6 - Les spécialistes des appliances de datawarehouse

Il s'agit de profils spécialisés dans les appliances d'entrepôt de données tels qu'en propose Teradata, Netezza (racheté par IBM) ou encore Exadata (produit par Oracle). Leur rôle englobe l'intégration de données ainsi que l'administration et l'optimisation de performances de ces machines haut de gamme. L'équipe big data de Kforce rappelle que ces appliances sont utilisées par les entreprises pour apporter des capacités de traitement massivement parallèle aux environnements analytiques, en utilisant une mémoire optimisée, et des architectures spécifiques de stockage et de gestion des données.


Salaire annuel moyen : 97 à 123 600 $ (71 à 90 000 €)

7 - Spécialistes en analyse prédictive

Ces profils sont particulièrement mis à contribution dans les départements marketing pour prévoir les comportements des acheteurs et définir les segmentations clients cibles. Quelquefois, leur rôle peut s'approcher de celui du data scientist par exemple lorsqu'ils examinent des scénarios « what if ? » (que se passerait-il si ?) appliqués aux données de l'entreprise. Ces profils hautement qualifiés, souvent statisticiens, sont des experts dans la mise au point de scénarios commerciaux possibles et s'appuient sur les données historiques pour prédire des comportements futurs.

Salaire annuel moyen : 103 à 129 000 $ (75 à 94 000 €)

8 - Architectes  de données

Les big data ont remis l'accent sur la maîtrise des données. La connaissance métier, la gestion des données de référence (MDM, master data management) et la modélisation de données font partie des compétences clés pour occuper la fonction d' « Information architects » requise pour bâtir des plans d'action en utilisant un jeu de données particulier. Ces profils doivent savoir comment définir et documenter des éléments clés et s'assurer que les données sont organisées et interprétées de la façon la plus efficace.

Salaire annuel moyen : 113 à 135 350 $ (82 à 98 500 €)