Métiers de la donnée : les compétences qui rémunèrent le mieux et le moins bien

Dernière mise à jour : oct. 20


A mesure que les technologies avancées se démocratisent, les organisations de tout genre continuent d'embarquer leurs activités vers plus de sophistication en matière de collecte et d'analyse des données.


Cela signifie qu'une entreprise ordinaire peut, elle aussi, intégrer des capacités d'intelligence artificielle (IA) dans ces processus opérationnels, commerciaux, marketing, etc. Face à cette tendance, toute politique réaliste relative au capital humain doit désormais fortement tenir compte des métiers et des compétences spécifiques à la donnée, ainsi que de leur évolution.


Chaque individu devrait ainsi pouvoir comprendre, acquérir et valoriser ces compétences clés, et ce, non seulement pour répondre aux besoins imminents de la transformation digitale, mais aussi et surtout en vue de consolider son employabilité et favoriser une bonne évolution professionnelle.


Il va sans dire que le monde de la technologie évolue très vite. Ceux capables d'identifier les changements et d'agir rapidement seront les plus à même à s'adapter aux exigences fluctuantes du marché du travail et tirer le meilleur des compétences de la data.


En particulier, cette étude s'intéresse à la corrélation entre les compétences des métiers de la donnée et les rémunérations, à travers une analyse de la tendance des salaires proposés dans les offres d'emploi et la distribution des compétences dans ces offres.


Méthodologie


Nos systèmes Big-Data et nos solutions d'analyse basées sur l'intelligence artificielle (IA) permettent d'observer, de façon granulaire et en temps réel, la dynamique des métiers et des compétences. Ces données permettent d'aider à la fois les employeurs, les organismes de formation / d'orientation et les acteurs publics à atténuer plus efficacement les écarts entre l'offre et la demande.


Pour étudier la distribution des compétences selon les salaires pour les métiers de la donnée, nous avons mobilisé plusieurs centaines de milliers d'offres d’emploi uniques observées depuis plus d'un an. Pour chaque métier, nous avons catégorisé les offres par tranches de salaires – 5 groupes - du moins élevé au plus élevé, avant d'analyser les compétences demandées dans chaque groupe.


Pour garantir la pertinence des résultats, il a été question d'organiser les offres de façon à ce qu'elles soient comparables, c'est à dire, relevant des mêmes niveaux d'éducation (niveau d’étude Bac+3 et plus) et d’expérience  (moins de deux d'années d'expérience) par exemple. D’autres critères peuvent également avoir une influence sur les salaires , et ont été par ailleurs pris en considération (i.e. la localisation de l'offre, la taille de l’entreprise, le secteur d'activité ou le type de diplôme recherché).


Les compétences opérationnelles qui rémunèrent le plus en 2021


Les compétences de la donnée concernent une large palette de métiers, qui peuvent être très différents. Notre étude a considéré toutes les compétences observées du moment qu'elles se rattachent à une offre relevant d'un métier qui implique l'analyse ou l'exploitation de la donnée, focalisant sur les niveaux d'études supérieurs à un bac+3, avec un niveau d'expérience inférieur à deux ans.


Bien entendu, ceci limite l'échantillon à certains métiers actuellement en demande sur le marché, incluant entre autres, les data analysts, data scientists, data managers, ingénieurs des données, développeurs Big Data, développeurs informatiques, etc. , et excluant d'autres rôles comme les directeurs des systèmes d'information (DSI) par exemple.


Cinq groupes de salaires ont été ainsi relevés : 30k€ bruts/an et moins (groupe 1), entre 31k€ bruts/an et 35k€ bruts/an (groupe 2), entre 36k€ bruts/an et 40k€ bruts/an (groupe 3), entre 41k€ bruts/an et 50k€ bruts/an (groupe 4), et enfin, 51k€ et plus (groupe 5).



Tout d'abord, l'analyse permet d'identifier les compétences fondamentales présentes dans tous les groupes de salaires. Il s'agit en particulier des compétences relatives à la définition et l'adaptation des outils d'analyse et de traitement, ainsi que les compétences de réalisation d'études, de présentation et de rédaction (rapports et des notes d'analyses, etc.).


Ce sont là des compétences centrales, qui font appel aux méta-compétences de base présentes tout au long du cycle d'un projet impliquant les données, quel que soit son niveau d'importance ou de complexité.


La différence se fait par ailleurs sur les compétences opérationnelles. Dans les offres des groupes 1 et 2, on retrouve des compétences analytiques impliquant davantage de veille, de collecte de données et d'analyses de premier niveau (performances, incidents, etc.), en plus des activités liées à la mise en place des procédures techniques.


Plus le salaire augmente, plus les compétences analytiques requises s'étendent, aussi bien du point de vue du périmètre de couverture qu'en termes de profondeur et de responsabilité.


Ce n'est pas tout. Alors que le groupe 3 affiche une prépondérance des compétences de conception d'architectures techniques, de de développement informatique ou de déploiement des systèmes et des données, l'analyse révèle que, au fur et mesure qu'on avance dans les salaires, ces compétences laissent place aux compétences de gestion, de design ou d'évaluation (groupe 4), ou encore à des compétences d'accompagnement, d'encadrement et de coordination, à la fois sur les plans technique et commercial (groupe 5).


A noter que malgré l'importance des compétences dites "managériales" dans les groupes 4 et 5, la maitrise des questions techniques reste primordiale.


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