Le métier de Data Miner, métier apparu avec la montée en puissance de la data, est une spécialisation du métier de Data scientist, qui se concentre sur la partie exploration de la donnée : quelle donnée est utile ? Dois-je ajouter de l’open data pour avoir des résultats pertinents ? Dois-je construire des algos spécifiques pour explorer ma donnée ?
Quels sont les objectifs du Data Miner ?
Le Data Miner ou « fouilleur de données », a pour objectif de faire parler les données de l’entreprise. Il est chargé de lire et analyser les données de l’entreprise et doit donc comprendre les problématiques métiers de celle-ci afin de fournir les données pertinentes qui répondront à ces problématiques.
Il connaît et maîtrise les structures de stockage et de gestion de base de données, il sait réaliser des requêtes SQL et travailler sur des bases structurées ou non. Ce travail a longtemps été considéré comme complexe et ingrat, car son premier objectif est de trouver la donnée qui sera utile et de la nettoyer. Ensuite seulement il peut analyser et fournir les données qu’il juge intéressantes au département qui convient, historiquement le Marketing. Le Data Miner était dans l’ombre des décisions marketing mais le voilà aujourd’hui dans la lumière. Le poste a quelque peu évolué pour dépasser le seul cadre de l’extraction, du nettoyage et du tri de données jusqu’à faire de la Data Science. En résumé, Le Data Miner ne retient que la donnée de qualité qui sera analysée par les métiers ou bien traitée par d’autres équipes du data lab pour les « faire parler ».
Quelles sont ses compétences ?
Les qualités nécessaires au métier de Data Miner sont un très solide bagage informatique et notamment dans la maîtrise des SGBD (Système de gestion de Base de Données), une très bonne maîtrise des mathématiques statistiques et un sens du business, afin de comprendre et traduire les problématiques business en : « de quelles données vont-ils avoir besoin pour résoudre ce problème ? ». Les filières mathématiques orientées statistiques n’ont pas eu ces dernières années un grand succès, d’où de grandes difficultés pour les employeurs à trouver des profils de Data Miner. Mais les métiers de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, dépoussièrent aujourd’hui ces formations grâce à l’attention que tirent la Data Science ou le Big Data. Le champ d’action du Data Miner, même si historiquement ce métier a émergé dans le domaine du marketing, est bien plus vaste, et va aujourd’hui même jusqu’au Machine Learning. Le Data Miner pourra intervenir dans des domaines aussi divers que la rétention des clients d’une marque ou d’une enseigne, en analysant le comportement de « cohorte » afin de pousser les consommateurs vers des offres ayant de bonnes chances de « matcher », ou sur de la segmentation marché. Ils peuvent aussi intervenir dans l’industrie avec des cas d’usage sur la maintenance prédictive ou prévisionnelle des machines ou encore en développant des algorithmes de prévision des ventes afin d’optimiser les flux et stocks des entreprises.
Quelles sont ses missions ?
- Collecter les données et traitement de données, créer des algorithmes afin d’analyser la qualité de la base, des variables intéressantes à exploiter, ajouter des données pertinentes depuis l’open data…
- Extraire et analyser des données (création d’algorithme pour explorer la donnée, détecter des signaux faibles…)
- Réalisation d’analyse qualitative et quantitative afin de répondre aux problématiques métier
Le Data Miner est le plus souvent issu d’une formation en statistique et son salaire moyen s’élève à 52 000 euros bruts par an.
