Venez assister à notre Journée Portes Ouvertes en live le jeudi 02 mai à 18h30
Venez assister à notre Journée Portes Ouvertes en live le jeudi 02 mai à 18h30
Venez assister à notre Journée Portes Ouvertes en live le jeudi 02 mai à 18h30
Je m'inscris à l'évènement
Difficulté :

Qu’est ce que le métier de data project manager ?

Mis à jour le
12/4/2024
-
Ce métier ne vous dit rien ? Pourtant, il est indispensable dans de nombreuses organisations. Le Data project manager est un expert de la donnée qui a pour mission de mener à bien les projets digitaux de l’entreprise. Il intervient dès la phase du lancement du projet jusqu’à son développement opérationnel.
Sommaire

Qu’est-ce que le métier de Data project manager ?

Ce métier ne vous dit rien ? Pourtant, il est indispensable dans de nombreuses organisations. Le Data project manager est un expert de la donnée qui a pour mission de mener à bien les projets digitaux de l’entreprise. Il intervient dès la phase du lancement du projet jusqu’à son développement opérationnel.

Tout au long du projet, il est garant de la collecte, de l'organisation et de l'utilisation efficace des données par les équipes métiers.

En fait, c’est un peu le chef d’orchestre des projets ayant une résonance Data.

Le chef de projet Data est un professionnel polyvalent, très demandé sur le marché de l’emploi. La raison est simple, les entreprises mènent constamment différents projets digitaux où la donnée est clé. 

Pour elles, c’est le meilleur moyen de rester compétitive. Grâce au Data project manager, les entreprises donnent vie à leurs idées.

Quel est le rôle d’un Data project manager ?

Son rôle principal est de gérer le projet qui lui est confié tout en respectant les contraintes qui lui sont imposées. Ce n’est pas une mince affaire.

Ce sont des projets très techniques, nécessitant les compétences de nombreux acteurs : Direction - équipe business - équipe IT - experts métiers… Il doit tous les coordonner pour atteindre les objectifs visés. 

Sa mission ? Que la solution Data développée réponde à celle imaginée et surtout, qu'elle soit compatible avec la Data Governance mise en place par l'entreprise.

Comme n’importe quel chef de projet, il ne peut y arriver que s’il a une très bonne compréhension des rouages et des métiers de l’entreprise.

Mais ce n’est pas un chef de projet ordinaire.

La différence avec les autres chefs de projet, c’est qu’il intervient uniquement sur des chantiers où la donnée est stratégique.

Des projets comme : 

  • Mettre en place d'un système de gestion de la relation client (CRM) 
  • Analyser les données marketing 
  • ou développer un tableau de bord de données

Il se différencie également par l’utilisation de méthodes agiles dans sa gestion de projet. Vous ne le savez peut-être pas, mais les projets Data ont tendance à évoluer constamment !

Cela demande une adaptation continue pour avancer dans le projet. De nombreuses fois, il faut itérer. Encore et encore.

Au quotidien, le Data project manager réalise diverses missions : 

  • Définir les objectifs du projet
  • Établir un budget, un planning
  • Communiquer avec toutes les parties prenantes du projet
  • Élaborer et mettre en œuvre des stratégies de collecte de données efficaces
  • Mettre en place une stratégie de suivi et de maintenance du projet
  • Développer des indicateurs de suivi et de performances
  • Anticiper les risques du projet
  • Assurer la qualité et la viabilité des données utilisées

Le chef projet data est garant de la qualité du projet. 

Pourquoi les entreprises ont besoin d’un Data project manager ?

Les entreprises évoluent dans des environnements complexes, mobilisant de nombreux logiciels et outils digitaux. Les sources et les variétés de données sont nombreuses. À tel point que dans certains projets d’entreprise, il est compliqué de les exploiter.

Par exemple, lorsqu’elles initient des projets Data, les résultats sont loin de satisfaire les utilisateurs finaux : les métiers de l’entreprise.

Souvent, le projet ne dépasse pas la phase de développement. 

Selon VentureBeat AI, 87 % des projets de science des données n'aboutissent jamais à la production. 

D’après Gartner, 80 % des informations analytiques n'aboutissent pas à des résultats commerciaux. Source.

Finalement, on s’aperçoit que de nombreux projets sont écourtés à cause de plusieurs raisons : 

Les données exploitées sont de mauvaise qualité 

Les problèmes liés à la collecte, au nettoyage et à la disponibilité des données peuvent ralentir l’avancement du projet.

Une gouvernance inadéquate des données peut mener à des problèmes de qualité, de sécurité et de conformité. Forcément, les résoudre demande du temps et a pour conséquence de générer des retards importants.

Un Data project manager permettra de faire face à ces problèmes. Tout au long du projet, il assure que les données sont de qualité et viable. De la phase de collecte à celle de stockage.

Les problèmes d’organisation empêche le développement de projet Data

Dans des projets mobilisant de nombreux professionnels, il n’est pas toujours aisé de favoriser les synergies entre les parties.

Une mauvaise communication entre les membres du projet peuvent rendre la collaboration inefficace, retardant ainsi les travaux engagés.

C’est pour cela que le chef projet data doit définir clairement les rôles et responsabilités de chacun au risque d’entraîner des malentendus ou des conflits durant le projet.

Grâce à lui, les acteurs du projet connaîtront les bonnes marches à suivre et auront de la visibilité dans les actions à effectuer.

 {{banniere-article}}

Quelles sont les compétences d’un Data project manager ?

Pour vous répondre, nous avons analysé diverses offres d’emploi en ligne sur des sites spécialisés. Voici les quatre grands domaines de compétences que nous avons identifiés.

Comment mobilise t-il ses compétences en situation professionnelle ?

Voici un exemple de mission qu’il peut être amené à réaliser.

Cas pratique : 

Une entreprise souhaite mettre en place un CRM dans l’un de ses services. 

L’objectif est de faciliter son utilisation, pour que les équipes puissent répondre aux besoins de l’entreprise.

Pour y arriver, le Data project manager va passer par plusieurs étapes.

Étape 1 : Compréhension des besoins et objectifs

Au départ, le Data Project Manager travaille en étroite collaboration avec les équipes de vente, de marketing et de service client pour comprendre leurs besoins spécifiques en matière de CRM. 

Il identifie les types de données nécessaires, les processus de collecte et de stockage, ainsi que les objectifs stratégiques. Il peut s’agir de l'amélioration de la gestion des leads, la personnalisation de la relation client ou l'augmentation de la rétention client.

Étape 2 : Planification du projet

Le Data Project Manager élabore ensuite un plan de projet détaillé pour la mise en place du CRM. Il identifie les ressources nécessaires, les délais, les coûts et les étapes clés. Il assure également que les objectifs commerciaux sont alignés sur les fonctionnalités du CRM.

Étape 3 : Collecte et migration des données

Ensuite, le chef de projet data supervise la collecte des données existantes de l'entreprise, qu'elles proviennent de sources diverses, telles que des feuilles de calcul, des bases de données internes, des outils de messagerie, etc. 

Il s'assure que les données sont nettoyées, normalisées et migrées correctement dans le CRM pour garantir leur intégrité et leur utilité.

Étape 4 : Personnalisation et configuration du CRM

Le Data Project Manager collabore avec l'équipe informatique pour personnaliser et configurer le CRM en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise. Cela inclut la création de champs personnalisés, la définition des workflows, la personnalisation des tableaux de bord et des rapports.

Étape 5 : Formation et adoption

Puis, le Data project manager organise des sessions de formation pour les utilisateurs du CRM, notamment les équipes de vente, de marketing et de service client. Il veille à ce que les employés comprennent comment l’utiliser efficacement afin de maximiser leur productivité.

Étape 6 : Suivi et optimisation

Une fois le CRM mis en place, il assure un suivi continu de son utilisation. Il collecte des données sur la manière dont le CRM est utilisé. Il identifie les domaines où des améliorations sont nécessaires, puis met en œuvre des ajustements pour optimiser le système en fonction des retours des utilisateurs et des données de performance.

Dans l'ensemble, le chef projet data garantit que le CRM est déployé de manière stratégique et efficace. Il maximise la valeur des données client, en améliorant les processus commerciaux et en aidant l'entreprise à atteindre ses objectifs de gestion de la relation client.

Quels sont les secteurs dans lesquels il peut exercer ?

Le Data project manager peut exercer dans n’importe quels secteurs. Du moment que les entreprises sont de tailles conséquentes. Puisque les grosses organisations produisent plus de données et ont plus de départements métiers, elles ont besoin de professionnels pour les aider à mener des projets Data.

Bien sûr, il y a toujours des exceptions.

Des entreprises de tailles plus modestes, comme les agences de conseil, peuvent aussi recruter des Chef de projet Data.

D’ailleurs, lorsque l’on tape Data project manager emploi sur LinkedIn, trois offres sur quatre proviennent des agences de conseil.

Ce qui n’a rien d’étonnant, de nombreuses organisations n’ont pas la maturité Data nécessaire en interne pour mener des projets d’envergure. 

Souvent, elles font appel à des entreprises spécialisées, des agences de conseil en Data strategy, pour les aider à développer des projets Data en interne.

Retenez-bien, les compétences de gestion de projet et de management des données sont universelles et transversales, les détenir permet d'exercer un métier Data dans divers domaines.

Quel est le salaire d’un Data project manager ?

Si vous envisagez de vous reconvertir dans la Data ou d’évoluer sur un poste de Data project manager, sachez que les salaires sont attractifs.

Les compétences détenues par le chef de projet data sont parmi les plus recherchées sur le marché de l’emploi. 

Les détenir vous permettra d’accéder à ces niveaux de salaire : 

Junior (0 - 2 ans)Expérimenté (2 - 5 ans)Senior (5 - 10 ans)
38 - 45 k45 - 55 k60 - 80 k

Sur Glassdoor, le salaire moyen d’un Data Project Manager s'élève à 58 000 euros brut.

Vers quel métier peut-il évoluer ?

Le chef de projet data est un professionnel aux compétences recherchées. Sa maîtrise du data management et de la gestion de projet peuvent lui permettre d’accéder à des métiers plus stratégiques.

Après quelques années d’expériences, il peut évoluer vers des postes de : 

  • Data manager ; 
  • Chief Data Officer ; 
  • Consultant Data ;

Quelles formations pour devenir Data project manager ?

Le métier vous tente ? Plusieurs opportunités s’offrent à vous.

Vous suivez un parcours universitaire

Une licence, un master orienté sur la Data Science. 

Vous abordez de nombreux sujets (Big Data, machine learning, IA…) et développez une forte culture Big Data.

Mais le problème est que vous ne serez probablement pas opérationnel à la sortie de vos études. Il faut en avoir conscience, les parcours universitaires sont plus axés sur la théorie que sur la pratique. 

Ils sont davantage orientés sur l’acquisition de connaissances que de compétences.

Ces parcours ne forment pas à un métier, mais à un secteur d’activité.

Certains programmes incluent des stages en entreprise, mais c’est rarement suffisant pour devenir un expert Data.

Vous passez une certification

Mastères, Bachelor… ils peuvent porter différents noms. Ce sont des parcours de formation certifiants (la plupart du temps) qui forment à un métier.

Cela peut-être une bonne option pour acquérir des compétences professionnelles. Mais ce type de formation n’est pas la plus adaptée pour se reconvertir.

Souvent, quand on souhaite se reconvertir professionnellement, on dispose déjà d’une certaine expérience professionnelle. On connaît le monde de l’entreprise, on a développé des compétences transverses (la gestion de projet, la communication…)

Ce qui nous manque principalement pour changer de métier, ce sont des compétences techniques. 

Dans ce cas de figure, une formation de douze mois n’est pas forcément nécessaire pour y arriver. Une formation intensive de trois mois peut largement suffire à développer des compétences techniques sur le métier visé.

Vous passez une formation spécialisée en Data analyse, puis vous progressez en interne

C’est le scénario que nous préférons. 

  • Acquérir des compétences Data très recherchées 
  • Rejoindre une entreprise et travailler dans le domaine de la Data
  • Évoluer vers des postes stratégiques après quelques années de pratique

C’est d'ailleurs ce que nous proposons chez DataBird.

À travers notre bootcamp de Data analyse, nous formons les personnes pour qu’elles rejoignent rapidement le monde de l’entreprise.

Concrètement, en 12 semaines de formation, nous transmettons les compétences Data les plus recherchées sur le marché du travail. Le concept fonctionne, 93% de nos alumnis occupent un poste dans la Data dans les six mois qui suivent la fin de leur formation.

Le Bootcamp DataBird leur a permis de travailler dans les plus belles entreprises françaises.

Vous êtes intéressé pour travailler dans le domaine de la Data ?

Contactez nos experts, ils vous aideront à y voir plus clair dans votre projet professionnel.

Venez assister à notre Journée Portes Ouvertes en live le jeudi 02 mai à 18h30
Rejoignez-nous le jeudi 02 mai dès 18h30 pour notre Journée Portes Ouvertes en live. Explorez le bootcamp DataBird ainsi que nos programmes de formation data.
Je m'inscris à l'évènement
Faites un premier pas dans la data avec nos cours gratuits
Démarrer

Nos derniers articles sur

Tous les métiers de la Data

Explorez les outils essentiels du Data Engineer: de Hadoop à Spark, découvrez comment gérer et analyser les données pour transformer l'industrie.
Découvrez les compétences clés du Data Engineer en 2024: maîtrise des bases de données, programmation, cloud computing, et bien plus.
Apprenez tout sur le rôle du Machine Learning Engineer: compétences en IA, programmation, analyse de données pour façonner l'avenir technologique.
Difficulté :