En résumé
- La data en entreprise regroupe l’organisation, les outils et les compétences qui permettent de collecter, fiabiliser, partager et exploiter les données pour décider et automatiser.
- La donnée est le socle de l’IA : l’Insee indique que 18 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisaient l’IA en 2025, et que le manque d’expertise est le premier frein cité par celles qui l’utilisent (53 %).
- L’Union européenne vise 75 % d’entreprises utilisant le cloud, les mégadonnées ou l’IA d’ici 2030. Depuis le 12 septembre 2025, le Data Act encadre l’accès et le partage des données des produits connectés.
- Les métiers data se répartissent en cinq familles : ingénierie (data engineer, data architect), analyse (data analyst, BI), science des données (data scientist, ML engineer), gouvernance (data steward, data owner) et pilotage (head of data, CDO).
Cette page rassemble l’essentiel de ce qu’un DSI, un CTO ou un responsable data doit savoir pour structurer la donnée dans son organisation, et renvoie vers nos guides et fiches métiers. Elle est mise à jour au fil des évolutions du marché et de la réglementation.
Qu’est-ce que la data en entreprise ?
La data en entreprise est l’ensemble des données produites ou reçues par l’organisation (ventes, clients, production, finances, ressources humaines, capteurs) et des moyens mis en place pour les rendre utiles. Une donnée n’a de valeur que si elle est disponible, fiable, documentée et comprise par ceux qui l’utilisent.
On distingue quatre usages, du plus simple au plus avancé :
- Le pilotage : tableaux de bord, indicateurs de performance, reporting.
- L’analyse : comprendre un phénomène, segmenter des clients, mesurer l’effet d’une action.
- La prédiction : prévoir une demande, un risque, une panne, grâce au machine learning.
- L’automatisation et l’IA : alimenter des modèles, des assistants et des agents qui agissent sur les processus.
Chaque niveau suppose que le précédent soit solide. Un modèle d’IA entraîné sur des données incomplètes ou mal définies produit des résultats peu fiables.
Quels sont les enjeux pour les entreprises ?
Le principal enjeu n’est plus de collecter des données, mais de les rendre exploitables par les métiers et par l’IA. Trois constats ressortent des sources publiques :
- La donnée conditionne l’IA. Selon l’Insee (juillet 2026), l’usage de l’IA a été multiplié par trois entre 2023 et 2025 dans les entreprises françaises de 10 salariés ou plus. Les projets d’IA qui échouent butent souvent sur la qualité et l’accès aux données.
- Les compétences manquent. Parmi les entreprises qui utilisent l’IA, 53 % citent le manque d’expertise comme frein, et 43 % des inquiétudes sur la protection des données, toujours selon l’Insee.
- L’Europe fixe un cap. La décision (UE) 2022/2481 établissant le programme « La décennie numérique » vise au moins 75 % d’entreprises de l’Union utilisant le cloud, les mégadonnées ou l’IA, et au moins 20 millions de spécialistes des TIC d’ici 2030.
Comment construire une plateforme de données ?
Une plateforme de données rassemble les données de l’entreprise dans un environnement commun, fiable et sécurisé. Sa construction suit en général cinq briques :
| Brique | Rôle | Exemples d’outils | Profils clés |
|---|---|---|---|
| Ingestion | Collecter les données des applications, fichiers et API | Connecteurs ETL/ELT, flux temps réel | Data engineer |
| Stockage | Centraliser les données brutes et transformées | Data warehouse, data lake, lakehouse dans le cloud | Data architect, data engineer |
| Transformation | Nettoyer, modéliser et documenter les données | SQL, outils de transformation, orchestration | Data engineer, analytics engineer |
| Exposition | Mettre les données à disposition des métiers et des modèles | Outils de BI, API, catalogues de données | Data analyst, développeur BI |
| Gouvernance et sécurité | Définir les responsabilités, la qualité et les accès | Catalogue, règles de qualité, gestion des droits | Data steward, data owner, RSSI |
La plateforme repose presque toujours sur le cloud. Notre guide Cloud en entreprise détaille la migration et la maîtrise des coûts.
Comment gouverner ses données ?
La gouvernance des données définit qui est responsable de quoi, quelles règles de qualité s’appliquent et qui peut accéder à quelles données. Sans elle, chaque équipe calcule ses propres indicateurs et les chiffres ne concordent plus.
Les bases d’une gouvernance efficace, dans l’ordre :
- Nommer des responsables : un data owner (côté métier) et un data steward (côté qualité) pour chaque domaine de données important.
- Définir un glossaire des indicateurs clés (chiffre d’affaires, client actif, marge) partagé par toutes les équipes.
- Mesurer la qualité : complétude, exactitude, fraîcheur, avec des alertes en cas d’anomalie.
- Documenter les données dans un catalogue accessible aux utilisateurs.
- Gérer les accès selon les rôles, en cohérence avec le RGPD et la politique de sécurité.
- Réviser régulièrement les règles avec les métiers, à chaque nouveau besoin ou projet d’IA.
Quelles règles européennes s’appliquent ?
| Texte | Ce qu’il encadre | Date d’application |
|---|---|---|
| RGPD | Traitement des données personnelles | Depuis le 25 mai 2018 |
| Data Governance Act, règlement (UE) 2022/868 | Réutilisation de certaines données publiques, services d’intermédiation de données, altruisme en matière de données | Depuis le 24 septembre 2023 |
| Data Act, règlement (UE) 2023/2854 | Accès et partage des données générées par les produits connectés, changement de fournisseur cloud | Depuis le 12 septembre 2025 |
| AI Act, règlement (UE) 2024/1689 | Qualité et gouvernance des données d’entraînement pour les systèmes d’IA à haut risque | Par étapes, voir notre guide Intelligence artificielle en entreprise |
La sécurité des données relève aussi de la cybersécurité : voir notre guide Cybersécurité en entreprise.
Quels métiers et quelles compétences recruter ?
Les métiers data couvrent toute la chaîne, de l’ingénierie à la décision. Le tableau suivant reprend les rémunérations publiées dans notre baromètre des salaires et TJM IT (édition 2025, Île-de-France ; compter 10 à 18 % de moins en région).
| Métier | Rôle principal | Salaire CDI confirmé (3-6 ans) | TJM freelance |
|---|---|---|---|
| Data analyst | Produire des analyses et des tableaux de bord pour les métiers | 44 à 56 k€ | 380 à 580 € |
| Développeur BI | Construire les rapports et modèles de données décisionnels | 44 à 56 k€ | 380 à 560 € |
| Data engineer | Construire et fiabiliser les flux et la plateforme de données | 50 à 64 k€ | 520 à 760 € |
| Data scientist | Concevoir et évaluer des modèles statistiques et de machine learning | 52 à 66 k€ | 560 à 800 € |
| ML engineer / MLOps | Industrialiser et superviser les modèles en production | 58 à 74 k€ | 620 à 880 € |
| Data architect | Concevoir l’architecture data cible | 62 à 78 k€ | 680 à 950 € |
| Chief Data Officer | Porter la stratégie data et la gouvernance | 95 à 120 k€ (senior) | 800 à 1 200 € |
Le data engineer est souvent le premier profil à recruter : sans données fiables et accessibles, ni l’analyse ni l’IA ne produisent de résultats. Les compétences les plus demandées combinent SQL, Python, un environnement cloud, les outils de transformation et d’orchestration, et une bonne compréhension des besoins métiers.
Découvrez le détail de chaque métier dans nos fiches data engineer, data scientist, data analyst, head of data et chief data officer, ou sur notre page métiers de la data.
Recruter, renforcer ou former : quel levier choisir ?
Le bon levier dépend de la maturité de votre organisation data et de la durée du besoin. La plupart des entreprises combinent les trois.
| Situation | Levier adapté | Pourquoi |
|---|---|---|
| Équipe data à constituer ou à stabiliser | Recrutement en CDI | Garder la connaissance des données et des règles métier dans l’entreprise |
| Construction de plateforme, migration, projet d’IA, pic de charge | Assistance technique (régie) | Mobiliser un expert sous 48h, sur la durée du projet |
| Analystes et équipes métiers à faire monter en compétences | Formation data analyst et formation data scientist | Diffuser la culture de la donnée et l’autonomie des équipes |
EasyPartner accompagne les trois leviers : recrutement de profils data en CDI, consultants en assistance technique issus d’une communauté de plus de 40 000 freelances Tech, et formations certifiées Qualiopi. Découvrez notre page recrutement data engineer.
Nos guides sur la data
- Comprendre le machine learning
- Simplifier la data pour mieux l’analyser : l’analyse en composantes principales
- IA générative en entreprise : 5 risques majeurs pour vos données
Questions fréquentes
Quel profil data recruter en premier ?
Le plus souvent, un data engineer. Il rend les données disponibles et fiables, ce qui conditionne le travail des data analysts et des data scientists. Une petite structure peut commencer par un profil hybride d’analytics engineer, capable de modéliser les données et de produire les premiers tableaux de bord.
Quelle différence entre data analyst, data engineer et data scientist ?
Le data engineer construit et entretient les flux de données. Le data analyst exploite ces données pour répondre aux questions des métiers. Le data scientist conçoit des modèles prédictifs ou de machine learning à partir de ces mêmes données.
Combien coûte un data engineer ?
En Île-de-France, un data engineer confirmé (3 à 6 ans d’expérience) coûte 50 à 64 k€ brut par an en CDI, et 520 à 760 € HT par jour en freelance, selon notre baromètre 2025. Les fourchettes sont inférieures de 10 à 18 % en région.
Faut-il un Chief Data Officer ?
Pas forcément au départ. Un CDO devient utile quand la donnée concerne plusieurs directions, que les projets d’IA se multiplient et que la gouvernance doit être arbitrée au niveau de la direction générale. Avant cela, un head of data rattaché à la DSI ou à la direction générale suffit souvent.
Sources
- Insee, Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025, Insee Première n° 2120, 21 juillet 2026
- EUR-Lex, Décision (UE) 2022/2481 établissant le programme d’action « La décennie numérique » à l’horizon 2030
- EUR-Lex, Règlement (UE) 2022/868 (Data Governance Act), Règlement (UE) 2023/2854 (Data Act), Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act)
- EasyPartner, Baromètre des salaires et TJM IT, édition 2025