Qu'est ce que le Data Ops ? Fiche métier, études et salaires

Devenir Data Ops est une opportunité en or, surtout lorsque l’on sait que le secteur de la Data est parmi l’un des plus dynamiques en France. Ce métier est encore assez récent, mais devient rapidement incontournable au sein des entreprises qui veulent booster leur croissance.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
7/6/2024

Qu’est-ce que le Data Ops ? Fiche métier, études et salaires

Devenir Data Ops est une opportunité en or, surtout lorsque l’on sait que le secteur de la Data est parmi l’un des plus dynamiques en France. Ce métier est encore assez récent, mais devient rapidement incontournable au sein des entreprises qui veulent booster leur croissance.

Le métier DataOps 

Le métier de DataOps, contraction de "Data Operations", est une discipline émergente dans le domaine de la gestion des données qui vise à optimiser la manière dont les données sont collectées, traitées, stockées et mises à disposition au sein d'une organisation.

Pour améliorer la performance de l’entreprise, le DataOps organise la donnée de manière collaborative et automatisée. 

Il adopte une approche agile qui fédère les professionnels de la Data (Data Scientist, Data analyst), du développement web (software Engineer, Devops…) et des équipes IT (administrateur réseau, DSI…) pour rendre les données exploitables dans un minimum de temps.

La fonction de DataOps repose sur une méthodologie agile qui porte son nom.

Le processus DataOps peut varier d'une organisation à l'autre en fonction de ses besoins spécifiques, mais il existe généralement plusieurs étapes clés qui y sont couramment incluses.

La méthodologie DataOps représente un enjeu majeur pour les entreprises.

Les entreprises disposent de nombreuses données, très souvent éparpillées dans un large environnement (en interne, en magasin, en data center, etc).  Trier, stocker et exploiter ces données demande beaucoup de ressources, autant humaines que financières.

C’est difficile pour les entreprises d’y parvenir.

Grâce à la méthodologie DataOps, elles peuvent optimiser leurs pratiques professionnelles internes et gagner un temps précieux. Les utilisateurs bénéficient plus rapidement de l’accès aux données. Tout cela grâce à l’automatisation de procédés, autrefois manuels.

Les bénéfices de la méthodologie Data Ops pour les entreprises sont nombreux : 

  • Amélioration de la productivité : en automatisant les processus de gestion des données, la DataOps permet aux équipes de gagner du temps et d'augmenter leur productivité. Les tâches fastidieuses telles que la collecte, le nettoyage et la transformation des données sont simplifiées, ce qui permet aux professionnels de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
  • Réduction des erreurs : l'automatisation des processus réduit considérablement les erreurs humaines. Les données sont plus fiables et moins sujettes aux incohérences, ce qui renforce la confiance dans les informations utilisées pour la prise de décisions.
  • Optimisation des coûts : en rationalisant les processus, en évitant les redondances et en améliorant l'utilisation des ressources, la DataOps contribue à l'optimisation des coûts liés à la gestion des données. Les entreprises peuvent réduire leurs dépenses tout en obtenant de meilleurs résultats.
  • Meilleure collaboration interdisciplinaire : la méthodologie DataOps encourage la collaboration entre les équipes informatiques, les équipes métier, les data scientists et les analystes. Cette collaboration renforce la compréhension des besoins métier et garantit que les données sont utilisées de manière plus efficace pour répondre à ces besoins.

Le rôle du métier Data Ops

Nous venons de le voir, le Data Ops est chargé de mettre en œuvre et de piloter la méthodologie DataOps. Il prend en charge les projets data de l’entreprise pour optimiser directement l’accessibilité, l’utilisation, le traitement et l’analyse de données.

En fait, on peut dire que le Data Ops est un facilitateur. 

Il va créer des outils et des processus à destination des clients (services de l’entreprise) pour faciliter leur exploitation de la data au quotidien.

Cela peut être des tableaux de bord, des Pipelines de données, de la documentation technique, des scripts d’automatisation…

Devenir Data Ops demande d’adopter une posture agile.

La mise en œuvre de la méthodologie DataOps demande de nombreuses itérations pour trouver et développer la bonne solution. Il doit donc être capable de se remettre en question et d’accepter les changements pour faire face aux problèmes rencontrés.

C’est un métier dans lequel il faut aimer travailler en équipe et être à l’aise pour communiquer. 

Les compétences requises pour devenir Data Ops

Le Data Ops est à la croisée de nombreux métiers, pour intervenir au sein de l’entreprise, il doit maîtriser plusieurs savoirs et savoir-faire.

La gestion des données : une solide compréhension des concepts fondamentaux de la gestion des données, y compris la collecte, le stockage, la transformation, la validation et la qualité des données.

L’automatisation : la capacité à concevoir et à mettre en œuvre des pipelines de données automatisés pour traiter les données de manière efficace et fiable.

La programmation et le scripting : la maîtrise de langages de programmation couramment utilisés en DataOps, tels que Python, ainsi que la capacité à écrire des scripts pour automatiser des tâches de traitement des données.

La connaissance des bases de données : une compréhension approfondie des bases de données, y compris les bases de données relationnelles, SQL, NoSQL et les entrepôts de données. cela demande donc d'au minimum savoir faire une requête SQL.

La compréhension des technologies Big Data : La familiarité avec les technologies Big Data telles que Hadoop, Spark, et les bases de données distribuées est souvent nécessaire dans des environnements de traitement de données à grande échelle.

La gestion de projet : la capacité à conduire des projets de bout en bout, y compris la planification, la coordination des équipes, la gestion des ressources et le respect des délais.

La connaissance des systèmes d'exploitation : une connaissance des systèmes d'exploitation (notamment Linux) est souvent requise, car de nombreuses opérations de DataOps sont effectuées au niveau du système.

Le cloud computing : la familiarité avec les services cloud tels qu'AWS, Azure, Google Cloud, etc., est précieuse. De nombreuses organisations utilisent ces plateformes pour stocker et traiter leurs données.

La sécurité des données : la capacité à mettre en place des pratiques de sécurité des données afin de protéger les informations sensibles et respecter les réglementations en matière de protection des données.

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Quelle est sa différence avec les autres métiers ?

Souvent, les personnes ont tendance à confondre le rôle et les missions des cadres de la Data. Voici un petit rappel pour t’éclairer.

Dataops VS Devops

Les noms de ces deux métiers se ressemblent, et pour cause. Ces deux métiers portent le nom de leur méthodologie. Des méthodologies qui ont une origine commune.

Un DataOps = utilise la méthodologie DataOps

Un DevOps = utilise la méthodologie DevOps

La méthodologie DataOps prend ses origines dans la méthodologie Devops, qui a été initialement développée pour améliorer la conception et le développement d’applications et de logiciels. La méthodologie Devops est afférente au secteur du développement web.

Forte de son succès dû à une approche agile, la méthodologie Devops a inspiré les équipes Data pour optimiser la gestion et l’exploitation des données en entreprise. 

DataOps VS Data Manager

La frontière entre le métier de Dataops et le métier de Data manager peut-être assez floue pour les non-initiés. Tous deux ont une dimension stratégique dans leur travail. Ils supervisent des projets dont l’objectif est de valoriser la donnée.

Leurs différences résident dans leur mission respective.

Le DataOps a pour mission d’améliorer la chaîne de traitement des données (stockage, sécurité, exploitation…) en réduisant le temps nécessaire et en améliorant la qualité et l’accessibilité. C’est un facilitateur.

Tandis que le Data manager a une mission plus macro, qui consiste à assurer le respect du programme de gouvernance des données et à veiller à leur qualité afin de pouvoir être exploitées et rentabilisées au maximum. C’est un responsable.

Dans de nombreuses organisations, ces deux rôles collaborent étroitement pour garantir une gestion efficace et conforme des données.

DataOps VS Data Engineer

Quelle est la différence entre ces deux métiers ?

Nous l’avons vu précédemment, le DataOps est un facilitateur. Sa mission est de fluidifier la chaîne de traitement des données, en automatisant les processus internes.

À l’inverse, le Data Engineer est un bâtisseur. Sa mission est d’assurer la conception, la construction, et le maintien des systèmes de données.

Deux rôles différents dans l’équipe Data, mais qui servent la valorisation des données sur le long terme.

Un marché en forte demande de Data Ops

Il est vrai que le métier de DataOps reste récent au sein des organisations. Les offres d’emploi dans le secteur de la Data concernent davantage les data scientists, data analysts, data managers…

Pourtant, se spécialiser comme DataOps est une décision intelligente.

Nous le voyons au sein des entreprises. Les compétences en DataOps sont de plus en plus demandées. Les grandes entreprises qui disposent de masse de données importantes et variées ont besoin d’optimiser leurs pratiques internes pour gagner en productivité.

La société SEAGATE le montre bien sans son étude. La majorité des entreprises participantes ont commencé à mettre en œuvre la DataOps ou sont en train de la préparer. 

Elles ont besoin de DataOps pour atteindre leur objectif.

L’étude réalisée par IDC en 2020 le démontre.

La DataOps est une approche qui gagne en popularité au fil des années et qui continue de se développer à mesure que les organisations reconnaissent l'importance des données pour leurs activités. 

Plusieurs facteurs indiquent que la DataOps continuera de se développer à l'avenir :

  • La croissance exponentielle des données : la quantité de données générées par les entreprises et les utilisateurs continue de croître de manière exponentielle. Pour tirer parti de ces données, les organisations auront besoin de méthodologies efficaces de gestion des données, ce qui renforce la demande pour la DataOps.
  • La complexité croissante des infrastructures de données : les entreprises adoptent de plus en plus des architectures de données distribuées, des solutions cloud et des technologies Big Data, ce qui augmente la complexité de la gestion des données. La DataOps aide à encadrer cette complexité.
  • Le besoin d'agilité et de rapidité : les entreprises ont besoin de réagir rapidement aux évolutions du marché, ce qui signifie que la gestion des données doit être agile. La DataOps permet d'accélérer la livraison de données et d'analyser les données plus rapidement.
  • La maturité de la technologie : les outils et les technologies de DataOps se développent constamment, offrant de meilleures solutions pour automatiser les processus liés aux données, ce qui rend la DataOps plus accessible et efficace.
  • Les exigences de conformité et de sécurité des données : les réglementations sur la protection des données et la confidentialité augmentent en nombre et en rigueur. La DataOps aide les entreprises à se conformer à ces exigences en assurant la sécurité et la gouvernance des données.
  • Les meilleures pratiques et partage de connaissances : la communauté DataOps évolue et partage de plus en plus de meilleures pratiques, de ressources et de connaissances, ce qui favorise l'adoption et le développement de cette approche.

Devenir DataOps est un choix stratégique pour se positionner, à l’avenir, comme un professionnel Data incontournable au sein des entreprises.

Les salaires du DataOps

Nous l’avons vu tout au long de l’article, le DataOps mobilise de nombreuses compétences et ses actions professionnelles ont un fort impact sur l’entreprise.

Forcément, cela a un coût ! Le DataOps peut prétendre à de jolis salaires. En parcourant les fiche métier de DataOps et les offres d’emploi disponibles sur des sites spécialisés (Data recrutement, APEC, Welcome to the jungle…), nous sommes tombés sur ces moyennes : 

Salaire d’un DataOps junior : 35 K

Salaire d’un DataOps expérimenté : 45 K

Salaire d’un DataOps senior : 55 k

Les évolutions professionnelles du DataOps

L'évolution de carrière dépendra largement des compétences acquises, de l'expérience, des intérêts personnels et des opportunités disponibles. Les compétences en gestion des données, en automatisation, en gestion de projet et en technologies de données sont transférables vers de nombreux rôles dans le domaine de la Data.

À moyen terme, le DataOps peut évoluer vers des postes de : 

  • Data manager ;
  • Chief data Officer ;
  • Consultant data ;
  • Data scientist ;
  • Business analyst ;
  • Etc.

Les études pour y parvenir

Tu souhaites devenir Data Ops ? On t’explique comment y arriver.

Deux scénarios s’offrent à toi.

Scénario 1 : Tu passes un Bac +5 en informatique avec une spécialité en Big Data, et tu apprends les statistiques, en business intelligence et en IT.

Cela te demandera plusieurs années d’études pour te former.

Scénario 2 : Tu te formes en data analyse via un bootcamp pour apprendre des compétences techniques rapidement, puis tu progresses et te formes au fil des ans au sein de l’entreprise pour atteindre ce poste.

Tu peux te former en 8 semaines sur des compétences très spécifiques, recherchées par les entreprises.

Il n’y a pas de meilleur scénario qu’un autre. Tout dépend de ta situation professionnelle et personnelle. 

Tu souhaites devenir Data Ops ? 

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