Intelligence métier

archiviste numérique spécialisé big data

Objectif du rôle

Vous êtes passionné par l'organisation et la pérennisation des données ? En tant qu'archiviste numérique spécialisé big data, vous jouez un rôle crucial dans la gestion et la conservation de volumes massifs d'informations numériques, garantissant ainsi leur accessibilité et leur intégrité pour les générations futures.

Résumé

L'archiviste numérique spécialisé big data travaille au sein de bibliothèques de données, souvent au sein d'institutions de recherche, d'entreprises technologiques ou d'organismes gouvernementaux. Sa mission est de classer, cataloguer et conserver les données numériques, en veillant à ce qu'elles soient facilement accessibles et conformes aux normes établies. Il/Elle est responsable de l'évaluation et de l'application des normes relatives aux métadonnées, et de la mise à jour des données obsolètes et des systèmes existants pour assurer leur pérennité.

Responsabilités clés
  • • Classer, cataloguer et indexer des ensembles de données massifs (big data).
  • • Évaluer et appliquer les normes de métadonnées pour garantir la cohérence et l'interopérabilité des données.
  • • Développer et maintenir des systèmes de conservation à long terme pour les données numériques.
32%
Résilience Score · 2026 (Plus c'est élevé, mieux c'est)
Enseignement supérieur de cycle court 60% Exposition à l'IA
Commencer l'évaluation ADN de carrière
Labour market

Où ce métier est demandé

Pénuries et excédents de main-d’œuvre signalés, par année. Publié pour des groupes de métiers, non pour des intitulés de poste individuels.

Pénurie signaléeExcédent signaléSignalé une autre annéeNon couvert par cette source

Couleur plus soutenue : signalé de la même façon un plus grand nombre d’années consécutives.

Les chiffres couvrent Professions intermédiaires des services juridiques, des services sociaux et assimilés — 108 métiers, dont celui-ci.

3 sur 10 en pénurie202522 sur 28 en croissance2.5Mpostes d’ici 2035

En pénurie : Denmark, Italy, Romania.

Pénurie la plus durable : Italy, 2 ans.

Sélectionnez un territoire sur la carte pour voir ses chiffres.

À propos de cette source

Source : ELA/EURES, pénuries et excédents de main-d’œuvre. Les relevés sont publiés au niveau du groupe professionnel et couvrent l’Europe. Les éditions diffèrent par la présentation de l’annexe et par les pays couverts : un écart entre deux années ne signifie donc pas toujours que le marché du travail a changé. Les pays en gris n’ont pas été signalés, ce qui n’équivaut pas à un marché équilibré.

Explorer davantage

Trouvez votre parcours professionnel et découvrez la science derrière nos recommandations.

Vous accompagnez d’autres personnes ? Découvrez NexPath pour les établissements et les cabinets.
Vérification rapide de l'ajustement

archiviste numérique spécialisé big datapourrait-il vous convenir ?

Répondez à trois questions rapides. Il ne s’agit pas d’une évaluation complète : il s’agit d’un teaser pour vous aider à décider si vous souhaitez comparer votre profil.

Progrès0/3

Aimez-vous les tâches qui nécessitentReconnaissance?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentIntégrité?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentVariété?

NexFuture™

Perspective d'avenir pour archiviste numérique spécialisé big data

The outlook for archiviste numérique spécialisé big data reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Comment ces scores sont-ils calculés ?

L'Indice de Résilience (0–100) estime à quel point cette occupation est structurellement protégée de l'automatisation et des perturbations de l'IA, basé sur une analyse au niveau des tâches. Des scores plus élevés signifient plus de tâches nécessitant un jugement humain. L'Exposition à l'IA montre le pourcentage estimé d'heures de travail que les capacités actuelles de l'IA pourraient affecter. Ce sont des indicateurs structurels issus d'un modèle, pas des prédictions sur la sécurité de l'emploi individuelle.

Jouez le futur

Commentarchiviste numérique spécialisé big datapourrait-il changer à mesure que l’adoption de l’IA se développe ?

Plusieurs domaines de tâches peuvent évoluer vers des flux de travail assistés par l’IA, le recyclage devient donc plus important.

Une transformation importante au niveau des tâches est estimée dans 11 ans (vers 2037) selon le scénario « Attendu » sélectionné.
~30%
Résilience
Risque d'automatisation
EXP~65%
Avantage humain
MOAT~30%

Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.

2026
2032
2042
Vitesse d’adoption de l’IA:

Comment l’IA peut changer ce rôle

Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.

Propriété humaine 32% Propriété humaine
Ce qui dépend encore des gens
  • se conformer aux réglementations juridiques
  • gérer les instructions à l’intention d’utilisateurs d’archives
L'avantage humain Pour rester en avance dans ce rôle, concentrez-vous sur conservation numérique et langage de requête Cadre de Description des Ressources. Ces compétences centrées sur l'humain sont les plus difficiles à répliquer pour l'IA au cours des 20 prochaines années.
Aider 33% Aider
Où l’IA peut devenir copilote
  • analyser des mégadonnées
  • maintenir la sécurité d’une base de données
Automatiser 60% Automatiser
Tâches les plus exposées à l’automatisation
  • faire respecter les exigences en matière de saisie des données
  • gérer la classification des données sur les TIC
  • gérer une base de données
Analyse détaillée

Signes vitaux et vecteurs d'IA

Vecteurs d'exposition à l'IA

0-100%
IA / Apprentissage automatique 33%

Exposition à l'analyse assistée par l'IA, la reconnaissance de modèles et les tâches de modélisation prédictive

IA générative 5%

Exposition à la génération de contenu, l'augmentation créative et les outils des grands modèles de langage

Logiciel cognitif 2%

Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus

Automatisation robotique et physique 0%

Exposition à l'automatisation physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs

Détails techniques
Méthodologie: NexFuture v3.0 Sources: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Mis à jour: août 2026

NexFuture v3.0 estime l'exposition à l'automatisation directement à partir des groupes de compétences essentielles ESCO, pondérée par la masse de compétences et calibrée sur des ancres d'experts. Les scores sont des estimations probabilistes, et non des garanties. Consultez le Livre blanc méthodologique NexFuture pour tous les détails.

Mesure l'exposition à l'automatisation. Elle ne mesure ni le salaire, ni la demande, ni le nombre d'emplois près de chez vous.

Un jour de la vie

Ce que les gens dans ce rôle font généralement

Éducation

Jour dans la vie

Une journée type en tant quearchiviste numérique spécialisé big data

09
09:00 · Matin
écrire la documentation d’une base de données
Élaborer des documents contenant des informations sur la base de données qui présentent un intérêt pour les utilisateurs finals.
10
10:30 · En milieu de matinée
faire respecter les exigences en matière de saisie des données
Maintenir les conditions d’entrée des données. Suivre les procédures et appliquer les techniques de programmation des données.
12
12:00 · Midi
gérer des archives numériques
Créer et tenir à jour des bases de données et archives informatiques, en intégrant les tout derniers développements dans le domaine des technologies de stockage des informations électroniques.
14
14:00 · Après-midi
gérer la classification des données sur les TIC
Superviser le système de classification utilisé par une organisation pour organiser ses données. Attribuer un propriétaire à chaque concept ou ensemble de concepts de données et déterminer la valeur de chaque élément de données.
15
15:30 · Fin d'après-midi
gérer les données
Gérer tous les types de ressources de données tout au long de leur cycle de vie en procédant à l’interconnexion, à l’analyse, à la normalisation, à la résolution d’identité, au nettoyage, à l’amélioration et au contrôle des données. Veiller à ce que les données soient adaptées à l’usage prévu, en utilisant des outils de TIC spécialisés pour répondre aux critères de qualité des données.
17
17:00 · Conclusion
gérer les instructions à l’intention d’utilisateurs d’archives
Élaborer des lignes directrices stratégiques relatives à l’accès du public à des archives (numériques) et à l’utilisation prudente des documents qu’elles contiennent. Communiquer les lignes directrices aux visiteurs d’archives.

L’ordre des tâches est illustratif. Les jours individuels varient.

Logiciels et technologies & Domaines de connaissances
Logiciels et technologies
Adobe AcrobatAdobe After EffectsAdobe Creative Cloud softwareAdobe DreamweaverAdobe IllustratorAdobe InDesignAdobe PhotoshopAdobe Premiere ProApple Final Cut ProApple iMovieaskSam Systems SurfSaverAutodesk AutoCADBlackboard softwareBlogging softwareCascading style sheets CSSCatchTheWebCATNYPClassification WebDatabase softwareData visualization software
Domaines de connaissances
  • langage de requête Cadre de Description des Ressources

    Les langages de requête tels que SPARQL qui sont utilisés pour extraire et manipuler des données stockées au format du système RDF (Resource Description Framework).

  • langages de requête

    Le domaine des langages informatiques standardisés pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires.

  • modèles de données

    Les techniques et les systèmes existants utilisés pour structurer les éléments de données et montrer les relations entre eux, ainsi que les méthodes d’interprétation des structures de données et des relations entre elles.

  • outils de développement de bases de données

    Les méthodologies et outils utilisés pour créer une structure logique et physique de bases de données, telles que les structures de données logiques, les diagrammes, les méthodes de modélisation et les relations entre entités.

  • systèmes de gestion de base de données

    Les outils de création, de mise à jour et de gestion de bases de données, tels qu’Oracle, MySQL et Microsoft SQL Server.

  • CA Datacom/DB

    Le logiciel d’information CA Datacom/DB est un outil de création, de mise à jour et de gestion des bases de données, actuellement développé par la société de logiciel CA Technologies.

Compétences transversales
  • base de données
  • informatique décisionnelle
  • numérisation
Compétences essentielles
gérer des informations
  • gérer une base de données

    Appliquer des plans et des modèles de conception de bases de données, définir des dépendances de données, utiliser des langues de requête et des systèmes de gestion de bases de données (SGBD) pour développer et gérer des bases de données.

  • gérer les métadonnées de contenu

    Appliquer des méthodes et des procédures de gestion du contenu pour définir et utiliser des concepts de métadonnées, tels que les données de création, afin de décrire, d’organiser et d’archiver des contenus tels que des documents, des fichiers vidéo et audio, des applications et des images.

  • gérer les données

    Gérer tous les types de ressources de données tout au long de leur cycle de vie en procédant à l’interconnexion, à l’analyse, à la normalisation, à la résolution d’identité, au nettoyage, à l’amélioration et au contrôle des données. Veiller à ce que les données soient adaptées à l’usage prévu, en utilisant des outils de TIC spécialisés pour répondre aux critères de qualité des données.

  • gérer des archives numériques

    Créer et tenir à jour des bases de données et archives informatiques, en intégrant les tout derniers développements dans le domaine des technologies de stockage des informations électroniques.

gérer, collecter et stocker des données numériques
  • gérer la classification des données sur les TIC

    Superviser le système de classification utilisé par une organisation pour organiser ses données. Attribuer un propriétaire à chaque concept ou ensemble de concepts de données et déterminer la valeur de chaque élément de données.

  • maintenir les performances d’une base de données

    Calculer les valeurs pour les paramètres de la base de données. Mettre en œuvre de nouvelles versions et exécuter des tâches d’entretien régulières telles que la mise en place de stratégies de sauvegarde et l’élimination de la fragmentation des indices.

assurer le respect de la législation
  • se conformer aux réglementations juridiques

    Veiller à être correctement informé des réglementations juridiques qui régissent une activité spécifique et se conformer à ses règles, à ses politiques et à sa lois.

analyser et évaluer des informations et des données
  • analyser des mégadonnées

    Collecter et évaluer des données chiffrées en grandes quantités, notamment à des fins d’identification de modèles entre les données.

faire de l’écriture technique ou académique
  • écrire la documentation d’une base de données

    Élaborer des documents contenant des informations sur la base de données qui présentent un intérêt pour les utilisateurs finals.

saisir et transformer des informations
  • faire respecter les exigences en matière de saisie des données

    Maintenir les conditions d’entrée des données. Suivre les procédures et appliquer les techniques de programmation des données.

élaborer des politiques et procédures opérationnelles
  • gérer les instructions à l’intention d’utilisateurs d’archives

    Élaborer des lignes directrices stratégiques relatives à l’accès du public à des archives (numériques) et à l’utilisation prudente des documents qu’elles contiennent. Communiquer les lignes directrices aux visiteurs d’archives.

protéger des dispositifs tic
  • maintenir la sécurité d’une base de données

    Maîtriser un large éventail de contrôles de sécurité de l'information afin d'assurer une protection maximale des bases de données.

ADN de compétence

ADN de compétence

Traits de personnalité professionnelle et valeurs qui définissent ce rôle

Caractéristiques clés dont vous avez besoin
Reconnaissance Intégrité Variété Coopération Fiabilité Accomplissement Pensée analytique Adaptabilité/Flexibilité Accomplissement/Effort Tolérance au stress Maîtrise de soi Indépendance Innovation Souci des autres Orientation sociale Leadership
Principales récompenses auxquelles vous pouvez vous attendre
AccomplissementConditions de …ReconnaissanceRelationsSoutienIndépendance
Evolution de carrière

Perspectives de carrière et rôles similaires

Explorez les parcours de carrière typiques, les compétences adjacentes et les rôles similaires pour planifier votre prochaine transition.

Questions courantes

Questions fréquemment posées

Quelles compétences techniques sont particulièrement importantes pour un archiviste numérique spécialisé big data ?
Outre une solide connaissance des principes d'archivage et de gestion de l'information, il est essentiel de maîtriser les outils et technologies liés au big data, tels que Hadoop, Spark, ou des bases de données NoSQL. La compréhension des formats de fichiers numériques et des protocoles de transfert de données est également cruciale.
Comment l'évolution constante des technologies impacte-t-elle le travail de l'archiviste numérique spécialisé big data ?
L'archiviste doit être capable de s'adapter rapidement aux nouvelles technologies et aux nouveaux formats de données. La veille technologique et la formation continue sont donc indispensables pour garantir la pérennité des archives numériques et leur accessibilité à long terme.
Quel est le rôle des métadonnées dans le travail de cet archiviste ?
Les métadonnées sont fondamentales. Elles permettent de décrire, d'organiser et de retrouver les données numériques. L'archiviste est responsable de la définition et de l'application de normes de métadonnées appropriées pour assurer la cohérence et la recherche efficace des informations.
Archiviste Numérique Spécialisé Big Data — y a-t-il une pénurie en Europe ?
Non. Dans l’édition ELA/EURES 2025, un excédent a été signalé dans 7 des 10 pays européens ayant évalué ce groupe de métiers : Autriche, Tchéquie, Grèce, Espagne et 3 de plus. 3 pays ont signalé une pénurie. Ces évaluations sont publiées par groupe de métiers et non par intitulé de poste.
Archiviste Numérique Spécialisé Big Data — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
64 320 dollars par an en médiane, au 2025-05. Les médianes des États vont de 42 980 à 100 030 dollars. Source : US Bureau of Labor Statistics. Ce chiffre concerne les États-Unis et ne constitue pas une projection pour l’Europe.
Archiviste Numérique Spécialisé Big Data — est-ce une profession réglementée ?
Elle est répertoriée comme profession réglementée dans 1 pays européen : Tchéquie. Le niveau de qualification le plus bas exigé parmi eux est le niveau CEC 3. Là où une profession est réglementée, un diplôme obtenu ailleurs doit être officiellement reconnu avant de pouvoir exercer. Source : base de données européenne des professions réglementées.