big data en france

Le mot » big data » est né en 1997, au sein d’articles scientifiques américains. En 2001, le groupe Gatner parle, pour la première fois, des 3 V comme d’un enjeu inhérent à la croissance des données.
Volume, Vitesse et Variété font les atouts du big data. Désignant des ensembles colossaux de données produites par les entreprises et les personnes, c’est dans ce contexte qui a vu le jour cet incroyable outil, analyseur de données. Quel est l’état du Big Data en France ?

Le big data en France

Poussé par l’appel de la Start-up Nation d’Emmanuel Macron, le big data en France se développe et grandit. En mars dernier, l’Alliance big data soufflait sa quatrième bougie. Lancée en 2013, elle regroupe es les filières françaises du big data. On y retrouver des entreprises, des associations ou des institutions universitaires.

Son objectif est de créer une communauté française du big data. À part la mise en commun d’expérience et de compétences, elle permet une plus grande visibilité des entreprises françaises. Celles-ci affrontent des nombreux concurrents sur ce marché juteux et prometteur. Selon le cabinet IDC, le chiffre d’affaires du big data, en 2018, pourrait atteindre les 35 milliards d’euros.

Pourtant, le big data reste encore bien obscure pour les entreprises françaises. Les infrastructures manquent pour stocker les données très volumineuses et peu de personnel n’est qualifié pour prendre en charge les analyses pour leur donner la valeur que l’on sait. Les erreurs de recrutement sont encore très courantes et les moyens financiers ne suivent pas toujours. En plus, la sécurité des données est difficile à gérer sans un expert dédié chargé de cette mission. .

Ainsi, il n’est pas rare que les entreprises disposant d’un budget conséquent se fassent accompagner dans ce changement de paradigme afin de recruter les bonnes personnes et de mettre en place les nouvelles méthodologies.

En France, le mot big data est remplacé par le terme « mégadonnées » depuis 2014, suite aux travaux de la Commission Générale de terminologie et néologie.

Les nouveaux métiers créés pour le Big Data

Les Big Data a créé de nouveaux besoin auxquels il faut répondre rapidement pour rester compétitif. La demande dépasse le nombre d’experts qualifiés. Ainsi la plupart des entreprises doivent faire appel à des cabinets de recrutement spécialistes du digital pour réussir leur transition numérique.

Les métiers dans le big data commencent à émerger et prendre en charge les données à analyser et mettre en place des stratégies pour aider les entreprises.

Le big data a donc donné naissance à de nouveaux métiers dont les Data Scientist, le Data Analyst ou le Data Manager. Ces experts sont capables de récolter, analyser et de traiter le volume de données et en faire une stratégie pour aider au mieux les entreprises et leur visibilité.

Pour être au top, ces analystes des temps modernes doivent avoir des compétences pointues et maîtriser des logiciels spéciaux. Voici un résumé des compétences de ces experts en « mégadonnées »

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Les 4 métiers phares du Big Data

  • Data Scientist : spécialiste de la science des données, il les analyse, et les transforme sous forme de statistiques. Il part d’une problématique et trouve une solution en analysant toutes les données de l’entreprise.
  • Data Analyst : responsable de toutes opérations des bases de données, il est rattaché à la direction des systèmes d’information de l’entreprise. Créateur et gestionnaire d’une base de données, il maîtrise à la perfection, les outils et le langage informatique.
  • Data Manager : poste stratégique dans une entreprise, il identifie, recueille et organise les données vitales. Responsable aussi de la sécurité des fichiers ; il veille aux mises à jour et fait aussi des modèles stratégiques. Il se doit d’anticiper les changements dans son secteur et être très polyvalent.
  • Data Miner : traducteur de données, il est obligatoire de les rendre accessibles. Travail minutieux et méticuleux, le Miner est un métier, fortement demandé, puisque les entreprises cherchent la visibilité, le profit, mais aussi les économies. Le Data Miner analyse et prédit les comportements des clients.

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