Communauté 02 · Donnée
Fair4Data, les freelances de la donnée validés par leurs pairs.
Des experts de la donnée qui fiabilisent vos flux et transforment vos données en décisions. Choisis par leurs pairs, suivis par l’un d’eux, avec une marge de 10 % écrite sur le devis.
Les profils de la communauté.
Fair4Data réunit six métiers en trois familles, ingénierie, analyse et gouvernance, chacun entré sur des travaux livrés et non sur un titre ; les modèles et les assistants relèvent de Fair4IA, et les deux communautés se passent les besoins.
Ingénierie
Data engineer
Pipelines, orchestration, qualité des flux, plateformes de données.
Data architect
Modèles de données, choix de plateforme, migration, gouvernance technique.
Analyse
Analytics engineer
Modélisation analytique, couche sémantique, données fiables pour les métiers.
Analyste BI
Tableaux de bord, indicateurs, restitution aux équipes.
Data scientist
Analyse, modèles statistiques, aide à la décision.
Gouvernance
Consultant gouvernance des données
Catalogue, qualité, propriété des données, conformité, organisation data.
Les modèles, les assistants et leur mise en production relèvent de Fair4IA ; Fair4Data prépare, fiabilise et organise la donnée qu’ils utilisent.
Les outils sur lesquels nos experts interviennent.
Un expert data qui rejoint une équipe doit être opérationnel sur l’outillage déjà en place, pas imposer le sien. Les technologies les plus fréquentes sur les missions de la communauté :
- SQL
- Python
- dbt
- Airflow
- Spark
- Snowflake
- BigQuery
- Databricks
- Kafka
- Power BI
- Tableau
- Looker
Cinq situations où l’on fait appel à Fair4Data.
01
Des flux qui cassent.
Les pipelines tombent, les chiffres du lundi ne sont pas ceux du vendredi. Un data engineer reprend les flux et les rend observables.
02
Une plateforme à migrer.
Entrepôt à changer, cloud à adopter, coûts à tenir. Un architecte cadre, un ingénieur exécute, sans couper les usages en cours.
03
Des tableaux de bord auxquels personne ne croit.
Chaque équipe a son chiffre. Un analytics engineer pose la couche commune, un analyste BI la restitue.
04
Une gouvernance à poser.
Qui possède quoi, quelle donnée est de référence, ce que la réglementation impose. Un consultant gouvernance organise.
05
Des données à préparer avant un projet d’IA.
Un assistant ou un modèle ne vaut que par les données qu’on lui donne. Fair4Data prépare le terrain, Fair4IA prend le relais.
Entrer dans Fair4Data.
On entre dans Fair4Data par un rendez-vous de 30 minutes avec son référent, pas par une inscription libre : il ouvre l’accès après vous avoir rencontré, et sur l’ensemble des communautés un profil est retenu pour trois présentés.
- 1Un rendez-vous de 30 minutes, en visio, avec le référent de la communauté. L’échange porte sur des données réellement livrées : volumes, contraintes, ce qui a échoué et pourquoi.
- 2Le référent valide votre entrée. Si votre parcours est aligné, il vous le dit pendant l’échange et vous demande si vous préférez un profil pré-rempli depuis votre page LinkedIn, ou un CV que vous envoyez. Il valide ensuite votre entrée : critères passés en revue avec les experts de l’écosystème, références vérifiées auprès de clients précédents.
- 3Vous recevez une invitation à l’espace talent. Un lien d’invitation vous permet de créer votre mot de passe et d’entrer. Si le lien n’a pas été ouvert, un rappel part trois jours plus tard.
Le même prix que partout chez Fair4B.
Le tarif de l’expert, 10 % pour Fair4B, 10 % redistribués aux membres qui ont apporté, sélectionné et suivi la mission : les trois lignes sont écrites sur le devis, avant le premier profil.
Sur une mission data, cela veut dire deux choses concrètes. Le client connaît la part qui revient à l’expert et celle qui revient à Fair4B, il peut donc comparer deux offres sur une base réelle. Et le référent qui a reçu l’expert retenu perçoit une part de la redistribution : la qualité de la sélection est rémunérée, pas seulement invoquée.
Questions sur Fair4Data.
Combien coûte un freelance data en France ?
Le tarif journalier d’un freelance data se construit sur trois variables : la rareté de la spécialité, l’expérience sur des plateformes en production, et le niveau de responsabilité sur la mission. Fair4B annonce sa marge, 10 %, dès le brief : le client sait donc exactement quelle part revient à l’expert.
Quelle différence entre un data engineer et un analytics engineer ?
Un data engineer construit et exploite les flux et les plateformes qui acheminent la donnée. Un analytics engineer modélise cette donnée pour l’analyse : définitions communes, couche sémantique, tables prêtes pour les métiers. Le premier fait circuler la donnée, le second la rend utilisable et cohérente.
Comment Fair4B sélectionne-t-il ses experts data ?
En trois étapes. Un rendez-vous de 30 minutes avec le référent de Fair4Data, sur des travaux réellement livrés. La validation de l’entrée par le référent, qui s’appuie sur les experts de l’écosystème et fait vérifier les références auprès de clients précédents. Puis l’invitation à l’espace talent. Cette sélection est l’un des cinq rôles rémunérés par la redistribution.
Fair4Data ou Fair4IA ?
Fair4Data pour les flux, les plateformes, l’analyse et la gouvernance. Fair4IA pour les modèles, les assistants et leur mise en production. Si le besoin touche les deux, les deux référents se parlent, vous n’avez pas à choisir seul.
En combien de temps Fair4B propose-t-il une shortlist d’experts data ?
Fair4B répond sous 24 h et présente ses premiers profils sous 48 h après réception du brief. Ces délais tiennent au circuit : la demande est adressée directement à la communauté Fair4Data, dont les membres connaissent la disponibilité de leurs pairs.
Quelle est la différence entre Fair4Data et une ESN spécialisée en data ?
Une ESN facture une marge qu’elle ne communique pas. Fair4B annonce 10 % dès le brief et redistribue une part équivalente aux membres qui ont rendu la mission possible. La sélection est conduite par le référent de Fair4Data, non par une équipe commerciale.