Data miner & data mining : les clés pour comprendre le métier

Au cœur des métiers du Big Data se trouve le Data Miner. Sa mission consiste à lire et analyser un grand volume de données. Il doit faire le lien entre collecte de données et activité de l’entreprise afin d’en anticiper les tendances marketing et financières, et ainsi réaliser une analyse prédictive. 

Data miner, présentation du métier

Si l’on traduit en français “data mining”, cela signifie "forage de données", "explorations de données" ou "fouilles de données". Plus précisément, cela concerne l’analyse de données et leur transformation en information utile, afin d’en dégager des tendances, dans le but de booster les résultats de l’entreprise mais aussi de lui faire réaliser plus d’économies. 

Ces métadonnées rendues intelligibles par le data miner, peuvent être également utiles afin de déterminer des profils de clients ainsi que leurs comportements. Elles permettent d’anticiper certaines des actions du client, sa fidélisation ou sa défection, par exemple. C’est donc un procédé permettant de trouver des corrélations ou des patterns entre de nombreuses bases de données relationnelles. 

Que fait-il ?

Le data miner analyse et traduit les données d’une entreprise. Il maîtrise aussi les structures de stockage et de gestion des données, afin de rendre ces données intelligibles. Il doit aussi trier les données accumulées chaque jour dans les bases et mégabases. Il a donc un rôle indispensable au sein d’une société.

Collecter et traiter les données

Il collecte et traite des données, par la programmation d’algorithmes analysant les bases de données informatiques. C’est la partie principale du travail du Data Miner. Les algorithmes sur lesquels le data mining repose, sont complexes et sophistiqués et permettent de segmenter les données et d’évaluer les probabilités futures. Le Data Mining est également surnommé Knowledge Discovery in Data (Découverte de savoir dans les données).

Puis le data miner analyse les données (scoring, segmentation, géomarketing, enquêtes …). 

Produire des études quantitatives

Le data miner réalise des études quantitatives, afin d’apporter des solutions opérationnelles aux problématiques rencontrées par l’activité de l’entreprise,

Conseiller et accompagner les équipes métiers

Le data miner identifie les problèmes métiers que traverse l’entreprise puis il accompagne ses clients dans la mise en œuvre opérationnelle de leurs actions (ciblage, accompagnement dans l’exploitation de bases de données …). 

Exemple de l’utilisation du data mining

Dans le Midwest aux Etats-Unis, une chaîne d’épicerie a utilisé des logiciels de Data Mining afin d'analyser les modèles d’achats locaux. L’enseigne a pu remarquer que lorsque les hommes achètent des couches le jeudi et le samedi, ils ont également tendance à s’acheter des bières. 

Cela permet donc de savoir à quel moment les bières sont le plus achetées mais aussi dans quel but, certainement pour qu’elles soient stockées chez eux et prêtes pour le weekend.

Formations pour devenir Data miner ?

La tendance n’a pas toujours été favorable aux formations spécialisées en mathématiques ou en statistiques car ces études sont perçues comme assez ennuyeuses et complexes par de nombreux étudiants

Mais avec le boom des métiers de la data, depuis 2012, ces filières sont de nouveau prisées par les jeunes diplômés et principalement par les digital natives.

Pour devenir data miner, il est requis de détenir un Bac +4/5 en statistiques. Mais face à la pénurie de profils, un bac+3 accompagné d’une expérience professionnelle en statistiques appliquées au marketing est possible. 

Il convient tout de même de réaliser des stages, une alternance ou un poste dans lequel les statistiques appliquées au marketing sont pratiquées. En effet, à l’embauche, c’est l’expérience et la connaissance du secteur qui permettent bien souvent de se démarquer.  

À l’ESG data & IA, deux niveaux sont proposés : Bachelor (Bac+3 ; titre de Niveau 6 certifié par l’Etat) et Mastère (Bac+4/5 ; titre de Niveau 7 certifié par l’Etat).

Le Bachelor Data IA représente le tronc commun initial de ces formations. A partir de la 3ème année, il ouvre à une spécialisation vers 2 filières : 

Une filière BUSINESS avec :

Une filière GESTION DE PROJET avec :

De nombreux cours de Data Mining sont aussi téléchargeables sur internet. Les niveaux sont variables. Il existe par exemple les travaux de Stéphane Tufféry, Président du Comité Scientifique du CESP de l’université Rennes 1. Spécialisé dans ce domaine. Il a aussi écrit un ouvrage sur le sujet. 

Quelles compétences pour un Data miner ?

Connaissances des enjeux du Big Data et de l’architecture des bases de données

Le big data est évidemment la base de connaissances que doit avoir un data miner, ainsi que la manière de structurer les bases de données. 

Connaissances juridiques et réglementaires de la gestion de données

Un data miner doit sans aucun doute connaître le règlement général sur la protection des données (RGPD) afin de rendre responsable l’organisme avec lequel il travaille et qui détient ces données.

Techniques de classification et de segmentation de mégadonnées

En sachant classifier les données, le data miner cherche de nouveaux patterns, quitte à changer la façon dont les données sont organisées.

Maîtrise d’outils pour l’exploration et l’analyse de données

Le data miner se doit de maîtriser le data warehousing : en effet, les progressions significatives en termes de collecte de données, de puissance de calcul, de transmission de données, et de capacités de stockage permettent aux entreprises d'intégrer des bases de données au sein de Data Warehouses.

Ce procédé permet de centraliser la gestion et la recherche de données.

Grâce à une Datawarehouse, les entreprises ont la capacité de séparer les données en segments d’utilisateurs afin de les analyser en détail.

Salaire du Data Miner

Le datamining est un métier très spécialisé. Il a longtemps été décrié dans le secteur des études de marché car on y étudie et y valorise la plupart du temps des données que l’on a pas recueilli soi-même. 

Néanmoins, c’est la raison pour laquelle les salaires y sont plus élevés que dans les métiers plus traditionnels de ce secteur. 

Aujourd’hui les compétences du data miner sont recherchées et le métier prisé, un profil junior touchera 35K €/an alors qu’un sénior pourra être rémunéré jusqu’à 80K €/an.  

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Adrian Pellegrin
Analyse d'expert
Adrian Pellegrini

COO de Factonics et Chief DataScience Officer de Blue DME

Adrian Pellegrini est un expert en intelligence artificielle et en machine learning. Il a contribué au développement de plusieurs start-up. 

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