Récupérer, structurer et analyser la donnée, le métier de Data Architect

Exploiter correctement les données du monde numérique est devenu un enjeu important en entreprise. Le métier de data architect fait partie de ceux encore rares sur le marché et très recherchés. Chez iProspect, Grégoire Gaillard est data architect et il relève essentiellement des défis marketing pour des clients divers. Il nous raconte son parcours et son quotidien. 

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“Big Data” ou le mot magique

J’ai fait un BTS communication, puis un bachelor en marketing en école de commerce. J’y ai découvert le big data, ce qui m’a conduit à faire un master I en marketing digital et big data, puis un master en marketing, communication et stratégie d’entreprise. J’ai fait cinq stages dans des agences de communication et j’ai réalisé le dernier au sein du data provider Synovia. J’évoluais en tant que consultant marketing et data, et c’est à l’issue de ce stage que j’ai trouvé le poste de data architect chez iProspect où je suis aujourd’hui. 

J’ai très vite vu que la data représentait l’avenir. Je trouve qu’en comparaison des métiers de communicant ou de marketeur, la data a une portée plus rationnelle.

Les données  ne sont pas des paroles en l’air, c’est la preuve rigoureuse de ce que l’on avance. J’ai une très forte mémoire des chiffres, ce qui m’a beaucoup aidé dans ce domaine, malgré peu de compétences informatiques au départ. La mémoire de l’information est quelque chose de très important aujourd’hui, et c’est tout l’enjeu de mon métier finalement. 

Le poste que j’ai est encore relativement rare. À l’issue de mes études, j’ai reçu énormément d’offres d’emploi avant même d’avoir commencé à chercher. Néanmoins, c’était plutôt des offres de data scientist qui nécessitaient des compétences informatiques que je n’avais pas.

De par mon cursus, j’avais une préférence pour la dimension marketing par rapport à la collecte et au traitement des données. 

Finalement, je suis parti en vacances, j’ai pris du recul et en rentrant, j’avais de nouveau une offre. iProspect me proposait un poste de data architect, c’était exactement ce que je voulais.

Donc, il ne m’a fallu que quelques mois à la fin de mes études pour être embauché.

Il aura suffi que je mette le mot “big data” dans mon profil LinkedIn pour que les recruteurs viennent à moi plutôt que l’inverse. Tout s’est fait très naturellement à partir de là, c’était un peu le mot magique. 

Une lecture marketing de la data

Je suis maintenant chez iProspect. C’est une entité du groupe britannique Dentsu Aegis, spécialisé dans le webmarketing. Au sein de la boîte, je suis dans la branche data consulting. Le métier de data architect à proprement parler est encore un peu difficile à définir et à circonscrire.

Nous construisons une recommandation ou une réflexion stratégique de la donnée grâce à des data providers que l’on active.

En gros, le client vient avec un besoin, qu’il n’a pas toujours bien identifié, et nous nous lui expliquons quoi chercher, comment et où. Une fois que nous sommes accordés avec le client, mon rôle est d’activer ces fournisseurs de données, de collecter et traiter les données pour soumettre une stratégie pertinente sur la base de la problématique initiale. Les problématiques peuvent être diverses : chercher de la sémantique autour d’un sujet, générer du trafic, analyser les cookies liés au site du client, c’est très varié. Nous avons parfois des clients qui veulent lancer des campagnes de communication sans savoir comment s’y prendre, alors nous les orientons. Et il arrive aussi que nous soyons sollicités pour analyser le résultat de ces campagnes dans un deuxième temps. 

Je me tourne vers le data analyst et le data scientist pour qu’ils me fournissent les résultats dont j’ai besoin sur un sujet donné. Je peux aussi créer un logiciel, une infrastructure ou un robot qui va aller chercher ce que je lui demande. Puis, je décortique les données dans leur ensemble pour élaborer une structure de réflexion que j’exporte ensuite chez le client.

Mon quotidien est rythmé par différentes missions.

Je rencontre les entreprises qui me présentent leur travail, à l’inverse j’explique aux clients qui viennent à nous comment nous pourrions les aider. Il m’arrive aussi de participer à des ateliers pour me familiariser avec l’activité d’une entreprise. J’active les data providers, et ensuite j’établis une recommandation à partir des résultats. La dernière étape est d’aller présenter les résultats chez le client et de défendre ma recommandation et les décisions que cela implique pour l’entreprise. Je suis certains clients en continu et pour les projets plus ponctuels, ma mission s’étale sur environ un mois. 

Nous sommes trois data architects, intégrés dans une équipe data d’environ 35 personnes. En ce moment par exemple, je travaille pour un client dans les cosmétiques qui souhaite rajeunir sa cible. Il faut donc aller chercher sur Internet les caractéristiques de cette cible, comprendre comment elle s’exprime, ce qui l’attire, pour ensuite formuler une stratégie marketing. La diversité des missions est sans doute ce qui est le plus plaisant dans ce métier.

J’aime également le moment où il faut se creuser la tête à la lecture des résultats d’une étude.

Data Architect, un métier jeune

J’ai eu peur en arrivant sur le marché car mon profil correspond parfaitement au métier que j’exerce aujourd’hui, mais je me demandais si je n’étais pas arrivé un tout petit peu trop tôt. C’est très récent que l’on donne une dimension marketing à la donnée. Finalement, j’ai eu la chance d’être parmi les premiers postes et je suis témoin de la vitesse à laquelle ils évoluent. En quelques mois, ma quantité de travail a plus que doublé. 

Je pense que pour démarrer dans ce secteur d’activité, il est bon de commencer en tant que consultant data, ce qui permet déjà de se familiariser avec les chiffres, avec excel que nous utilisons beaucoup et de prendre du recul.

Ensuite, la particularité du data architect est la dimension marketing.

Il peut donc être intéressant d’avoir une expérience en agence au préalable, il faut savoir établir une recommandation, échanger avec le client, mais aussi gérer les périodes de rush et de stress. Nous dépendons beaucoup d’autres entreprises qui nous fournissent les données, mais aussi de nos collègues analyst ou scientist, puis des clients qui nous font des retours ou ont des requêtes spécifiques. Il ne faut pas avoir peur de rester tard le soir, et savoir garder la tête froide face aux chiffres. 

Comme iProspect est un grand groupe, nous avons la chance de recevoir régulièrement des invitations de la part de tous les acteurs de la data. Cela peut être des conférences sur l’évolution du marché, ou un data provider qui nous présente sa méthode de gestion de la donnée, nous sommes fréquemment sollicités. En interne, nous avons également des newsletters qui nous permettent de rester en veille permanente.

C’est indispensable de rester à jour, dans un secteur d’activité qui est en constante évolution et qui est encore en train de se définir. 

Le grand groupe au sein duquel j’exerce est aussi présent à l’international. Dans mon entité, nous sommes les seuls data architect à proposer une certaine offre à nos clients. Il y a quelques semaines, j’ai dû aller en Allemagne pour expliquer à une équipe qui ne proposait pas cette offre, comment je travaille et animer un atelier avec le client qui était intéressé. Ce qui fait qu’aujourd’hui je travaille sur un projet en allemand par exemple. Nous sommes encore très uniques et tout bouge très rapidement. Cette expérience que j’ai aujourd’hui, me permet d’apprendre beaucoup de connaissances et d’accumuler les contacts.

À terme, mon objectif personnel est de me servir de ce bagage pour gravir les échelons et obtenir un poste de responsable architect data. Pourquoi pas même à l’étranger. 

À lire ensuite :

Pourquoi c’est le moment de se lancer dans une carrière dans la data

Data analyst, scientist, architect, quelles différences ?

En quoi consiste vraiment le métier de data analyst ?

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