Analytique : pour gagner plus, choisissez l’open source !

Mais plus globalement, cette enquête apporte un éclairage intéressant quoique partiel sur les salaires des informaticiens de notre domaine, et les corrélations éventuelles entre les salaires et les outils utilisés. Les auteurs de l’étude précisent toutefois qu’il ne s’agit pas d’un projet scientifique, et que l’échantillon retenu biaise forcément les résultats. Cette enquête donne un éclairage, mais ne peut être considérée comme exhaustive. Elle a en effet été réalisée sur les visiteurs des conférences Strata organisées en 2012 et 2013 par O’Reilly. Les répondants proviennent tout de même des principaux états des Etats-Unis, et de 32 autres pays dans le monde, à la fois du secteur public et du secteur privé. L’échantillon que constituent les participants aux conférences Strata est plus technique que la moyenne des personnes concernées par l’analyse de données, mais elle semble en revanche un bon échantillon de cette population de techniciens. Certains se rattachent d’eux-mêmes à la fonction de “Data Scientist”, d’autres utilisent d’autres dénominations.

L’enquête analyse le lien entre les outils maitrisés par la personne interrogée (et le nombre d’outils) et le salaire obtenu.
La première conclusion est que plus vous utilisez d’outils différents, plus votre salaire sera élevé. Pour ceux qui utilisent jusqu’à 10 outils, le salaire médian tourne autour de $100 000, pour ceux qui utilisent jusqu’à 15 outils, le salaire médian grimpe à plus de $120 000.
Les enquêteurs ont ensuite regroupés les réponses en “grappes”, les outils open source d’un côté, les outils commerciaux de l’autre.
La deuxième conclusion est que si vous utilisez des outils open source, vous gagnerez plus que si vous utilisez des outils commerciaux. Ainsi les répondants qui utilisent 6 des 19 outils open source récensés obtiennent un salaire médian de $120 000, alors que ceux qui utilisent 5 des 13 outils commerciaux recensés n’obtiennent qu’un salaire médian de $90 000.

Parmi les explications avancées dans l’étude, le manque de ressources compétentes sur les nouveaux outils open source utilisés dans le domaine de l’analyse de données, qui aurait un effet mécanique sur les salaires proposés.
Autre explication possible, la composition de l’échantillon. De nombreuses start-ups participent aux événements Strata - 21 % des répondants se qualifient d’employés de start-ups. Les salaires y sont globalement plus élevés, et ces entreprises ont plus tendance à utiliser les outils de la grappe “Hadoop” que les outils commerciaux de la grappe “SQL”.

En tête du classement, les outils SQL (toutes bases de données confondues) sont les plus utilisés, par 71 % des répondants. Viennent ensuite dans l’ordre R, Python, Microsoft Excel, Hadoop et Java.
A noter également la très bonne place de Tableau Software, utilisé par 19 % des répondants. C’est d’ailleurs le seul outil commercial qui est également largement utilisé par la communauté open source. Cela souligne le fait qu’aucun outil du monde open source n’est parvenu à égaler Tableau Software dans la simplicité d’utilisation et le potentiel de mise en forme graphique. La librairie D3, également utilisée pour réaliser des graphiques, n’est utilisée que par 13 % des répondants. Sa mise en oeuvre est en effet beaucoup plus complexe que l’usage d’un outil du marché comme Tableau.

Vous pouvez télécharger gratuitement cette enquête sur : http://www.oreilly.com/data/free/stratasurvey.csp
Et vous pouvez participer à la suite de l’enquête en répondant à votre tour sur :
http://hosted.traitwise.com/oreillystratasurvey