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Erreurs à éviter en Business Intelligence (BI), notre Top 8

8 erreurs à éviter en Business Intelligence (BI)

IDC estime que le marché de l’informatique décisionnelle continuera de croître à un taux de 8 % jusqu’en 2022. Mais malgré le succès de ces solutions logicielles d’entreprise, la plupart des projets échouent à un moment donné lors de leur mise en œuvre. Quelles sont les causes ? Comment peuvent-ils être évités? Pour vous aider à y voir plus clair, nous avons rassemblé une liste de 8 erreurs à éviter en matière de Business Intelligence.

Business Intelligence : technologie d’aide à la décision

Le but des solutions de Business Intelligence (BI) est de fournir des informations qui facilitent la prise de décision avec des données en temps réel. Par conséquent, dans un environnement en constante évolution, les logiciels de BI sont de plus en plus indispensables.

De plus, l’union entre la BI et la Data Science élargit l’horizon des possibilités de la Business Intelligence à des limites inimaginables il y a encore quelques années.

Mais pour que votre entreprise profite de cette technologie décisionnelle d’entreprise, il est nécessaire de procéder à une bonne implantation.

Voici les 8 erreurs les plus courantes à éviter en matière de Business Intelligence.

Pour en savoir plus sur le sujet de la Business Intelligence et de la Big Data nous vous recommandons de lire notre dossier spécial : Big Data vs Business Intelligence, quelles sont les différences ?

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Les 8 erreurs à éviter en Business Intelligence

Les erreurs de Business Intelligence que les entreprises commettent sont souvent les mêmes. Par conséquent, jetons un coup d’œil au « manuel des mauvaises pratiques » dans la mise en œuvre de la Business Intelligence.

Tout d’abord, éviter un problème d’implémentation d’un logiciel de BI, c’est l’anticiper. C’est pourquoi il est nécessaire de le savoir à l’avance.

Les 8 erreurs à éviter en Business Intelligence

1. Ne pas définir correctement les objectifs du logiciel dans la phase de planification

Pour commencer, c’est une grosse erreur de penser qu’en mettant simplement en place une solution BI elle fonctionnera toute seule comme par magie. La Business Intelligence n’est qu’un outil, et elle fonctionnera tant que sa manipulation se fera avec compétence.

Pour que cela fonctionne, il faut définir dès le départ les objectifs à atteindre durant l’implementation. Ceux-ci doivent également être alignés sur les objectifs de l’entreprise. C’est le seul moyen d’obtenir un retour sur investissement en Business Intelligence.

2. Donnez tout le pouvoir sur l’outil de BI au service informatique

En lien avec le point précédent, pour que le logiciel soit aligné sur les objectifs de l’entreprise, la mise en œuvre doit transcender le service informatique.

En d’autres termes, les managers et dirigeants plus orientés business doivent participer activement à la définition des objectifs que la BI doit atteindre.

3. Choisir une technologie de Business Intelligence qui ne répond pas aux exigences de l’entreprise

Il existe une multitude d’éditeurs de logiciels avec différentes solutions techniques et fonctionnelles sur le marché. Et puis il existe des solutions personnalisées. Quel que soit le choix de votre entreprise, le logiciel doit être adapté aux besoins de votre entreprise.

Méfiez-vous des solutions universelles. Puisque la meilleure technologie d’intelligence d’affaires dépendra, dans la plupart des cas, de la taille de votre entreprise, du secteur dans lequel vous évoluez, du type d’activité, etc.

4. Ne pas faire un bon travail d’intégration

Pour que la solution BI produise les résultats souhaités, l’intégration avec les bases de données de l’entreprise est cruciale.

Les entreprises qui dépendent encore complètement d’Excel ont un problème à cet égard et ont besoin d’une refonte complète de leurs systèmes. Une BI bien intégrée aux données des ERP, CRM, etc. est cruciale.

5. Erreurs à éviter en Business Intelligence: négliger la qualité des données

L’une des conséquences de ne pas faire un bon travail d’intégration avec les bases de données de l’entreprise est la mauvaise qualité des données. Mais il existe d’autres raisons pour lesquelles les données peuvent être de mauvaise qualité, non pertinentes ou incomplètes

Des contrôles doivent être en place pour éviter de charger des données erronées dans les processus de Business Intelligence, ETL (Extract, Transform, Loud), etc.

6. Donnez la priorité au front-end et laissez le back-end en arrière-plan

Alors que le but d’un outil de BI devrait être de présenter visuellement des tableaux de bord, des rapports et des graphiques qui facilitent l’analyse des informations (front-end), la configuration des processus internes (back-end), qui sont chargés de traiter toutes les informations qui doit alors être affiché, ne doit pas être négligé.

Donner une importance égale au back-end et au front-end est crucial. Ceci pour choisir la bonne technologie lors de la mise en œuvre ou du développement d’une solution de Business Intelligence.

7. Erreurs à éviter en Business Intelligence : ne pas suffisamment protéger vos données BI

Certes, développer une solution avec des options en libre-service qui démocratisent les données et les étendent à davantage d’utilisateurs internes est souvent bénéfique pour une entreprise.

La mobilité permet également une utilisation plus pratique de la technologie. Permettant, par exemple, l’accès aux rapports à partir d’un smartphone ou d’un autre appareil depuis n’importe où.

Mais tout cela peut aussi poser un sérieux problème de sécurité lorsqu’un employé consulte des informations auxquelles il ne devrait pas avoir accès. Ou qu’un employé perd son smartphone, ouvrant les portes de l’entreprise à tout inconnu. Des contrôles efficaces doivent être mis en place pour garantir la conformité légale et la sécurité de l’entreprise.

8. Oublier l’utilisateur final

Enfin, la formation des collaborateurs et des profils professionnels qui doivent manier la solution de Business Intelligence est fondamentale si nous voulons qu’ils l’utilisent.

La faible adoption est l’une des principales raisons pour lesquelles la mise en œuvre de la BI dans l’entreprise peut échouer.

Un bon programme de formation est très utile, mais ce n’est pas suffisant. L’employé doit comprendre pourquoi il est logique pour l’entreprise d’utiliser la Business Intelligence. Mais aussi pourquoi il est important pour lui de l’utiliser.

Erreurs à éviter en Business Intelligence : conclusion

Pour conclure, la Business Intelligence est la capacité de visualiser les données d’une manière facilement interprétable. Ceci avec une puissante navigation descendante qui permet d’accéder facilement à la source du problème détecté.

Si nous l’associons directement aux technologies de l’information, nous pouvons dire que la BI est l’ensemble des applications, des technologies et des méthodologies qui peuvent collecter et transformer des données en informations précieuses et structurées. Dont celles-ci peuvent être utilisées et analysées directement.

Pour cette raison, il est important de connaître les erreurs les plus courantes à éviter en Business Intelligence. Ceci pour convertir les informations en données précieuses pour la prise de décision.

Lisez également nos fiches métiers : Expert Business Intelligence et Data Analyst !

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Big Data vs Business Intelligence : quelles sont les différences ?

Big Data vs Business Intelligence

Bien qu’il s’agisse de deux concepts étroitement liés, la Business Intelligence et le Big Data sont deux concepts bien différents. Nous vous proposons dans cet article de comparer les différences entre la Business Intelligence et le Big Data.

Différences entre la Business Intelligence et le Big Data

Que peut-on attendre d’une solution comme la Business Intelligence (BI) et le Big Data ? Les logiciels de BI ou de Business Intelligence aident les entreprises à prendre des décisions basées sur des données et des métriques. Mais quel rapport avec le Big Data ?

De nos jours, de nombreuses entreprises utilisent les données comme ressource. Ils s’y fient pour soutenir les décisions stratégiques qui contribuent à la croissance et à l’amélioration de l’entreprise. Dans cet aspect, Big Data et Business Intelligence travaillent ensemble sur ces données. Cependant, ils ne le font pas de la même manière.

Découvrez nos fiches métiers Responsable de Datacenter et Ingénieur Big Data !

Qu’est-ce que le Big Data ?

Qu'est-ce que le Big Data ?

Le Big Data est un ensemble de technologies et d’outils permettant de gérer et de traiter de grandes quantités de données à grande vitesse et en temps réel, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées.

Les données proviennent de diverses sources (appareils intelligents, capteurs, réseaux sociaux, sites Web, etc.). Cependant, ce n’est pas tant la quantité que la qualité des données qui compte. En d’autres termes, les données peuvent être utilisées pour générer des idées pertinentes et prendre de bonnes décisions stratégiques.

Par conséquent, lorsque nous parlons de Big Data, nous faisons référence à un grand volume de données complexes, difficiles à gérer et à analyser sans les bons outils.

Découvrez le rôle de l’Administrateur Base de Données et du Data Protection Officer !

Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

Qu'est-ce que la Business Intelligence ?

La Business Intelligence est la combinaison d’applications logicielles, d’infrastructures et de pratiques qui permettent d’accéder et d’analyser les informations collectées par les entreprises, qui sont ensuite utilisées pour améliorer les processus décisionnels.

C’est à travers la Business Intelligence et ses outils que nous pouvons réaliser une analyse de qualité des données issues du Big Data.

Avec les outils de Business Intelligence, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur des données déjà traitées pour les convertir en informations.

Analyser les informations

L’analyse de toutes ces informations permet d’obtenir de nouvelles données et d’exploiter les informations précédemment collectées. Ces processus sont utiles pour :

  • Générer de nouvelles informations à partir de l’analyse des données existantes, par ex. pour la prévision de la demande ou les méthodes de classification des personnes.
  • Identifier les alarmes ou les situations exceptionnelles à revoir/étudier afin de prendre les mesures appropriées.

La valeur obtenue par ces entreprises se traduit par :

  • Économies de coûts
  • La rapidité
  • Nouveaux produits et services
  • L’anticipation des concurrents
  • Meilleure gestion opérationnelle, etc.

Découvrez le rôle de l’Expert Business Intelligence !

Principales différences entre la Business Intelligence et le Big Data

Les deux permettent d’extraire la valeur de l’information de manières totalement différentes mais complémentaires.

La BI est un ensemble de techniques de gestion d’entreprise qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données. Les Big Data, quant à elles, sont les outils qui permettent d’obtenir, de stocker et de traiter des données.

Autrement dit :

  • La Business Intelligence permet d’accéder à des ensembles de données déjà organisées et stockées afin que l’utilisateur puisse facilement les parcourir,
  • Le Big Data se concentre sur des processus massifs pour un grand volume de données, avec une organisation et des origines très différentes, afin d’obtenir de nouvelles informations.


Cela signifie qu’avec la Business Intelligence, les entreprises peuvent effectuer des analyses et tirer des conclusions. Mais aussi produire des rapports, des graphiques, des cartes, des tableaux, etc. Ceci avec des informations détaillées à 100 %. Avec le Big Data, c’est le contraire qui est vrai.

En bref, nous pouvons résumer la principale divergence entre les deux comme « innovation et découverte vs questions et réponses ». Certains des processus que la Business Intelligence utilise pour approfondir les données sont : l’utilisation de logiciels, l’alimentation des systèmes de connaissances, la transformation des données en intelligence actionnable, etc.

Principales différences entre la Business Intelligence et le Big Data

Une autre différence concerne le type de données avec lesquelles les deux méthodologies fonctionnent.

Dans le Big Data, tous les types de données, structurées ou non structurées, sont collectées.

La Business Intelligence, quant à elle, ne fonctionne qu’avec des données structurées, qui ont été préalablement stockées dans une base de données hébergée sur un serveur (également appelé entrepôt de données), ce qui lui permet de fonctionner avec des données hors ligne.

La Business Intelligence et le Big Data ne stockent pas les données de la même manière

La Business Intelligence et le Big Data ne stockent pas les données de la même manière

En parlant de stockage de données ; nous avons déjà souligné que la Business Intelligence stocke les données dans une base de données hébergée sur un serveur et cela doit être fait avant le traitement et l’analyse.

Le Big Data, pour fonctionner à sa vitesse, doit utiliser plusieurs serveurs pour stocker les gros volumes de données, c’est-à-dire qu’il doit utiliser des systèmes de fichiers distribués dans des nœuds pour stocker les informations, comme Hadoop. Ces systèmes, beaucoup plus flexibles (ils permettent de stocker des données sans étiquetage) et plus sécurisés. Puisque si l’un des nœuds tombe en panne, les informations seront répliquées sur d’autres nœuds.

Les données ne sont pas traitées de la même manière

Principales différences entre la Business Intelligence et le Big Data

Le traitement des données ne s’effectue pas non plus de la même manière.

Comme nous l’avons déjà mentionné au point précédent, le Big Data utilise un système de fichiers répartis en nœuds, qui permet un traitement parallèle des données, optimisant ainsi la vitesse de traitement des données. Il le fait en exécutant plusieurs instructions en même temps, en comparant les résultats obtenus, en les regroupant et en les analysant. Ceci avant de présenter la solution finale aux utilisateurs.

En Business Intelligence, il faut interroger la base de données pour obtenir les solutions recherchées.

Découvrez le rôle du Data Scientist !

L’analyse des données s’effectuent différement

Principales différences entre la Business Intelligence et le Big Data

Si le Big Data peut stocker et traiter des données structurées et non structurées, il dispose également des outils pour pouvoir analyser et visualiser de grandes quantités de données. Ceci quels que soient leur type et leur origine. Ceci est particulièrement utile pour les entreprises. Car la grande majorité des données actuellement collectées proviennent de diverses sources sur Internet et seulement environ 20% sont structurées.

De plus, le Big Data a la capacité de travailler avec des données du passé ainsi qu’en temps réel, ce qui permet de faire des prédictions plus précises.

La Business Intelligence, puisqu’elle ne peut fonctionner qu’avec des données précédemment stockées, traitées, classifiées et converties, fonctionne toujours avec des données du passé.

Le profil professionnel n’est pas le même non plus

Principales différences entre la Business Intelligence et le Big Data

Enfin, Big Data et Business Intelligence se différencient également par le type de profil professionnel dédié à chaque spécialité.

D’une part, les profils professionnels du Big Data incluent généralement des mathématiciens, des ingénieurs informaticiens ou des statisticiens. De plus, ils appartiennent au département technologie et rapportent au CTO (Chief Technology Officer).

L’analyste de données est l’expert principal pour toutes les opérations de base de données d’entreprise. Ils assemblent et traitent des données afin d’évaluer l’activité de l’entreprise et de faire des recommandations appropriées. Leur travail leur permet de « faire parler les données » en les interprétant.

Lire notre fiche métier Data Analyst !

D’autre part, les profils professionnels de la Business Intelligence proviennent de domaines tels que l’administration des affaires, l’économie ou le marketing, bien qu’ils puissent également inclure des ingénieurs ou des techniciens.

Par exemple, QlikView est une plateforme de Business Intelligence facilitant l’interprétation des données en libre-service. Ainsi, la solution QlikView permet de transformer l’analyse du Big Data en informations exploitables. En conséquence, le rôle du développeur QlikView est de préparer le traitement préalable des données. Ceci pour adapter l’outil aux besoins métiers et aux activités de l’entreprise.

Parallèlement, le rôle du Business Analyst IT vise à faire le pont entre les différents départements opérationnels et le département informatique.

Ce professionnel se trouve généralement au sein de la direction générale de l’entreprise. Et se rapporte soit au CSO (Chief Strategy Officer) s’il en existe un, soit directement au CEO.

Découvrez également le rôle du Consultant IoT !

Pourquoi la Business Intelligence est importante

Les entreprises sont en pleine transition vers la transformation numérique. De plus en plus d’entreprises voient la nécessité d’investir dans des solutions d’analyse de données. Ceci pour une raison simple : l’information, c’est le pouvoir.

Grâce à eux, nous pouvons avoir un contrôle total sur les données et accroître la visibilité de l’entreprise, ainsi que :

  • Gagner du temps et de l’argent
  • Améliorer le service offert aux clients
  • Faciliter la consultation des données
  • Obtenir de nouvelles opportunités commerciales
  • Obtenir des résultats vérifiés, transparents et fiables


Après avoir exposé ces avantages, nous pouvons affirmer que disposer d’une plateforme de BI est essentiel pour réussir en affaires.

Bien que chaque entreprise soit un monde différent, toutes peuvent trouver des avantages concurrentiels dans la BI. Les solutions axées sur l’intelligence d’affaires ne sont plus considérées comme un simple outil axé uniquement sur les grandes entreprises, de sorte que de plus en plus de PME s’intéressent à sa technologie.

Ce qu’il ne faut pas faire en Business Intelligence

Ce qu'il ne faut pas faire en Business Intelligence

Voici les choses à éviter à tout prix en matière de BI :

  • Choisir une technologie qui ne répond pas aux exigences, besoins ou problèmes de votre entreprise.
  • Avoir des objectifs logiciels mal définis dans la phase de planification.
  • Oublier le rôle de l’utilisateur final.
  • Avoir un manque d’intégration et de protection des données de l’entreprise.
  • Laisser le back-end en arrière-plan et donner la priorité absolue au front-end. Ils doivent être en équilibre.

Apprenez-en plus à propos des erreurs les plus communes à éviter en Business Intelligence !

Alors, Big Data vs Business Intelligence, qui gagne ?

La vérité est que ni l’un ni l’autre, car il ne s’agit pas d’une compétition entre les deux méthodologies. Mais ils doivent plutôt travailler ensemble pour tirer le meilleur parti de la collecte et de l’analyse des données.

Ainsi, l’équipe Business Intelligence travaillera en collaboration avec l’équipe Big Data. Ils doivent établir les données à collecter, puis les analyser. De son côté, l’équipe Big Data cherchera des modèles dans les données pour les communiquer à l’équipe BI.

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Le prochain défi de la Business Intelligence : l’analyse en temps réel

Si la BI veut rester pertinente et ne pas être supplantée dans le temps par les outils du Big Data, elle doit passer à l’étape suivante et pouvoir disposer de ses propres outils d’analyse de données en temps réel.

En d’autres termes, la BI devra également effectuer des analyses sur des données non structurées et réaliser un système dans lequel il est possible de détecter et de répondre aux situations qui se produisent sur le marché de manière rapide et agile.

Cela ne signifie pas que la Business Intelligence cessera de travailler avec le Big Data. En effet, le processus de collecte et de stockage de données massives continuera à incomber à ces derniers. Mais cela signifie que le premier disposera d’outils lui permettant d’analyser ces données en temps réel. Ceci sans avoir à les traiter et les stocker dans une base de données comme on le faisait jusqu’à présent.

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Développeur QlikView : fiche métier

Développeur QlikView : fiche métier
Développeur QlikView : fiche métier

QlikView est l’un des produits de l’entreprise Qlik, l’un des principaux leaders du marché des outils de DataViz et BI, aux côtés de Tableau et des produits Microsoft comme Power BI. L’entreprise Qlik est une entreprise spécialisée dans le développement de logiciels de data, de tableaux de bord et de produits Business Intelligence self-service.

Pour rentrer un peu plus dans les détails, QlikView est une plateforme de Business Intelligence facilitant l’interprétation de données en libre-service. La solution QlikView permet d’analyser des données Big Data pour les transformer en informations exploitables. Dans le monde, plus de 24 000 entreprises utilisent la plateforme QlikView. Grâce à sa technologie « Associative Difference », la plateforme QlikView permet aux entreprises de gagner du temps et permet aux utilisateurs de facilement consolider, rechercher, analyser et visualiser leurs données.

Mais quel est le rôle du développeur freelance QlikView ? Découvrez dans cette fiche métier ses missions, ses compétences, sa formation ou encore son salaire.   

Le métier de développeur QlikView

Aujourd’hui, l’utilisation de données massives est devenue courante et les départements IT des entreprises sont de plus en plus avancés dans l’utilisation de solutions BI. C’est dans ce contexte qu’intervient le développeur QlikView. Le rôle de ce professionnel est de préparer des traitements préalables de données pour adapter l’outil aux besoins métiers et aux activités de l’entreprise.

Ses principales missions consistent à recueillir et analyser les besoins métier, rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques et mettre en œuvre la solution QlikView au sein de l’entreprise. Le développeur freelance QlikView réalise les préparations d’outils d’interprétation et des analyses de données adaptés à chaque entreprise. Il est également chargé de modéliser, concevoir et développer les applications QlikView en adéquation avec les demandes du métier. De plus il assure la maintenance corrective et évolutive de l’application.

Compétences requises

Compétences techniques

Le développeur QlikView doit posséder un grand nombre de compétences techniques relatives à la solution QlikView. Il doit savoir créer un modèle de données et une application QlikView. Il doit être capable de résoudre les problèmes liés aux structures de données. De plus il doit savoir définir des utilisations avancées de l’éditeur de script, et maîtriser les concepts de tables synthétiques et de boucles.

Communication et ouverture d’esprit

Outre les compétences techniques, il se doit d’être à l’écoute. En effet, il doit tenir compte de l’environnement de l’entreprise, composer avec les différents acteurs avec qui il travaille et prendre en compte les besoins et les demandes des différents utilisateurs. Il doit avoir un bon esprit d’équipe, un esprit méthodique, le sens de la rigueur et de l’analyse.

Passion et curiosité

Le développeur freelance QlikView doit être curieux des avancées de l’environnement web et des technologies en vogue. Ainsi, il doit s’informer de l’évolution de ce domaine. Il est important qu’il soit passionné par l’informatique et les nouvelles technologies. Mais également curieux, dynamique et motivé.

Salaire

Le taux journalier moyen d’un développeur freelance QlikView se situe généralement entre 300 et 550 €.

Vous souhaitez en savoir plus sur le Big Data et la Business Intelligence ? Découvrez notre dossier spécial sur les différences entre la Business Intelligence et le Big Data.

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Formation du développeur QlikView

Pour devenir développeur QlikView, un diplôme d’ingénieur bac+5 est requis. Il est ensuite possible de se spécialiser sur QlikView grâce à des formations spécifiques. Il existe d’ailleurs de nombreuses ressources en ligne permettant aux professionnels de s’auto-former.

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Découvrez notre fiche métier : Consultant GED et Développeur SQL

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Business Analyst IT : Fiche métier

Business Analyste IT fiche métier
Business Analyst IT : métier, missions, salaire, formation, compétences

Le métier de Business Analyst IT vise à faire le pont entre les diverses directions opérationnelles et la Direction des Systèmes d’Information (DSI). Sa mission principale ? Assurer l’adéquation du Système d’Informations d’une entreprise avec ses objectifs stratégiques. Il doit donc analyser les besoins métiers et les traduire en objectifs techniques.

La principale différence entre un Business Analyst classique et un Business Analyst IT repose ainsi sur le fait que ce dernier ne délègue pas la partie opérationnelle du projet.

Découvrez dans cette fiche métier, quelles sont les missions en freelance et CDI du Business Analyst IT, les compétences principales, le salaire et la formation de ce professionnel de l’informatique.

Vous êtes Solutions Architect à la recherche de nouvelle opportunités de missions freelance ? N’hésitez pas à postuler à l’une de nos nombreuses missions de Business Analyst IT directement sur notre plateforme de recrutement freelance & CDI Minquest.

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1. Le métier de Business Analyst IT : quel est son rôle ?

1.1. Analyser les problèmes informatiques

Il va tout d’abord déceler les sources de perte de temps, d’énergie ou bien d’argent dans les systèmes informatique de l’entreprise. Il va donc commencer par analyser l’ensemble des process, outils et usages, pour identifier les points d’amélioration.

1.2. Elaborer une stratégie

Après avoir effectué son analyse, le Business Analyst IT va définir un plan d’action et ensuite poser les bases du projet. Le projet peut ainsi avoir pour but d’améliorer la production, les ventes, la gestion de la relation client, la circulation de l’information ou encore la logistique. Ses champs d’actions sont donc extrêmement larges !

1.3. Mettre en place la stratégie

A la différence du Business Analyst classique, il va être en charge du projet jusque dans sa partie opérationnelle. C’est-à-dire qu’après avoir défini la stratégie il sera en relation avec les équipes de développement pour gérer directement l’implantation des nouveaux systèmes informatiques ou l’optimisation des systèmes existants.

2. Compétences requises du Business Analyst IT

2.1. Analyse et prise de décision

Afin d’élaborer la meilleure stratégie possible, ce consultant indépendant doit analyser les systèmes informatiques jusque dans leurs moindres détails et ainsi déterminer de quelle façon ils peuvent être améliorés. En outre, dans certains cas, il doit analyser les différentes options en vue de remplacer le système existant.

2.2. Capacité à s’adapter

Un consultant en Business Analyse IT évolue souvent au cours de sa carrière dans divers secteurs d’activités. Il doit donc rapidement prendre connaissance du marché, du fonctionnement de l’entreprise, et prendre en main les systèmes informatiques utilisés. Il doit avoir une connaissance technique de ces systèmes, mais il doit également comprendre comment les équipes s’en servent.

2.3. Capacité à réaliser une veille technique et stratégique

Pour élaborer les meilleurs stratégies possibles, il s’assure de s’informer en continu des actualités sur les systèmes informatiques.

2.4. Maîtrise du langage informatique

Faisant partie de l’équipe de développement, il doit souvent maîtriser des langages de programmation comme SQL, Java, NET, C++, Python…

Vous souhaitez en savoir plus sur le Big Data et la Business Intelligence ? Découvrez notre dossier spécial sur les différences entre la Business Intelligence et le Big Data.

3. Contexte

Un Business Analyst IT peut évoluer dans n’importe quel secteur d’activité, au sein d’entreprises variées tant que le système d’information est suffisamment important. Il est généralement intégré à la DSI.

Ces talents IT peuvent donc être recrutés par divers employeurs tels que des entreprises technologiques, des entreprises de services financiers, des cabinets de conseil en management, des entreprises de toutes les industries et des organisations gouvernementales.

Les opportunités d’emploi pour les BA en informatique existent ainsi dans un large éventail de secteurs et dépendent des besoins spécifiques de chaque entreprise ou organisation.

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4. Salaire du Business Analyst IT

Le taux journalier moyen du Business Analyst IT se situe entre 400 et 700 €, selon l’expérience et le type de profil.

En général, le salaire annuel de ce talent IT en CDI peut se situer dans une fourchette allant de 40 000 € à 80 000 € ou plus. Les professionnels expérimentés, possédant des compétences spécialisées ou travaillant pour des entreprises de grande envergure, peuvent généralement s’attendre à des salaires plus élevés.

Découvrez nos fiches métiers : Coach Agile, Analyste SOC et Data Scientist.

5. Formation Business Analyst IT

Pour accéder à ce métier, il est recommandé d’avoir un Bac +5. Un master en Economie/Business/Management ou en Sciences informatiques.

De nombreux organismes proposent également des cours et des certifications spécifiques à l’analyse commerciale et aux compétences en informatique. Par exemple, l’International Institute of Business Analysis (IIBA) propose la certification CCBA (Certification of Capability in Business Analysis) et la certification CBAP (Certified Business Analysis Professional) qui sont reconnues dans l’industrie. D’autres certifications telles que PMI-PBA (Professional in Business Analysis) et AgileBA (Agile Business Analysis) peuvent également être utiles.

Acquérir de l’expérience pratique est essentiel pour devenir un de ces experts freelance compétents. Cela peut ainsi se faire par le biais de stages et de projets académiques. Mais auss de missions professionnelles ou en travaillant sur des initiatives internes de votre entreprise. La participation à des projets informatiques et à des équipes interfonctionnelles vous permettra également de développer des compétences pratiques en analyse commerciale.

6. Téléchargez votre fiche métier Business Analyst IT :

Business Analyst IT

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Expert en Intelligence Artificielle : Fiche métier

Fiche Métier - Expert en IA
Expert en IA : métier, missions, salaire, formation, compétences

L’intelligence Artificielle fait déjà partie de notre quotidien (assistant personnel, smartphone à reconnaissance faciale…) et il s’impose de plus en plus dans le monde de l’entreprise, avec de nombreuses applications technologiques (chatbot, maintenance des installations, etc.).
L’Expert en Intelligence Artificielle a pour mission principale de concevoir des programmes informatiques capables d’effectuer des tâches similaires à celles réalisées par un homme. A la fois chercheur et informaticien, un expert en IA peut travailler pour des domaines d’activité très divers.

Expert en IA : le métier

Quel est le rôle de l’expert en Intelligence Artificielle

Assurer une veille permanente
L’Expert en IA a pour mission de résoudre des problèmes complexes. La recherche et l’analyse sont donc à la base du métier. L’Expert IA doit avoir des compétences très poussées en informatique, son expertise étant constamment sollicitée dans la mise au point de projets d’intelligence artificielle. L’IA étant un domaine d’expertise encore relativement nouveau, l’expert en IA doit se tenir constamment au courant des évolutions technologiques.

Comprendre et analyser des problèmes
Comme il a pour rôle de créer des logiciels qui imitent le raisonnement de l’homme, il doit savoir analyser le cerveau humain par rapport à un problème pour développer ensuite des interfaces homme-machine intuitives.

Développer et concevoir la solution
L’expert en IA peut travailler sur des projets extrêmement divers et variés. Ses tâches quotidiennes sont en général : la conception algorithmique, les tests et essais d’erreur et la programmation.

Expert en IA : Compétences requises

Compétences techniques solides
Le métier d’Expert en Intelligence Artificielle demande des compétences techniques poussées car les applications à base d’IA croisent de nombreuses technologies (web crawling, data mining, data science, machine learning, deeplearning …).

Force de proposition, et capacités d’écoute
En ce qui concerne les soft skills, l’Expert en IA doit faire preuve d’un important esprit d’initiative, de qualités relationnelles et d’une bonne écoute. Ces qualités lui permettront notamment de mener à bien ses projets, de communiquer avec toutes les parties prenantes, et faire appel à des experts externes.

Aisance à travailler en équipe
La recherche en Intelligence Artificielle n’est définitivement pas un travail solitaire. L’Expert en IA sera emmené à travailler avec divers experts et devra savoir fédérer ces experts et écouter leurs conseils pour faire avancer ses recherches.

Contexte

L’expertise en Intelligence Artificielle est très rare et est donc très recherchée. En tant que chercheur et informaticien, l’Expert en IA est hautement qualifié et peut exercer dans différents domaines d’activité. Tels que dans des ESN, dans des entreprises industrielles, dans des laboratoires de recherche…

Salaire

Le taux journalier moyen d’un Expert en Intelligence Artificielle se situe entre 700 et 1500€.

Formation d’Expert en Intelligence Artificielle

Pour devenir Expert en Intelligence Artificielle, une formation bac + 5 est nécessaire. Vous pouvez accéder à ce métier en ayant fait des études en mathématiques ou informatique. Cependant, vous devrez poursuivre votre formation et obtenir un master ou un diplôme d’ingénieur. Un mastère spécialisé ou encore un doctorat.  

Après des années de recherches et de nombreux travaux réalisés, un Expert en IA peut facilement évoluer vers de nouveaux projets, intégrer des start-up innovantes dans la R&D, de grandes entreprises ou des centres de recherches. 

Téléchargez votre fiche métier :

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Découvrez notre fiche métier : Creative Technologist

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Data Analyst : Fiche métier

data analyst - fiche métier
Data Analyst : métier, missions, salaire, formation, compétences

À l’heure où les informations inondent quotidiennement les entreprises leur permettant d’optimiser leurs stratégies, il devient nécessaire pour elles d’exploiter ces données massives. C’est le travail d’un technicien hautement qualifié : le Data Analyst.

Le métier de Data Analyst

Créer et modéliser les bases de données

Une des premières missions du Data Analyst est de recueillir, traiter et étudier les données statistiques. Ceci pour produire des analyses métiers et fournir des recommandations. Pour cela, le Data Analyst crée et modélise les bases de données nécessaires à l’entreprise. Il atteste de leur bon fonctionnement et de la mise à jour régulière de la base de données.

Définir des critères de segmentation

Le Data Analyst a également pour mission de définir des critères de segmentation afin d’étudier au mieux les chiffres. Pour ce faire, il doit trouver des sources de données pertinentes qui lui permettent par exemple de définir la cible des campagnes marketing et les tendances d’achats ou de consommation.

Vulgariser les données et les rendre accessible

Extraire et traduire des données business en données statistiques permet de synthétiser et de vulgariser les informations. Ainsi, ce traitement des données permet aux dirigeants de l’entreprise et aux équipes de pouvoir analyser les données et de s’en servir comme levier de performance.

Les compétences requises

Passionné de chiffres et de statistiques

Le Data Analyst doit être capable de réaliser des tableaux et des bilans sur l’ensemble des données de l’entreprise. En effet les méthodologies statistiques et les modèles mathématiques doivent être un jeu d’enfant pour lui.

Maîtrise des outils et langages informatiques

En exerçant cette fonction, le professionnel sera amené à utiliser des outils spécifiques au Big Data pour transformer les données brutese informations utiles (comme Excel, SAS, SQL, VBA, ACCES ou encore R). Bien sûr, le langage informatique ne doit avoir aucun secret pour lui.

Capacité d’analyse et rigueur

Sa capacité d’analyse doit lui permettre de dégager des tendances pouvant aboutir à des recommandations sur les futures stratégies à adopter. Curieux, il doit également s’intéresser au marketing afin de pouvoir conseiller les dirigeants et le traitement de données qu’il opère nécessite une grande rigueur.

Contexte

Data Analyst est une fonction plus que porteuse qui est amené à fortement se développer. En effet, avec l’évolution du tout numérique, les entreprises font face à une croissance exponentielle du nombre de données.

Les grandes entreprises dans le domaine de la finance, du commerce, du marketing, de l’industrie et de la médecine sont les plus susceptible de recruter dans ce domaine.

Salaire

Le taux journalier moyen d’un data analyst se situe entre 400 et 800€.

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Formation

Pour devenir Data Analyst, une formation de niveau Bac +4/+5 est requise. Les entreprises ont tendance à privilégier les candidats ayant suivi des cursus dans les domaines de l’ingénierie, des statistiques, ou encore de l’informatique.

Pour aller plus loin, il est possible de s’orienter vers un Bac +6. En effet, des mastères spécialisés (MS) commencent à s’ouvrir. Plusieurs évolutions sont donc envisageables, comme des postes de consultant tels que Data Scientist, Ingénieur Business Intelligence, Data Engineer ou encore Chief Data Officer.

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Consultant IOT : Fiche Métier

Fiche métier - Consultant IOT
Consultant IOT : métier, missions, salaire, formation, compétences

L’IoT (Internet of Things) est sans conteste un domaine en pleine expansion : le métier de consultant IoT a donc le vent en poupe !
Le consultant IoT intervient dans le développement de projets et plateformes liés à l’internet des objets, dans tous types d’entreprises. Il peut également aider une entreprise à transformer ses produits existants en objets connectés, dans une démarche globale d’innovation.

Consultant IOT : description du métier

Accompagner et conseiller l’entreprise dans le processus de décision du passage à l’IoT
La première étape de la mission du consultant IoT est souvent d’analyser la situation et de comprendre le degré de connaissance des parties prenantes. Le monde des objets connectés est complexe et le consultant doit s’assurer que le projet est cohérent et bénéfique pour l’entreprise.
Il doit évaluer les opportunités et les risques que peuvent offrir les objets connectés en lien avec le contexte spécifique d’une entreprise (secteur, produits, usages clients, organisation interne, etc). Il évalue ensuite l’investissement nécessaire, en matière de temps et de coûts pour un projet donné.

Identifier les besoins du client et définir une stratégie
Le consultant IoT doit effectuer des préconisations en prenant en compte les contraintes de l’entreprise. Il peut par exemple réaliser un audit informatique et technologique, concevoir un business plan, et prévoir un plan d’implémentation.

Développer des solutions analytiques complexes
Le consultant IoT joue souvent un rôle primordial dans la rédaction du cahier des charges, en collaboration avec les autres services de l’entreprise. Il peut ensuite gérer par la suite l’implémentation du projet. Ceci en jouant un rôle de coordination pour assurer la mise en œuvre et le suivi des projets concernés. Ce plan recouvre la mise en place l’exploitation de produits et services IoT, la formation des utilisateurs et la définition de procédures de support.

Compétences requises

Sens de l’écoute et excellentes capacités d’analyse et de synthèse
Le consultant IoT doit faire preuve d’une grande capacité d’écoute pour répondre au mieux aux attentes de son client. Sa capacité d’adaptation doit également lui permettre d’échanger avec tout type d’interlocuteur. Ceci quel que soit son degré de connaissance des technologies IoT.

Des connaissances techniques pointues
Le consultant IoT doit bien évidemment avoir une large connaissance des technologies de l’information et de la communication. Mais particulièrement des dernières technologies mises au point en matière d’objets connectés. Il doit être capable de travailler avec des experts techniques dont il doit comprendre et maîtriser le langage.

Une âme de leader
Pour diriger une équipe et la convaincre de se lancer dans des changements souvent profonds, il doit être capable d’affirmer ses idées, d’amener son client à lui faire confiance, malgré les éventuelles résistances et la frilosité de certaines parties prenantes.

Grande réactivité et curiosité
Dynamique, vif, réactif, il doit savoir évoluer, grâce à ses connaissances du monde de l’entreprise et de l’internet des objets, dans un contexte client souvent complexe, et se montrer créatif et force de propositions.

Contexte

Un consultant IoT peut conseiller tous types de clients. Il peut s’agir de start-ups, d’entreprises, d’universités voire même d’agences gouvernementales ou autres organismes publics.

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Salaire

Le taux journalier moyen de ce professionnel se situe entre 500 et 900€.

Formation du consultant IOT 

Pour accéder à ce métier, une formation Bac +5 est nécessaire, en Ecole d’ingénieur (option Objets connectés) ou dans certaines écoles comme ECE, ESEO, ISEN, ISAIP qui proposent des parcours spécialisés.
Une double compétence en management dans une école de commerce est également fortement appréciée.
Rappelons qu’un consultant IoT se positionne comme expert. L’accès au métier n’est donc pas envisageable après le cursus de formation. Les prétendants au poste doivent, au préalable, avoir eu de l’expérience dans l’entreprise et dans la gestion de projet liés à l’internet des objets.

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Ingénieur Big Data : fiche métier

Fiche métier - Ingénieur Big Data (2)
Ingénieur Big Data : métier, missions, salaire, formation, compétences

Le Big Data, ou traitement et analyse de données massives, est devenu un véritable phénomène dans nos sociétés hyper connectées, où le volume d’informations échangé augmente de manière exponentielle. Avec, à la clé, l’apparition d’un nouveau métier de pointe : l’ingénieur Big Data.

L’ingénieur Big Data collabore avec des entreprises pour développer, entretenir, tester et évaluer des solutions Big Data. Il crée des systèmes de traitement de données à grande échelle. Il est également expert en solutions de Data Warehousing et en technologies de bases de données.

Le métier d’Ingénieur Big Data

Quel est le type de missions réalisées par l’ingénieur Big Data ?

Valoriser les données d’une entreprise

Pour ce faire, il analyse parfois des centaines de millions de données grâce à des logiciels très pointus, et classe les infos recueillies en fonction des demandes et besoins de l’entreprise.

Concevoir et mettre en place une architecture et des solutions adaptées

Il conçoit des solutions permettant le traitement de volumes importants de pipelines données, qui doivent être suffisamment sécurisées et lisibles.

Implémenter les algorithmes et tests techniques, et contrôler les résultats

Ce professionnel doit également tester ses conceptions et contrôler les résultats. Il doit optimiser les traitements et revoir les codes si nécessaires. Il doit se mettre à jour en permanence sur les technologies et les langages utilisés.

Compétences requises

D’excellentes connaissances techniques

Ce professionnel doit avoir une connaissance pointue des technologies utilisées par l’entreprise, et des systèmes de données numériques. Il doit également maîtriser l’anglais technique et la mathématique avancée. De plus, des compétences en développement comme Java ou Python peuvent être appréciées.

Des compétences en infrastructure de développement

Ce professionnel doit connaître parfaitement les cadriciels tels que Hadoop, Hive, Spark, Storm ou Pig. Il doit également savoir utiliser les outils MongoDB ou encore Cassandra.

Des compétences en communication écrite et orale

Ces compétences sont précieuses, afin de présenter ses rapports. Il doit également savoir travailler en équipe, et bien souvent être disponible et mobile.

Contexte

Le Big Data étant un secteur en pleine expansion, les entreprises recherchent de plus en plus ce type de profil. Parmi elles, tout type de structures : startups ou grands groupes des secteurs de la finance, des télécommunications, du marketing…

Généralement ce professionnel sera intégré au service R&D, au pôle Data Science ou au sein d’un service dédié Big Data.

Salaire

Le taux journalier moyen d’un ingénieur Big Data se situe entre 500 et 800€.

Formation de l’Ingénieur Big Data

Pour devenir Ingénieur Big Data, il est nécessaire de disposer d’une formation Bac +5 en Ecole Ingénierie Informatique avec un Master Big Data. Il est également possible d’accéder à ce métier après un Doctorat (Bac +8) avec une spécialité statistiques.

L’ingénieur Big Data peut, après quelques années d’expérience, évoluer vers le poste de Directeur informatique.

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Data Protection Officer : Fiche métier

Fiche métier - Data Protection Officer
Data Protection Officer : métier, missions, salaire, formation, compétences

Le Data Protection Officer, plus connu sous le nom de DPO, est en charge de la protection des données et informations à caractère personnel.
Sa mission principale est de s’assurer que l’utilisation des données recueillies par l’entreprise respecte le cadre légal.

Depuis le 25 mai 2018, après la mise en place du règlement de la protection des données personnelles (RGPD), de nombreuses entreprises et administrations dont l’activité suscite une quelconque gestion des données personnelles, ainsi que les organismes publics, ont l’obligation de nommer un DPO.

Le métier de Data Protection Officer

S’assurer du respect de la législation concernant les données personnelles
Toute entreprise qui récolte ou utilise des données personnelles doit respecter la loi. Que ces données soient utilisées en interne (pour des recrutements par exemple) ; ou en externe à des fins commerciales (pour une campagne d’emailing par exemple).

Trouver des alternatives d’utilisation des données qui respectent la loi
Pour que l’entreprise puisse maintenir son activité, tout en étant respectueuse de la loi concernant la récolte et le traitement de données personnelles, il est important que le DPO puisse proposer des alternatives et des structures adaptées.

Instaurer le respect des lois au sein de l’entreprise
Pour avertir les différentes entités de l’entreprise sur les enjeux que représente la loi sur la protection des données et l’importance de son respect, le Data Protection Officer doit être en capacité de sensibiliser et former les équipes en interne sur ce sujet.

Compétences requises

Connaissance de l’informatique et maîtrise juridique
Le DPO doit maîtriser la réglementation sur la protection des informations personnelles, les lois sur les TIC ainsi que les différentes méthodes et techniques qui permettent de protéger ces données. Il doit également avoir des connaissances en cyber sécurité.

Polyvalence
Le DPO doit faire preuve de polyvalence face aux différents sujets, que ce soit d’ordre juridique ou informatique. De plus, son métier est transverse au sein d’une entreprise car il est amené à travailler avec des entités diverses et variées telles que le département marketing, commercial, RH… ainsi qu’en externe, avec les partenaires et fournisseurs de l’entreprise.

 

Contexte du métier de Data Protection Officer

Pour de plus en plus d’entreprises, il devient aujourd’hui nécessaire de faire appel à un DPO.
D’une part, car depuis la loi du 25 mai 2018, dans les entreprises et administrations où l’activité suscite une quelconque gestion des données personnelles, ainsi que les organismes publics, il est obligatoire d’avoir un DPO.
D’autre part, les données sont un élément devenu crucial dans les entreprises. Pour en assurer la sécurité et les utiliser de manière légale, les entreprises font également de plus en plus appel à un profil DPO.

Carrières et Salaire

Son TJM varie entre 600-800€.

 

Formation du Data Protection Officer

Pour devenir DPO il existe des formations de BAC+3 à BAC +5. Elles peuvent être exercées en école d’ingénieur ou en cursus universitaire. La profession étant relativement nouvelle, les formations ne sont pas disponibles partout mais en voici quelques exemples :

  • Diplôme universitaire de Paris II Panthéon Assas de Data Protection Officer ;
  • Master de Management en protection des données de l’ISEP ;
  • Master de l’IESIA en sécurité de l’information et système ;
  • Diplôme de DPO/CIL de l’université de Franche-Comté.

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Data Scientist : fiche métier

Fiche métier - Data scientist
Data scientist : métier, missions, salaire, formation, compétences

Depuis plusieurs années, le métier de data scientist a pris une très grande ampleur, du fait de l’émergence et de l’importance toujours plus forte du Big Data. C’est LE métier à la mode depuis ces dernières années et il est considéré comme l’un des plus prometteurs.

Le métier de Data Scientist

Nature du travail

Le métier de Data Scientist s’articule autour de 4 grandes missions :
– Identifier les besoins et la problématique que l’entreprise lui confie (plusieurs domaines possibles : marketing, RH, fidélisation des clients…)
– Définir une modélisation statistique lui permettant d’y répondre
– Construire les outils adéquats pour collecter les données
– Rassembler et organiser les données de manière à exploiter les résultats. Les données peuvent provenir de sources diverses.

Compétences techniques

Capacité d’analyse et esprit de synthèse
Ce professionnel doit être capable d’anticiper les besoins en information et chercher sans cesse de nouvelles sources d’information.
Compétences techniques
La maitrise de certaines compétences techniques est essentielle pour le data scientist. En effet il doit maîtriser les bases de données NoSQL (MongoDB, Hadoop), langage de programmation R, programmation C avec le langage Python… Il doit également avoir de solides bases en statistique ainsi que des notions de machine learning, ce qui peut être un réel atout.
Curiosité et ouverture d’esprit
Pour exercer ce métier, il faut également savoir déceler les données les plus intéressantes. De plus, être passionné par le traitement de l’information et les problématiques Big Data est évidemment un plus.

Contexte

Ce terme est inventé en 2008 par deux ingénieurs de chez Facebook. Il a été élu « métier le plus sexy du 21ème siècke » par le Harvard Business Review. De ce fait, dans les grandes entreprises, le métier se divise en plusieurs sous-catégories : le data miner (récolte les données), le data analyst (administre et créée les bases de données) et le data scientist (interprète les données).
Ainsi, on peut trouver des data scientists dans plusieurs domaines comme le secteur marchand ou la sécurité.

Carrières et Salaire

Selon les entreprises, les data scientists se rattache à plusieurs entités comme le marketing, les systèmes d’information ou encore le département financier.
Son TJM varie entre 500 et 800 euros.

Formation de Data Scientist

Pour se lancer dans une carrière de data scientist, il faut un bac +5 minimum, avec un master en analyse statistique ou programmation informatique. Beaucoup ont aussi un doctorat (bac +8)

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Fiche métier Data Scientist

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