Data Steward

Dans la famille des Data, je demande le fils, le Data Steward. C'est un beau prénom. Cela fait un peut stadier.

Le métier

Alors, alors. C'est quoi ? Le data steward est un professionnel-spécialiste-génie de l'organisation des données, qui travaille avec le data analyst, le data scientist et le data architect. Ensemble, ils vont analyser, exploiter et réutiliser la donnée ; tandis que le steward ajustera la donnée à son utilisation finale. Adaptation et documentation à des fins de travail profond. 

Ecoles à la une

Le +​

Bosser au sein de l'équipe data, composée de gros bonnets, disons-le, plaît beaucoup à ce super pro. En outre, pouvoir découvrir et vérifier une donnée, savoir si elle est fiable et exploitable, c'est un défi qui enchante aussi le data steward. Enfin, le pouvoir qu'il a sur la donnée et la responsabilité qui est la sienne sont de sacrés motifs de satisfaction. Non ? Si. 

Échangez avec un professionnel

Qualités requises​

Une bonne maîtrise des chiffres (bonne, c'est un euphémisme, vraiment), une rigueur certaine, une bonne organisation (euphémisme, là aussi), bon relationnel, aimer le travail collectif, du sérieux et de la discipline dans les analyses seront vos meilleurs amis pour devenir excellents, les amis. 

Discutez avec un étudiant

Formations​

Il faut impérativement une formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science ou Intelligence Artificielle pour être Data Steward. Eh oui. 

Prenez RDV avec un coach

Concours​

Non, aucun. Ah si, pardon. Un concours pour entrer en école d'ingé, évidemment. Difficile, plus ou moins, mais faisable pour des génies comme vous. 

Écoles​

Il existe plusieurs écoles d'ingénieurs hyper bien cotées un peu partout en France, et ça c'est cool ! 

Salaire

Selon l'entreprise et l'expérience, le data steward pourra percevoir entre 40 000€ et 75 000€ par an. C'est sympaaaaa. 

Conseil

Ayez un véritable penchant pour les chiffres et l'organisation. Si vous pouviez être maniaques, ce serait merveilleux, autant se le dire. Autre chose, apprenez à travailler en équipe, faites des concessions, écoutez vos collègues et prenez le bon dans chacun de leurs conseils. Travail d'équipe. Seul on va plus vite, ensemble on va plus loin. Voilà. Love.  

Data Steward, l’inspecteur qualité de la data.

Depuis quelques année, la digitalisation de la société s’accélère et fait exploser le volume des données. Entreprises connectées, services et outils digitaux, supports connectés en tout genre, les données des utilisateurs sont collectées et traitées par des spécialistes pour ensuite être analysées dans le but d’optimiser ces services ou ces outils. Mais pour que les analyses soient correctes, il faut en amont s’assurer que les données sont fiables. C’est le travail du Data Steward de vérifier la qualité des données avant de les exploiter.

Cette fiche vous aidera à mieux comprendre le travail d’un Data Steward, grâce aux témoignages de Miguel, Sophie et Luc, tous les trois en poste dans des entreprises de la data.

En quoi consiste le métier de Data Steward ?

Miguel : Le Data Steward est un spécialiste de l’organisation des données, qui travaille avec le Data Analyst, le Data Scientist et le Data Architect. Ces derniers vont analyser, exploiter et réutiliser la donnée, alors que le Data Steward ajuste la donnée à son utilisation finale : il les adapte et les documente pour pouvoir faciliter le travail profond sur les données.

Sophie : C’est un garant de la qualité des données qui vont pouvoir ensuite être analysées. Il est vigilant quand à l’obsolescence de la donnée : il supprime les éléments inappropriés ou non pertinents et en vérifie la provenance.

Luc : C’est lui qui s’assure que les bases de données soient à jour et que chaque donnée contienne les bonnes informations.

Qu’est-ce que vous aimez le plus dans votre métier ?

Miguel : Je dirai traquer la provenance de chaque donnée ! Savoir d’où elle vient et si elle est fiable… Il nous faut avoir des données sûres et qualitatives pour optimiser leur utilisation. Une fois, qu’une donnée a passé tous les tests, on peut alors l’analyser.

Sophie : Sur nous repose toute la qualité du travail de l’équipe Data ! Si les données à analyser sont fausses, les analyses seront faussées. Il faut être très vigilant et mener systématiquement une enquête approfondie pour faciliter le travail de l’équipe. 

Luc : Capturer l’information et garantir sa fiabilité.

Qu’est-ce que vous aimez le moins ?

Miguel : Il faut être extrêmement exigeant pour assurer la qualité de la sécurité des données. Il faut aussi respecter les politiques et normes liées aux données, qui peuvent être très sensibles.

Sophie : Se vérifier continuellement pour ne pas faire d’erreur. Comme nous pouvons modifier la donnée et la documenter, il est important de ne pas écrire n’importe quoi.

Luc : Il faut être en bonne condition physique, car c’est parfois ” sport ” d’avoir vérifié toutes les données en temps et en heure. Il y en a tellement !

Quelles sont les qualités requises pour exercer ce métier ?

Miguel : La rigueur et l’organisation ! il faut pouvoir classer, retrouver et documenter correctement des centaines de millions de données.

Sophie : Il faut aimer les chiffres et l’analyse de chiffres !

Luc : Pour tous les métiers de la data, il faut avant tout un esprit d’équipe, car on travaille tous les uns avec ou pour les autres. Un excellent relationnel est fortement conseillé.

Quels conseils donneriez-vous aux personnes qui souhaitent exercer ce métier ?

Miguel : Il faut savoir s’ouvrir et se remettre en question pour avoir un esprit critique et analytique.

Sophie : Et il ne faut pas baisser les bras. La persévérance est une réelle qualité pour mener l’enquête !

Luc : Être au fait de tout ce qui concerne les data, des outils de traitement aux bases de données, aux données elles-mêmes. C’est important d’avoir une vue d’ensemble.

Quel autre métier auriez-vous pu choisir ?

Miguel : On aurait pu se concentrer sur les données à analyser, en tant que Data Analyst ou Data Scientist. C’est le maillon suivant de la chaîne de la data.

Sophie : Ou même passer au maillon d’avant, en tant que Data Engineer, en concevant et en organisant les outils nécessaires à la collecte et l’analyse de données.

Luc : De mon côté, j’hésite à aller vers du conseil en tant que Data Consultant pour des entreprises demandeuses de stratégie et de changements à courts et longs termes.

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