Avant de se lancer dans la collecte des données, l'entreprise doit savoir ce qu'elle va en faire pour en optimiser le traitement. C'est pourquoi la gestion des données commence par une brique de gouvernance, assurée en amont par le Chief Data Officer. Viennent ensuite le management de la donnée et de sa qualité, et la coordination des échanges de données. Ces enjeux sont respectivement pris en charge par le Master Data Manager qui assure la catégorisation des données via l’établissement de référentiels, le Data Quality Manager, en charge de la fiabilité des données et le Data Steward, qui coordonne les échanges. À ces profils s'ajoute le Data Protection Officer qui garantit que le traitement des données, en particulier les plus confidentielles, est conforme à la règlementation. Une mission sensible, surtout avec l'entrée en vigueur de GDPR dans moins d'un an.

Au plan technique, les métiers classiques de l'IT restent en selle - architecte, développeur, par exemple - mais dotés de nouvelles compétences propres aux données. La data fait aussi entrer en scène plusieurs fonctions qui garantissent aux métiers la réception d’analyses de données taillées sur mesure pour leur mission. Parmi ces fonctions figure celle du Data Analyst, Dataminer ou Data Scientist - l'intitulé change selon que les analyses sont générées avec des outils de Business Intelligence, les méthodes statistiques classiques ou des algorithmes. Enfin, au cours des projets, d'autres métiers - Product Owner Data, Recetteur Data ou ingénieur DevOps – interviennent pour assurer l'agilité de l'usage des données. Au final, tous ces professionnels se consacrent à un même objectif : permettre aux utilisateurs métiers d'accéder aux bonnes données et de les utiliser pour faire prospérer l'entreprise.