[LMI – Lemondeinformatique] Les salaires des 8 compétences les plus recherchées en big data

Spécialistes des outils d’ETL, développeurs Hadoop, data scientists, développeurs OLAP, spécialistes en analyse prédictive ou architectes de données. Un cabinet de recrutement américain a livré une grille de salaires annuels moyens pour ces différents profils pour lesquels la demande grimpe avec le développement des projets big data.

Au fur et à mesure que les entreprises avancent dans leur démarche big data, la demande en compétences spécialisées progresse pour mettre en place la collecte, l’organisation et l’analyse de ces énormes volumes de données provenant de multiples sources. Aux États-Unis, le cabinet de recrutement Kforce a dressé une liste des principaux profils recherchés et indiqué pour chacun une fourchette de salaires annuels moyens, publiés par nos confrères de Computerworld. Mais attention, il s’agit d’une grille valant pour le marché américain, où les charges sociales ne sont absolument pas les mêmes qu’en France. Kforce précise qu’il s’est basé sur une semaine de travail typique de 40 heures.

1- Spécialistes des outils d’ETL

Avec l’explosion de données de toutes sortes dont les entreprises cherchent à tirer parti, le besoin en professionnels capables de récupérer et d’intégrer ces big data a augmenté de façon significative. Parmi eux figurent notamment les familiers des solutions d’ETL, ces outils permettant d’extraire les données de leur source initiale, de les mettre au bon format et de les charger dans la base cible (extraction, transformation, loading). Des logiciels tels qu’en proposent le Français Talend, ou encore Informatica et Pentaho pour ne citer qu’eux. Comme les logiciels d’ETL ont acquis de la maturité, les profils spécialisés sur ces outils sont des compétences dont on aura besoin dans la durée, souligne Greg Jones, CTO de Kforce. Dans ce domaine, les entreprises associent généralement des collaborateurs internes et des prestations de services.

Salaire annuel moyen : 110 à 130 000 $ (80 à 95 000 €)

2 – Développeurs Hadoop

Le cabinet de recrutement a également enregistré une hausse de la demande autour du framework Open Source Hadoop, adapté au traitement des jeux de données très volumineux, et de toutes les technologies associées comme Hive, HBase, MapReduce, Pig, etc. Le coût de traitement de ces teraoctets ou petaoctets serait trop élevé avec des outils de BI classiques et prendrait beaucoup trop de temps si on ne recourait pas au traitement massivement distribué que permet Hadoop. Dans l’actuel paysage big data, les personnes possédant une expérience sur ce framework disponible dans de nombreuses distributions (dont Hortonworks et Cloudera) sont les plus recherchées, selon Greg Jones. Pour l’instant, les entreprises ont plutôt tendance à s’appuyer sur des compétences externes.

Salaire annuel moyen : 150 à 175 000 $ (109 à 127 000 €)

3 – Spécialistes des outils de visualisation

Analyser d’énormes quantités de données s’avère souvent difficile. Les nouveaux outils de visualisation tels qu’en proposent Tibco Spotfire, Qlickview ou Tableau Software permettent une exploration rapide et intuitive de ces données. On peut penser que les compétences requises pour les utiliser se rapprochent de celles d’un profil spécialisé en BI. Mais, précise KForce, avec la montée en force d’Hadoop, cela représente une nouvelle catégorie de profils spécialisés. Pour l’instant, ces ressources sont recherchées à court terme, en externe. Avec le temps et la maturité des outils, la demande pour ces profils se modérera et ces ressources seront plutôt utilisées en interne, estime Greg Jones.

Salaire annuel moyen : 150 à 175 000 $ (109 à 127 000 €)

4 – Data scientists

Précédemment appelés également data architects, évoluant dans la sphère IT, les data scientists constituent une nouvelle catégorie de professionnels capables de mettre en oeuvre leurs techniques d’organisation de données dans des applications métiers. Ils doivent aussi savoir communiquer pour expliquer les résultats trouvés dans les données à la fois à la DSI et aux directions métiers. Typiquement, ces data scientists ont leur propre sandbox dans laquelle ils explorent et examinent les données de l’entreprise en accompagnant la démarche d’innovation. Anjul Bhambhri, vice président responsable des produits big data chez IBM, les décrit de façon imagée : « En partie analyste et en partie artiste, un data scientist a de la curiosité, il observe les données et repère des tendances. » C’est, selon lui, un profil qui veut vraiment apprendre et transformer une entreprise.

Salaire annuel moyen : 125 à 140 000 $ (91 à 102 000 €)

5 – Développeurs OLAP

L’expertise des développeurs OLAP consiste à optimiser l’organisation des données. Ce sont eux qui récupèrent les données de sources relationnelles ou non structurées pour créer des modèles multidimensionnels -souvent désignés sous le nom de schémas en étoile ou en flocon de neige- et qui construisent ensuite l’interface utilisateur pour accéder aux données à partir de requêtes prédéfinies.

Salaire annuel moyen : 98 à 115 550 $ (71 500 à à 84 000 €)

6 – Les spécialistes des appliances de datawarehouse

Il s’agit de profils spécialisés dans les appliances d’entrepôt de données tels qu’en propose Teradata, Netezza (racheté par IBM) ou encore Exadata (produit par Oracle). Leur rôle englobe l’intégration de données ainsi que l’administration et l’optimisation de performances de ces machines haut de gamme. L’équipe big data de Kforce rappelle que ces appliances sont utilisées par les entreprises pour apporter des capacités de traitement massivement parallèle aux environnements analytiques, en utilisant une mémoire optimisée, et des architectures spécifiques de stockage et de gestion des données.

Salaire annuel moyen : 97 à 123 600 $ (71 à 90 000 €)

7 – Spécialistes en analyse prédictive

Ces profils sont particulièrement mis à contribution dans les départements marketing pour prévoir les comportements des acheteurs et définir les segmentations clients cibles. Quelquefois, leur rôle peut s’approcher de celui du data scientist par exemple lorsqu’ils examinent des scénarios « what if ? » (que se passerait-il si ?) appliqués aux données de l’entreprise. Ces profils hautement qualifiés, souvent statisticiens, sont des experts dans la mise au point de scénarios commerciaux possibles et s’appuient sur les données historiques pour prédire des comportements futurs.

Salaire annuel moyen : 103 à 129 000 $ (75 à 94 000 €)

8 – Architectes  de données

Les big data ont remis l’accent sur la maîtrise des données. La connaissance métier, la gestion des données de référence (MDM, master data management) et la modélisation de données font partie des compétences clés pour occuper la fonction d’ « Information architects » requise pour bâtir des plans d’action en utilisant un jeu de données particulier. Ces profils doivent savoir comment définir et documenter des éléments clés et s’assurer que les données sont organisées et interprétées de la façon la plus efficace.

Salaire annuel moyen : 113 à 135 350 $ (82 à 98 500 €)

Par Richard Hein pour Computerworld (adapté par Maryse Gros)
Source : http://www.lemondeinformatique.fr/

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