Qu’est-ce qu’un architecte data ?
L’architecte data conçoit l’ossature des systèmes de données d’une organisation. Son objectif : assurer la cohérence, la performance et la sécurité des flux et du stockage de données.
Son rôle est au cœur de la stratégie data des entreprises. Il veille à ce que les données soient facilement accessibles, bien structurées et exploitables rapidement par les équipes data, IT et métier.
Il travaille main dans la main avec les data scientists, les data analysts, les chefs de projets et l’ensemble des parties prenantes métiers et techniques.
Quelles sont les missions d'un architecte data ?
Les responsabilités confiées à un architecte data varient selon la taille de l’entreprise et la maturité du SI. Néanmoins, certaines missions sont systématiques à ce poste stratégique :
- Analyser les besoins métiers en matière de données
- Définir l’architecture globale des systèmes de données
- Mettre en place des modèles de données robustes et scalables
- Choisir les technologies adaptées (ETL, bases de données, cloud…)
- Assurer l’intégration entre les différentes sources de données
- Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données
- Piloter les projets de transformation digitale liés à la data
- Coordonner les équipes techniques et accompagner les métiers
Quelles sont les compétences pour devenir architecte data ?
Ce métier réclame une expertise technique avancée, mais aussi une bonne connaissance des enjeux métiers. L’architecte data est un profil polyvalent, à cheval entre IT, BI, business et transformation digitale.
Hard skills et compétences techniques
Les compétences clés à maîtriser incluent :
- Modélisation de bases de données (relationnelles, NoSQL)
- Concepts data warehouse, data lake, data mesh
- Maîtrise des outils ETL/ELT (Informatica, Talend, Airflow…)
- Connaissance des environnements Big Data (Hadoop, Spark…)
- Déploiement sur le Cloud (AWS, Azure, GCP)
- Gouvernance et sécurité des données (RGPD, DLP…)
- Langages SQL, Python, Bash
- Notions de machine learning ou intelligence artificielle
Soft skills indispensables
- Autonomie et forte capacité d’analyse
- Aisance dans la communication transverse
- Esprit de synthèse et rigueur méthodologique
- Souci du détail et capacité à documenter ses travaux
- Leadership pour piloter des équipes techniques
Outils et logiciels indispensables
L’architecte data s’appuie sur une boîte à outils complète :
- ETL : Talend, Informatica, Apache NiFi
- Bases de données : Oracle, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra
- Cloud et DataOps : AWS Glue, Azure Data Factory, GCP BigQuery
- BI & Reporting : Tableau, Power BI, Qlik
- Scripting & DevOps : Git, Docker, Kubernetes, Terraform
- Métadonnées, data catalog : Collibra, Alation, DataHub
Quelles sont les formations ou études pour devenir architecte data ?
Les profils d’architecte data sont généralement issus de formations informatiques ou data avancées. Le niveau master est souvent attendu, même si des évolutions internes sont possibles après une carrière dans la BI ou le développement.
Parcours académiques
Les cursus les plus adaptés incluent :
- Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion)
- Diplôme d’ingénieur en informatique ou télécoms
- Master en data science, systèmes d'information ou intelligence artificielle
- MBA spécialisé en stratégie digitale ou data management
Formations complémentaires
Pour monter rapidement en compétences, des formations certifiantes sont disponibles :
- OpenClassrooms : Data Architecte parcours full remote
- Udemy : Cours sur la modélisation de données, ETL, cloud
- DataCamp : Apprentissage des outils SQL, Python, ETL
- edX : Data Engineering MicroMasters (MIT, Berkeley)
- Coursera : IBM Data Engineering Professional Certification
Quelles sont les évolutions professionnelles et perspectives de carrière ?
Avec de l'expérience, l'architecte data peut rapidement viser des postes à responsabilité. Il peut s’orienter vers le pilotage global de la stratégie data d’une organisation ou diriger des projets d’envergure dans la transformation numérique.
Voici quelques évolutions possibles :
- Architecte cloud
- Architecte sécurité
- Chef de projet IT
- Chief Data Officer (CDO)
- Consultant en transformation digitale
- Responsable du data management
- Consultant en architecture décisionnelle
Quel est le salaire d'un architecte data ?
La rémunération dépend du niveau d’expérience, de la ville, du type d’entreprise et des technologies utilisées. Le freelance peut facturer en moyenne entre 350 et 700 € la journée selon les missions confiées.
| Niveau d’expérience | Paris | Grandes villes | Régions | Freelance TJM |
|---|---|---|---|---|
| Débutant (0-2 ans) | 45 - 55k € | 40 - 48k € | 35 - 42k € | 350 - 450 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 60 - 75k € | 55 - 68k € | 45 - 58k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 80 - 110k € | 72 - 95k € | 65 - 85k € | 600 - 800 € / jour |
| Paris | ||
| Débutant (0-2 ans) | 45 - 55k € | 350 - 450 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 60 - 75k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 80 - 110k € | 600 - 800 € / jour |
| Grandes villes | ||
| Débutant (0-2 ans) | 40 - 48k € | 350 - 450 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 55 - 68k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 72 - 95k € | 600 - 800 € / jour |
| Régions | ||
| Débutant (0-2 ans) | 35 - 42k € | 350 - 450 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 45 - 58k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 65 - 85k € | 600 - 800 € / jour |
Les architectes data sont particulièrement recherchés dans les grandes métropoles. Ce poste séduit aussi bien les start-ups en croissance que les grands groupes en pleine industrialisation de la data. Les ESN et cabinets de conseil sont aussi de gros employeurs.
Quels sont les principaux secteurs d'activités et employeurs d’un architecte data ?
Ce métier est transversal. Tous les secteurs qui traitent de grands volumes de données recrutent des architectes data :
- Banque et assurance
- Retail et e-commerce
- Santé, pharma et biotech
- Industrie et logistique
- Telecom et IoT
- Médias, divertissement, jeux vidéo
- Éditeurs de logiciels, ESN, cabinets spécialisés
Les entreprises investissent massivement dans les projets data pour améliorer leurs prises de décision, automatiser leurs process et personnaliser leur relation client.
