Data Validation Manager correspond au poste de Responsable de la Validation des Données est celui qui s’assure de la qualité, de la fiabilité et de la conformité des données au sein d’une entreprise. Mais à quoi correspond-t-il exactement ? Pourquoi qui est-il fait ? Combien rapporte-t-il ? Je vous explique tout sur ce métier.
Les missions principales du Data Validation Manager
Le quotidien de ce professionnel s’articule autour de la surveillance et de la gouvernance des flux de données. Concrètement, cela correspond à 5 grands types de mission :
Définir les règles
Le Data Validation Manager doit établir les critères de qualité et les seuils de tolérance des données face aux anomalies (formats, cohérence, intégrité). Par exemple :
Pour l’inscription des clients sur un site web, le Data Validation Manager fixe la règle suivante : l’adresse e-mail doit obligatoirement contenir un @ (format) et la case « RGPD » doit être cochée (intégrité). Si plus de 2 % des inscriptions du jour manquent à ces règles, le système bloque les entrées et déclenche une alerte automatique.
Mettre en place de contrôles
Déployer des scripts et des outils de vérification automatisés fait aussi partie des tâches. C’est ce qui permet de tester la donnée en temps réel ou de manière programmée. Pourquoi ? Cela permet de filtrer et valider d’énormes volumes de données sans besoin d’une surveillance humaine.
Par exemple : Chaque nuit, une banque reçoit 1 million de transactions par carte. Plutôt que de les vérifier à la main ce volume colossal, le Data Validation Manager déploie un script SQL programmé qui contrôle instantanément que chaque montant est positif et que le numéro de carte existe. Le script isole automatiquement les 50 transactions suspectes.
Audit et nettoyage
Identifier les anomalies, les doublons et les données manquantes fait aussi partie des tâches du métier de Data Validation Manager. L’audit est une partie centrale de cette fonction pour maintenir une base de données exploitable.
Par exemple, dans un fichier de facturation d’une mutuelle, le Data Validation Manager lance un audit automatisé et détecte : 120 lignes sans numéro de contrat (données manquantes), 5 paiements identiques soumis deux fois (doublons) et une date de naissance en l’an 1520 (anomalie)
Superviser les flux
Avant dernière grande tâche de ce métier, le monitoring de l’intégration des données du point d’entrée au stockage final. Il doit assurer la continuité et la sécurité de l’approvisionnement en données (pas de perte, altération ou fuite).
Par exemple, lors du transfert quotidien des ventes des magasins vers le cloud de l’entreprise, le Data Validation Manager installe des balises de contrôle : il vérifie que les 10 000 lignes émises au départ arrivent toutes à l’arrivée (pas de perte) et que le chiffrement reste actif (sécurité). Si le flux s’interrompt ou si un fichier est corrompu en route, le monitoring coupe le transfert et l’alerte en temps réel.
Documenter
Rédiger les rapports de conformité et cartographier les processus de validation est aussi important. C’est ce qui permet aux autres équipes de comprendre d’où vient la donnée, comment elle a été vérifiée et surtout, de répondre aux exigences réglementaires (RGPD…).
Je vous donne encore un exemple : Pour auditer la conformité RGPD, le Data Validation Manager dessine un schéma du parcours de la donnée montrant que l’e-mail client est collecté sur le site web, puis vérifié par un script automatique avant d’être stocké. Il associe à cette cartographie un rapport mensuel prouvant que 100 % des profils enregistrés ont validé leur consentement, document indispensable à présenter en cas de contrôle de la CNIL.
Les compétences techniques requises
Pour accomplir ses missions, le Data Validation Manager doit maîtriser les langages de programmation (SQL et de Python (ou R)), nécessaire au pilotage de cette activité.
Il doit aussi maîtriser les outils d’ETL, l’utilisation courante de solutions comme Talend, Informatica ou Alteryx notamment qui permettent d’orchestrer le déplacement des données.
Savoir gérer des bases de données (PostgreSQL, Oracle) et du Cloud (AWS, Azure) est aussi indispensable pour assurer la structure, la sécurité et le fonctionnement.
Les outils de qualité (DQ) sont aussi à maîtriser. La manipulation de logiciels dédiés à la Data Quality permet notamment de mesurer l’intégrité des informations.
Idem pour les outils de Dataviz qui permettent la restitution des indicateurs via Power BI, Tableau ou Looker Studio et d’alerte les équipes sur l’état de santé de leur patrimoine de données.
Les soft skills
Au delà du volet purement tech, il faut aussi certaines compétences humaines, à commencer par un souci du détail et précision chirurgicale face aux volumes de données.
Un fort esprit d’analyse est aussi recommandé. Comme la capacité à détecter des schémas d’erreur complexes. Sans une finesse dans l’analyse, la machine risque de s’enrayer.
Une communication claire est aussi vitale. Savoir vulgariser des concepts techniques pour les équipes métiers sans charabia pour qu’elles puissent comprendre clairement.
Ce métier amène une certaine dose de stress. Et forcément, une résistance face aux incidents critiques ou aux pertes de données est vital pour corriger les choses avec sang-froid.
Enfin, l’esprit d’organisation est indispensable pour la priorisation des tâches dans des environnements multi-projets pour respecter les deadlines et garder une vision d’ensemble cohérente.
Quelle formation et quel profil pour ce poste ?
L’accès à ce poste nécessite un bagage académique solide dans le domaine du numérique : Un master en Informatique spécialité Gestion des données ou Systèmes d’Information, Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises ou encore en Statistiques, Économétrie ou Data Science.
Une expérience professionnel dans ces domaines est aussi souvent exigé, par exemple 3 à 5 ans minimum en Data Quality ou Business Intelligence. Pour se différencier de la concurrence, une certification en gouvernance des données (DAMA CDMP) ou en gestion de projet (Agile/Scrum) est très appréciée. J’ai aussi pu voir pendant mes recherches qu’elles sont notamment demandées sur les sites d’offres d’emploi pour ce type de poste.
La rémunération et les perspectives d’évolution
Comme pour beaucoup de postes, le salaire varie selon l’expérience et la taille de l’entreprise
Salaire junior : Environ 45 000 € à 52 000 € brut annuel.
Salaire senior : Entre 65 000 € et 85 000 € (voire plus selon le secteur ou si vous vous expatriez dans certains pays comme les Etats-Unis).
Il est possible d’évoluer vers les postes de Chief Data Officer (CDO), Data Architect, ou Manager d’équipe Data.