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Les missions d’un dataminer freelance

On attend d’un dataminer freelance qu’il fouille des données brutes, qu’il les épluche constamment à la recherche d’informations exploitables pour l’entreprise.

Cependant, le « Sherlock Holmes de la data », comme on le surnomme souvent, ne se limite pas à l’exploration et à la collecte des données. Les missions de ce consultant big data l’obligent également à les traduire, et il lui revient de poser des indicateurs nécessaires à la compréhension des données dénichées.

Plus concrètement, le dataminer doit veiller à :

• collecter des données et à leur analyse dans le but d’en dégager des schémas, d’éventuelles tendances, et de leur donner du sens,
• prévoir le stockage et la gestion des données dans des bases multidimensionnelles, créer des d’algorithmes et des modèles prédictifs grâce à l’utilisation de logiciels de programmation et de techniques statistiques,
• produire des informations commerciales utilisables (recommandations stratégiques par exemple),
• identifier de nouveaux marchés et de solutions efficaces pour optimiser la productivité et améliorer le fonctionnement global de l’entreprise,
• fournir un encadrement au personnel interne, qu’il se doit également de former aux processus techniques,
• mettre en place des indicateurs de performances pour mesurer les modèles de données.

Les compétences d’un dataminer

Pour remplir au mieux ses missions, le dataminer doit présenter des compétences approfondies en informatique:

• maîtrise des langages de programmation Python, Java, Perl,
• expertise sur des outils d’analyse de données, à l’instar de SAS, SQL, Hadoop, ou encore NoSQL,
• connaissance et expérience dans l’utilisation de systèmes d’exploitations, surtout Linux.

Au-delà de ces compétences de base, le dataminer doit disposer d’un minimum de notions en statistiques, ce d’autant plus qu’il sera appelé à modéliser les données. Idéalement, il doit donc avoir :

• un DUT en statistiques,
• une licence,
• ou (encore mieux), un master dans le domaine.

Mais ce n’est pas tout: le spécialiste du datamining doit aussi avoir un sens aigu des affaires et du marketing. Il est important qu’il ait une vision claire du modèle d’entreprise et des objectifs futurs pour effectuer des analyses de données pertinentes.

Ce professionnel doit en outre être un fin pédagogue, et doit avoir une stratégie de communication convaincante. En effet, à un moment ou à un autre, il sera appelé à traduire ses diverses conclusions techniques en présentations digestes et compréhensibles pour ses collaborateurs non-informaticiens.

Planification, sens de l’organisation et gestion sont autant d’autres qualités essentielles à la pratique du datamining. Toutes ces compétences permettent au dataminer d’avoir des prétentions salariales conséquentes.

La rémunération d’un dataminer 

Le tarif journalier moyen d’un dataminer freelance varie suivant le nombre d’années d’expérience à son actif. Avec deux à quatre années de pratique, le salaire annuel brut d’un dataminer compétent avoisine les 55 000 euros.

Un professionnel exerçant depuis au moins 5 ans peut gagner jusqu’à 450€ par jour, soit plus de 100 000 euros annuels. En termes de fourchette de prix, les tarifs varient en moyenne entre 35 000 euros (pour les débutants) et 80 000 euros (pour les experts).

Le Datamining, nouvel eldorado des entreprises ?

Le datamining apporte une réelle plus-value aux entreprises, à une ère où la data constitue plus que jamais un levier stratégique. Les chiffres sont de plus en plus au cœur des processus décisionnels en marketing, et constituent de véritables indicateurs d’orientation stratégique.

Grâce au dataminer, les chiffres permettent de donner des directives pertinentes à la stratégie marketing. Les données sont par ailleurs de très bons indicateurs de mesure de la notoriété d’une entreprise.

Sachant que la réputation est l’un des facteurs influençant les décisions d’achat, un dataminer peut mettre en place des études d’opinion, pour avoir une information quasi complète sur la perception de l’image de son entreprise. De quoi mettre en place des stratégies de communication adaptées, soit pour mieux contenter le public, soit pour inverser le ratio image voulue/image perçue.

Comment se lancer dans le datamining ?

Toute entreprise souhaitant se lancer dans le datamining doit respecter les cinq grandes étapes du processus d’exploration et d’exploitation des données, à savoir :

• collecter des données via des logiciels spécifiques,
• les stocker dans des entrepôts, sur des serveurs ou dans le cloud,
• les organiser pour avoir les premières analyses,
• les trier selon les besoins des utilisateurs,
• modéliser des analyses pour rendre l’information intelligible.

Pour être sûr de respecter ces différentes étapes essentielles et d’atteindre vos objectifs, mieux vaut recourir à un expert dans le domaine, à savoir à un dataminer professionnel.

Pourquoi est-il si difficile de trouver un dataminer ?

Du fait des multiples compétences requises (connaissances approfondies en marketing, en systèmes d’exploitation, en langages de programmation, en statistiques et en communication), peu de personnes sont actuellement capables de faire du data mining à l’échelle industrielle.

De plus, très souvent, les meilleurs dataminers sont rapidement ciblés et embauchés par les grandes entreprises comme Google, Microsoft, Amazon ou Facebook.

Trouver un dataminer est particulièrement difficile pour les entreprises disposant de moyens limités, qui ont du mal à proposer des offres aussi attractives que celles des grandes entreprises.

Le dataminer freelance, solution à vos problèmes

Des plateformes de freelance comme LeHibou représentent une alternative à l’embauche classique, qui s’avère généralement longue et coûteuse. LeHibou facilite votre quête, en vous proposant des dataminers freelances pré sélectionnés sur la base des compétences, de l’expérience et d’autres critères spécifiques.

Vous pourrez ainsi faire un choix éclairé et rapide, en ligne, pour engager un dataminer freelance en ayant l’assurance d’une prestation encadrée et sécurisée !

Pour en savoir plus:
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