Le data manager organise, fiabilise et gouverne les données d’une entreprise. Son rôle consiste à structurer les référentiels, améliorer la qualité des données, définir les règles d’usage, coordonner les parties prenantes et garantir que les équipes disposent de données fiables, cohérentes et exploitables pour piloter leur activité.
À l’EMLV, ce métier s’inscrit dans une approche hybride qui associe management, systèmes d’information, data, gouvernance, outils métiers, business intelligence, transformation digitale, CRM, conformité et pilotage de la performance. La spécialisation master Management des Systèmes d’Information & des Data constitue une voie cible pour les profils orientés data management, gouvernance des données, systèmes d’information, ERP, CRM, qualité des données, projets SI et transformation digitale. La spécialisation Digital Marketing & Data Analytics peut compléter cette approche pour les profils orientés CRM, data marketing, segmentation, reporting, performance digitale et exploitation des données clients.
Les parcours EMLV associés au métier de data manager dépendent de l’orientation recherchée : gouvernance des données, systèmes d’information, CRM, qualité des référentiels, business intelligence, transformation digitale, data marketing ou pilotage de la performance.
Le data manager garantit que les données utilisées par l’entreprise sont fiables, structurées, documentées et accessibles aux bons interlocuteurs. Il intervient en amont des analyses : avant de produire un tableau de bord, de segmenter une base CRM ou de lancer un projet d’intelligence artificielle, l’organisation doit disposer de données propres, cohérentes et correctement définies.
Son rôle consiste à organiser la circulation de la donnée entre les outils, les équipes et les usages métiers. Il peut travailler sur les référentiels clients, produits, fournisseurs, contrats, ventes, campagnes, transactions ou indicateurs de pilotage. Il s’assure que les règles de saisie, de mise à jour, de contrôle et d’exploitation sont claires.
Le data manager travaille avec les directions métiers, la DSI, les équipes data, CRM, marketing, finance, juridique, conformité, BI, opérations ou prestataires. Il doit comprendre les besoins des utilisateurs, les contraintes des systèmes d’information et les exigences de qualité ou de conformité associées aux données.
Les intitulés varient selon les organisations, le périmètre et le niveau de maturité data :
Dans certains contextes, le data manager est très proche des systèmes d’information. Dans d’autres, il est rattaché à une direction data, marketing, CRM, finance ou conformité. Son périmètre peut porter sur un domaine précis, comme la donnée client, ou sur une gouvernance plus globale.
Le data manager intervient sur la qualité, la gouvernance, la documentation, la structuration et l’usage des données dans l’entreprise.
Une mission peut porter sur la fiabilisation d’une base CRM, la suppression de doublons, la définition d’un référentiel client unique, la documentation d’indicateurs de reporting, la préparation d’une migration ERP, l’amélioration de la qualité des données marketing ou la mise en place d’une gouvernance partagée entre plusieurs directions.
Le data manager utilise des outils de CRM, ERP, data quality, business intelligence, documentation, bases de données, gouvernance et gestion de projet.
Le data manager doit comprendre à la fois les outils métiers et les usages. Une donnée peut être techniquement disponible, mais inutilisable si sa définition n’est pas partagée ou si sa qualité n’est pas maîtrisée.
Les indicateurs suivis par un data manager permettent de mesurer la qualité, la fiabilité, la complétude et l’usage des données dans l’organisation.
Ces indicateurs sont essentiels car une mauvaise qualité de données peut fausser un reporting, perturber un CRM, dégrader l’expérience client, ralentir un projet SI ou conduire à de mauvaises décisions.
Le métier demande des compétences en gouvernance, systèmes d’information, data, documentation, qualité, conformité, coordination et gestion de projet.
Le data manager se concentre sur la structuration, la qualité, la gouvernance et la disponibilité des données. Il veille à ce que les données soient fiables avant d’être utilisées par les métiers ou les équipes data.
Le data analyst exploite les données pour produire des analyses, tableaux de bord, diagnostics et recommandations. Il intervient davantage sur l’interprétation et l’aide à la décision.
Le consultant data accompagne une organisation dans la valorisation de ses données, souvent dans une logique de mission : cadrage, diagnostic, dashboards, gouvernance, outils ou transformation data.
Le data product owner pilote un produit data ou un service de données. Il priorise les besoins utilisateurs, coordonne les équipes et maximise la valeur d’un outil, dashboard, référentiel ou plateforme data.
Le chief data officer occupe un niveau de direction plus stratégique. Il définit la politique data de l’entreprise, la gouvernance globale, les priorités d’investissement et les usages à développer.
Le data management devient central avec la multiplication des outils métiers, l’essor de l’intelligence artificielle, la pression réglementaire, le besoin de données fiables et la volonté des entreprises de mieux piloter leur performance.
Une analyse, un reporting ou un modèle d’IA ne peut pas être fiable si les données d’origine sont incomplètes, mal définies ou incohérentes. Le data manager agit en amont de la chaîne de valeur data.
Plusieurs services peuvent utiliser des définitions différentes pour un même client, produit, contrat ou indicateur. Le data manager contribue à aligner les référentiels et les règles de gestion.
Les migrations d’outils, refontes de CRM, projets ERP ou déploiements BI exigent une attention particulière à la qualité des données. Le data manager sécurise ces chantiers en lien avec les métiers et la DSI.
Les données personnelles, commerciales ou sensibles doivent être utilisées dans un cadre maîtrisé. Accès, consentement, conservation, confidentialité et documentation font partie des enjeux du poste.
Segmentation, automatisation, IA, scoring, personnalisation ou pilotage prédictif nécessitent des données fiables. Le data manager prépare le terrain pour ces usages plus avancés.
Le data manager peut exercer dans toute organisation qui manipule des volumes importants de données clients, produits, transactions, opérations, finance, marketing, RH ou supply chain.
Dans un grand groupe, le data manager peut intervenir sur un domaine précis : client, produit, finance, supply chain, RH ou référentiels. Dans une entreprise plus jeune, il peut structurer les premières règles de gouvernance, documenter les indicateurs et organiser les données autour des outils clés.
La rémunération varie selon l’expérience, le secteur, la taille de l’entreprise, le périmètre de gouvernance, les outils utilisés, la dimension réglementaire et le niveau de responsabilité.
À titre indicatif :
Ces fourchettes doivent être actualisées chaque année à partir de sources fiables : APEC, cabinets de recrutement spécialisés, études de rémunération data, systèmes d’information, business intelligence, gouvernance des données, conseil ou tech.
Un diplôme de niveau Bac+5 en management des systèmes d’information, data, business analytics, transformation digitale, informatique de gestion, management, commerce ou ingénierie constitue une voie adaptée. Le métier demande une compréhension des données, des outils, des processus, de la qualité, de la conformité et des usages métiers.
À l’EMLV, le Programme Grande École permet de construire un socle en management avant une spécialisation en cycle master. La spécialisation Management des Systèmes d’Information & des Data constitue la voie cible pour préparer les métiers du data management, de la gouvernance des données, des systèmes d’information, de la transformation digitale, de la business analysis et du pilotage de projets SI.
La spécialisation Digital Marketing & Data Analytics peut compléter le parcours pour les profils orientés data marketing, CRM, segmentation, campagnes, reporting, e-commerce et analyse de performance.
Le MSc Digital Business Analytics peut également renforcer une trajectoire orientée business intelligence, data visualisation, analyse de données, stratégie digitale, pilotage de la performance et aide à la décision.
L’alternance constitue une voie pertinente pour se former aux métiers du data management, surtout dans des environnements CRM, SI, BI, marketing digital ou transformation. Elle permet de travailler sur des bases réelles, des outils métiers, des référentiels, des tableaux de bord, des contrôles qualité et des projets d’amélioration des données.
Une première expérience en alternance peut conduire vers des postes d’assistant data manager, assistant CRM data, chargé de qualité des données, assistant business analyst, assistant consultant data, assistant BI, chargé de reporting ou assistant chef de projet SI. Ces expériences permettent ensuite d’évoluer vers un poste de data manager.
Le poste de data manager peut conduire vers des fonctions de gouvernance, business intelligence, data product management, conseil, systèmes d’information ou direction data.
La progression dépend de la capacité à structurer des référentiels, fiabiliser les données, coordonner plusieurs directions, comprendre les systèmes d’information, documenter les règles et inscrire la data dans une logique de pilotage durable.
Plusieurs métiers appartiennent au même environnement professionnel :
Ces métiers se distinguent par leur angle : gouvernance des données, analyse, conseil, systèmes d’information, produit data, CRM, business intelligence, transformation digitale ou conduite du changement.
Le data manager organise, fiabilise et gouverne les données d’une entreprise. Il définit les règles de gestion, améliore la qualité des données, documente les référentiels et coordonne les équipes qui produisent ou utilisent ces données.
Un data manager junior ou chargé de data management peut percevoir environ 42 000 à 50 000 € brut par an. Un data manager confirmé peut évoluer autour de 55 000 à 80 000 €. Un profil senior, responsable data quality ou responsable gouvernance des données peut atteindre 80 000 à 110 000 € brut par an selon le secteur et le périmètre.
Un diplôme de niveau Bac+5 en management des systèmes d’information, data, business analytics, transformation digitale, informatique de gestion, management ou ingénierie constitue une voie adaptée. À l’EMLV, la spécialisation Management des Systèmes d’Information & des Data constitue la voie cible.
Le data manager travaille sur la qualité, la gouvernance, la structuration et la disponibilité des données. Le data analyst exploite ces données pour produire des analyses, tableaux de bord et recommandations.
Le chief data officer définit la stratégie data globale de l’entreprise. Le data manager intervient sur la mise en œuvre opérationnelle : référentiels, qualité, règles de gestion, documentation, outils et coordination.
Le codage n’est pas toujours obligatoire. En revanche, la maîtrise d’Excel, SQL, outils CRM, ERP, BI et solutions de data quality est souvent utile. La compréhension des systèmes d’information est centrale.
Les outils fréquents sont CRM, ERP, Excel, SQL, Power BI, Tableau, outils de data quality, data catalog, solutions de documentation, outils de gestion de projet et plateformes de conformité.
Oui. L’alternance permet de travailler sur la qualité des données, les bases CRM, les référentiels, les règles de saisie, les tableaux de bord, les migrations d’outils et les projets de gouvernance.
Les recrutements concernent la banque, l’assurance, le retail, le e-commerce, le SaaS, l’industrie, la santé, l’énergie, la logistique, le marketing digital, la grande consommation, les services B2B, le secteur public et les télécommunications.
Oui. Elle permet de travailler les compétences liées aux systèmes d’information, à la gouvernance des données, aux outils métiers, à la transformation digitale, à la conduite de projet et au lien entre directions métiers et équipes techniques.
Les parcours de l’EMLV associés à la data, au digital et aux systèmes d’information articulent analyse de données, business intelligence, marketing digital, CRM, outils SI, gouvernance des données, gestion de projet, transformation digitale et aide à la décision. Cette approche correspond à l’évolution des fonctions hybrides, qui recherchent des profils capables de comprendre les données, les outils, les processus métiers, les enjeux de qualité et les conditions d’un pilotage fiable dans les organisations.