« Aucun artisan ne construit une œuvre sans ses outils ni ses compagnons. »
Partie essentielle de votre crédibilité technique, les talents de votre data factory doivent être réactifs, curieux des évolutions techniques, avoir soif d’optimisation et de performance tout en faisant preuve d’une rigueur rare. La combinaison de tout ces facteurs sera primordiale pour que vous puissiez constituer une équipe solide.
Les éléments à connaitre avant de commencer
Concentrez vous sur la complémentarité des profils
Les métiers techniques de l’ingénierie des données
Data Engineers : conçoivent et maintiennent les pipelines de données.
Architectes Data : définissent les infrastructures et standards.
DevOps / MLOps : automatisent le déploiement et la supervision des solutions.
Ils garantissent la fiabilité, la performance et la scalabilité de la plateforme
Les métiers analytiques et scientifiques
Data Analysts : explorent et traduisent les données en indicateurs métiers.
Data Scientists : conçoivent des modèles avancés (IA, machine learning).
BI Developers : construisent les dashboards et outils décisionnels. Peut être comparé au poste de data analyst mais avec un prisme technique.
Les métiers de la gouvernance et de la qualité
Data quality manager : garants de la qualité de la donnée et de la documentation.
DataManagers : définissent les règles d’usage et d’accès.
Les métiers de pilotage et de coordination
Product Owners Data : priorisent les projets et arbitrent les ressources.
Scrum Masters / PMO Data : assurent le suivi méthodologique et l’organisation.
méthodologie
Étape 1 : Identifier les besoins métiers et techniques
Cartographier les cas d’usage prioritaires.
Définir les compétences nécessaires pour les réaliser.
Étape 2 : Construire l’organigramme cible
Lister les rôles indispensables.
Adapter la taille de l’équipe à la taille de l’entreprise (start-up, ETI, grand groupe).
Étape 3 : Recruter et former
Recruter les profils rares (data engineer, data scientist).
Valoriser la montée en compétences des collaborateurs internes (formations, certifications).
Favoriser des profils hybrides capables de faire le lien entre métiers et technique.
Étape 4 : Mettre en place un mode de fonctionnement collaboratif
Adopter des méthodes agiles pour fluidifier les projets.
Instaurer des comités de pilotage et des rituels de coordination.
Définir un référentiel commun (documentation, catalogues, standards).
Quelques remarques à prendre en considération :
Les membres de votre Data Factory doivent être les garants du bon fonctionnement de la plateforme de sorte que vous puissiez arriver à un pourcentage de charge de votre TMA inférieur à 10 %.
Privilégiez plutôt des profils expérimentés au démarrage puis faites monter en compétence des profils plus junior.
Soyez toujours agnostique d’un point de vue technologique, la maitrise de tel ou tel provider cloud n’étant qu’un critère parmi tant d’autres.
Chaque modèle de fiche suit une structure homogène pour faciliter la diffusion RH et le cadrage vos recrutement :
Raison d’être
Missions
Activités clés & Livrables
Indicateurs de succès (KPIs)
Compétences attendues (tech & soft)
Stack/outillage de référence
Interactions clés (RACI synthétique)
Profil & expérience
Modèles de fiches de poste à télécharger :
À retenir dans cette section
Complémentarité
Une data factory réunit des métiers complémentaires autour de compétences clefs : ingénierie, modélisation, sécurité, performance.
Chacun son rôle dans un collectif
Les ingénieurs bâtissent l’infrastructure, les analystes/scientifiques créent de la valeur, les gouvernants garantissent la qualité et la conformité, les pilotes orchestrent la stratégie.
L’équilibre
La clé est l’équilibre des profils et une collaboration structurée.
