan

• House of cards (2013), de Beau Willimo

Documentaires :

• Les pionniers des data sciences (2020), de Erik Turestedt

• Qu'est-ce qu’un Data Analyst ? (2021), Datascientest 

MOOC : 

• Over the moon (2020), Microsoft et Netflix

• Webinaire "Métier de Data analyst" (2019), Atdec Nantes Métropole

• Fondamentaux pour le Big Data (2022), Institut Mines Télécom

Podcasts :

• Sciences des données, Leçon inaugurale de Stéphane Mallat (2022), France Culture 

• Sport et data : après quoi court-on ? (2022), France Culture

• Le data center, connecté à la ville (2018), France Inter

Livres :

• Apprendre à coder pour les Nuls (2019), Camille Mc Cue

• Les mathématiques en BD ( 2019), de Yoram Bauman, Grady Klein

Jeux : 

• Datak, Café pédagogique

Sites :

• www.lebigdata.fr

• www.datakathon.fr

• www.concepteursdavenirs.fr

• www.sfds.asso.fr

• www.e-marketing.fr

• www.talentsdunumerique.com

• www.syntec-numerique.fr

• www.bigdataparis.com

• www.worldaicannes.com

• www.cigref.fr

• www.data-transitionnumerique.com