Le rôle clé des équipes data

Dans les articles précédents, nous avons exploré l'importance stratégique d'une plateforme de données moderne et la nécessité d'un Proof of Concept (POC) rigoureux pour valider nos choix technologiques. Cependant, une plateforme, aussi performante soit-elle, ne peut atteindre son plein potentiel sans une équipe data compétente et motivée. Cette équipe est le moteur de la transformation de vos données en informations exploitables. Dans cet article, nous allons plonger au cœur de cette équipe, en explorant la diversité des rôles et des compétences nécessaires pour garantir le succès de votre initiative data. Au-delà des outils, ce sont les compétences humaines et l'organisation qui font la différence.

Les différents profils data

Une équipe data performante est composée de différents profils, chacun apportant une expertise spécifique. Voici les rôles clés que nous retrouvons généralement :

Data Architects

Les Data Architects sont les visionnaires de l'architecture de données. Leur rôle est de concevoir et de superviser l'architecture globale de la plateforme de données, en collaboration avec les architectes cloud. Ils définissent les modèles de données, les flux d'informations, les normes de qualité et les règles de gouvernance. Ils s'assurent que l'architecture est alignée avec les objectifs de l'entreprise, qu'elle est évolutive, performante et sécurisée. Leur expertise est cruciale pour garantir la cohérence et l'efficacité de l'ensemble du système de données. Ils sont également responsables de la mise en place de l'Infrastructure as Code (IaC), en utilisant des outils comme Terraform, pour gérer et provisionner l'infrastructure de manière automatisée et reproductible, permettant ainsi de créer facilement des environnements de développement, de test et de production. Avant de créer ces environnements, ils devront les concevoir avec des outils comme Drawio par exemple.

Data engineers

Les Data Engineers sont les architectes de l'infrastructure de données. Leur rôle est de construire et de maintenir les pipelines de données, les bases de données et les systèmes de stockage. Ils sont responsables de la collecte, du traitement et de la mise à disposition des données pour les autres membres de l'équipe. Leurs compétences clés incluent la programmation (Python, SQL), la gestion de bases de données (SQL, NoSQL), l'orchestration de flux de données (Airflow) et la connaissance des infrastructures cloud. Leur importance réside dans leur capacité à assurer la disponibilité, la qualité et la fiabilité des données, qui sont essentielles pour toutes les analyses et les projets data.

Data analysts

Les Data Analysts sont les experts de l'analyse des données. Leur mission est d'extraire des informations pertinentes à partir des données brutes, de les interpréter et de les communiquer de manière claire et concise. Ils utilisent des techniques statistiques, des outils de visualisation de données (Power BI, Tableau) et des langages de requête (SQL) pour identifier les tendances, les anomalies et les opportunités. Leur rôle est crucial pour transformer les données en insights actionnables qui peuvent éclairer les décisions stratégiques de l'entreprise.

Data scientists

Les Data Scientists sont les experts de la modélisation et de la prédiction. Ils développent des modèles prédictifs, des algorithmes d'apprentissage automatique et des solutions d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes. Ils utilisent des compétences en mathématiques, en programmation (Python, R) et en Machine Learning pour créer des modèles qui peuvent anticiper les comportements, optimiser les processus et apporter une valeur ajoutée grâce à l'intelligence artificielle. Leur rôle est de repousser les limites de l'analyse de données et d'explorer de nouvelles possibilités.

Data Manager

Le Data Manager est le garant de la gouvernance des données. Son rôle est de définir et de mettre en œuvre les politiques, les procédures et les normes relatives à la gestion des données. Il s'assure que les données sont de qualité, sécurisées, conformes aux réglementations et accessibles aux personnes autorisées. Il travaille en étroite collaboration avec les Data Owners pour garantir la cohérence et l'intégrité des données. Il est également responsable de la sensibilisation à la gouvernance des données au sein de l'entreprise.

Data Owners

Les Data Owners sont les propriétaires des données. Ils sont responsables de la qualité, de l'exactitude et de la pertinence des données qu'ils produisent ou utilisent. Ils définissent les règles de qualité des données et s'assurent qu'elles sont respectées. Ils travaillent en étroite collaboration avec le Data Manager pour garantir la conformité aux politiques de gouvernance des données. Ils sont également responsables de la résolution des problèmes de qualité des données et de la mise en place de processus d'amélioration continue.

Product Owner (PO)

Le Product Owner est le représentant des utilisateurs et des clients. Il est responsable de la définition des besoins, de la priorisation des fonctionnalités et de la gestion du backlog produit. Il travaille en étroite collaboration avec l'équipe data pour s'assurer que les développements répondent aux attentes et aux besoins du business. Il est également responsable de la validation des fonctionnalités dans l'environnement de recette avant leur mise en production.

Scrum Master

Le Scrum Master est le facilitateur de l'équipe. Il s'assure que l'équipe travaille selon les principes de la méthodologie agile, qu'elle respecte les processus et qu'elle surmonte les obstacles. Il anime les cérémonies agiles (sprint planning, daily stand-up, sprint review, rétrospective) et veille à l'amélioration continue de l'équipe. Il s'occupe de suivre l'évolution des tickets durant le sprint dans des outils comme Jira par exemple.

Autres rôles (optionnel)

Selon la taille et les besoins de l'entreprise, d'autres rôles peuvent être présents au sein de l'équipe data, tels que les Data Governance Managers (responsables de la qualité et de la sécurité des données) ou les Data Product Managers (responsables de la définition et de la gestion des produits data).

Les compétences essentielles data

Au-delà des rôles spécifiques, une équipe data performante doit maîtriser un ensemble de compétences clés, tant techniques que non techniques :

Compétences techniques : La maîtrise des outils et des technologies de la plateforme est fondamentale. Cela inclut la connaissance des langages de programmation (Python, SQL), des outils de gestion de bases de données, des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP), des outils d'orchestration de flux de données (Airflow), des outils de visualisation de données (Power BI, Tableau) et des outils d'Infrastructure as Code (Terraform). Il est également essentiel de savoir automatiser les tâches, optimiser les processus et appliquer les bonnes pratiques en matière de gestion de données (qualité, sécurité, gouvernance).

Compétences non techniques : Les compétences non techniques sont tout aussi importantes pour le succès de l'équipe. La communication est essentielle pour expliquer des concepts techniques à un public non technique, pour collaborer efficacement avec les autres membres de l'équipe et pour présenter les résultats de l'analyse de manière claire et concise. La collaboration est indispensable pour travailler en équipe, partager les connaissances et résoudre les problèmes ensemble. La résolution de problèmes est une compétence clé pour identifier les défis, analyser les causes et trouver des solutions efficaces. Enfin, l'adaptabilité est cruciale pour s'adapter aux évolutions technologiques et aux besoins de l'entreprise.

L'importance de l'organisation agile

L'organisation de l'équipe data en mode agile est essentielle pour garantir une efficacité et une vélocité optimales. La méthodologie agile permet de travailler par itérations courtes (sprints), de s'adapter rapidement aux changements et de livrer de la valeur de manière continue. L'équipe doit être autonome, responsable et capable de s'auto-organiser. La mise en place d'un environnement de recette est également cruciale pour permettre aux PO et aux clients finaux de valider les fonctionnalités avant leur mise en production, garantissant ainsi la qualité et la pertinence des livrables.

La feuille de route et l'adhésion des équipes

L'établissement d'une feuille de route claire et partagée est indispensable pour aligner les efforts de l'équipe sur les objectifs stratégiques de l'entreprise. La feuille de route doit être régulièrement mise à jour en fonction des retours d'expérience et des évolutions du marché. L'adhésion des équipes au projet est également essentielle pour garantir leur motivation et leur engagement. Il est important de communiquer clairement la vision du projet, les objectifs à atteindre et les bénéfices attendus.

Conclusion

En résumé, le succès d'une plateforme de données moderne repose non seulement sur les outils et les technologies, mais surtout sur les personnes qui la construisent et l'utilisent, ainsi que sur leur organisation. Investir dans les compétences humaines, l'organisation agile, l'adhésion des équipes et la gouvernance des données est aussi important que d'investir dans les outils. Une équipe data compétente, diversifiée, collaborative, organisée et soucieuse de la qualité des données est le moteur de la transformation de vos données en informations exploitables.