Energy Data Manager
Un Energy Data Manager collecte, structure et analyse les données énergétiques d’une organisation afin d’optimiser les consommations, réduire les coûts et piloter la performance environnementale. À la croisée de la data, de l’énergie et de la RSE, ce métier répond aux enjeux de transition énergétique, de conformité réglementaire et de décarbonation des entreprises.
À retenir sur le métier d'Energy Data Manager
L’Energy Data Manager est un expert de la donnée énergétique. Il transforme les données de consommation, de production, de coûts et d’émissions en indicateurs opérationnels pour aider les entreprises à réduire leur facture énergétique, améliorer leur performance environnementale et respecter leurs obligations réglementaires.
Ses missions principales :
- Collecter et fiabiliser les données énergétiques.
- Construire des tableaux de bord de suivi.
- Identifier les anomalies et les leviers d’économies d’énergie.
- Accompagner les équipes techniques, financières et RSE.
- Contribuer au reporting réglementaire et extra-financier.
Les compétences clés :
- Data : SQL, Python, Power BI, cloud, data visualisation.
- Énergie : efficacité énergétique, marchés de l’énergie, systèmes énergétiques.
- Management : gestion de projet, communication, aide à la décision.
Pour se former à ces enjeux, le MSc in Management of Energy Transitions d’emlyon business school permet de développer une approche à la fois stratégique, technologique et managériale des transitions énergétiques.
Qu’est-ce qu’un Energy Data Manager ?
Définition et rôle dans la stratégie énergétique
Spécialiste des données énergétiques et présent dans les secteurs tertiaire, industriel ou public, l’Energy Data Manager est chargé de collecter, structurer et analyser de grandes quantités d’informations afin d’optimiser la gestion énergétique d’une organisation. Il met ainsi l’accent sur les outils numériques et les technologies de data management, agissant à la croisée de la DSI, de la direction RSE et de la direction énergie.
De manière générale, ses missions visent surtout à améliorer la performance énergétique, mais également réduire les coûts et émissions, tout en garantissant la conformité aux normes, telles que ISO 50001 ou CSRD.
À la différence de l’Energy Manager, davantage centré sur le pilotage global de la stratégie énergétique, l’Energy Data Manager se concentre sur l’exploitation des données : collecte, qualité, modélisation, visualisation et analyse prédictive. Il fournit aux décideurs les indicateurs nécessaires pour arbitrer les actions d’efficacité énergétique et de décarbonation.
Un profil hybride entre data scientist et ingénieur énergie
Un Energy Data Manager est un professionnel au profil hybride, à mi-chemin entre le data scientist et l’ingénieur énergie, combinant trois dimensions de compétences. Sur le plan technique, il maîtrise des outils comme SQL, Python, Power BI, les environnements cloud et, selon les secteurs, des plateformes spécialisées comme Microsoft Azure Data Manager for Energy.
Sur le plan métier, il doit comprendre les normes environnementales (ISO 50001, CSRD), mais également les marchés de l'énergie, les mécanismes d'efficacité énergétique ainsi que les cadres de reporting extra-financier.
Enfin, il se doit de posséder des soft skills essentiels, à savoir la rigueur analytique, la pédagogie pour communiquer aux non-techniciens, la vision stratégique et l’expertise en gestion de projet collaborative.
Comment le data management transforme la gestion énergétique ?
Les étapes clés de l'energy data management
Le data management énergétique ou energy data management se divise en plusieurs étapes, à savoir :
Collecte de données issues de multiples sources : factures énergétiques, IoT, capteurs intelligents, ERP, bases internes.
Normalisation et structuration des données hétérogènes pour garantir leur cohérence.
Centralisation des données dans une plateforme basée sur le cloud (Data Lake, Microsoft Azure, OSDU, etc.).
Analyse avancée des informations via l’intelligence artificielle et les algorithmes prédictifs.
Visualisation des résultats à travers des tableaux de bord interactifs et des outils d’aide à la décision.
Transformation des données brutes en une intelligence exploitable pour optimiser la performance énergétique.
Par exemple, dans un bâtiment tertiaire, l’Energy Data Manager peut croiser les données issues des compteurs intelligents, de la météo, des horaires d’occupation et des systèmes de chauffage ou de climatisation. Cette analyse permet d’identifier des pics anormaux de consommation, de prioriser les actions correctives et de mesurer les économies réalisées.
Les bénéfices concrets pour les organisations
Grâce à son travail, un Energy Data Manager permet à son entreprise de profiter de bénéfices concrets, à savoir :
Réduction des coûts : optimisation des contrats énergétiques et identification des gisements d'économies réduisant l'impact budgétaire.
Conformité et amélioration continue : en s’appuyant sur des référentiels comme l’ISO 50001, l’Energy Data Manager contribue à structurer une démarche de management de l’énergie, à suivre les progrès réalisés et à documenter les actions d’efficacité énergétique.
Amélioration RSE : démonstration d'un véritable engagement de transition, renforcement de l'image professionnelle et accès aux financements durables.
Performance opérationnelle : détection d'anomalies, anticipation des pics de consommation grâce à l'IA prédictive.
Quels outils et technologies au service de l’Energy Data Manager ?
Les plateformes cloud et solutions logicielles clés
Principalement, un Energy Data Manager utilise Microsoft Azure Data Manager for Energy, basé sur le standard mondial OSDU. Il s’agit d’une plateforme cloud offrant une forte scalabilité, mais également une sécurité renforcée, une intégration API complète et des connecteurs Power BI natifs. Ainsi, elle facilite grandement l’ingestion rapide de données énergétiques variées et leur exploitation en temps réel afin de les l’analyser, dans le but de prendre des décisions.
De plus, en complément de cette solution, plusieurs outils open-source ou propriétaires telles que Power BI, Grafana, EnergyCAP et Spacewell Energy (DEXMA). Celles-ci permettent la visualisation, le suivi, l’analyse prédictive et le reporting énergétique, en se connectant aisément aux systèmes IoT, aux compteurs intelligents et aux ERP via des APIs standardisées.
L’essor de l’intelligence artificielle et du jumeau numérique
L’intelligence artificielle joue un rôle croissant dans la gestion énergétique. Les modèles prédictifs peuvent aider à anticiper les pics de consommation, détecter des anomalies, optimiser les réglages des équipements et appuyer les décisions d’investissement.
De leur côté, les jumeaux numériques (digital twins) énergétiques créent une représentation virtuelle des bâtiments et systèmes afin de permettre des simulations complexes et des optimisations de scénarios avant leur mise en service réelle.
Un exemple concret : Honeywell a réduit la consommation énergétique de 36% dans dix-sept bâtiments publics à Newark grâce aux jumeaux numériques.
Quelles formations et compétences pour devenir Energy Data Manager ?
Afin de devenir Energy Data Manager, il est recommandé d’avoir un diplôme d’ingénieur ou un master en ingénierie énergétique, data science ou double compétence. Le MSc in Management of Energy Transitions d’emlyon business school est particulièrement pertinent pour les profils qui souhaitent combiner compréhension des systèmes énergétiques, pilotage de projets, analyse de marché et compétences managériales. Cette approche permet de se préparer à des fonctions liées à la transition énergétique, dont Energy Data Manager, analyste énergie, consultant en transition énergétique ou chef de projet énergie.
De plus, il faut savoir que parmi les certifications les plus reconnues figurent ISO 50001 Lead Auditor, attestant de la maîtrise du management énergétique, et Azure Data Fundamentals, validant les compétences cloud.
Brochure du MSc in Management Of Energy Transitions
Compétences à développer selon le niveau d’expérience
- Débutant : maîtrise des bases SQL, Python, Power BI, compréhension des indicateurs énergétiques et capacité à produire des reportings fiables.
- Confirmé : construction de modèles d’analyse, pilotage de tableaux de bord multi-sites, automatisation des flux de données et contribution aux plans d’efficacité énergétique.
- Senior : stratégie data-énergie, gouvernance des données, management d’équipes transverses, aide à la décision et accompagnement de la feuille de route de décarbonation.
Quelles perspectives de carrière dans le domaine de l’énergie et des données ?
Secteurs et types d’entreprises qui recrutent
De nombreux secteurs et types d’entreprises recrutent des Energy Data Managers. C’est notamment le cas dans l’industrie lourde, le bâtiment tertiaire, le transport, l’énergie et les collectivités territoriales. Les intitulés de poste peuvent varier selon les organisations : Energy Data Analyst, Data Analyst énergie, Energy Performance Analyst, Energy Management Consultant, Sustainability Data Analyst ou Energy Performance Engineer.
En effet, ces secteurs sont confrontés à la pression de réduire leurs consommations et émissions, ce qui les pousse à investir dans la data dans le but d’optimiser leur performance énergétique. C’est pour cela que des entreprises comme EDF, VINCI, GreenYellow ou Dalkia figurent parmi les plus actives.
Notez que des rôles similaires coexistent, tels qu’Energy Manager, Data Analyst ou Energy Performance Engineer, offrant des passerelles de carrière variées.
Évolution professionnelle et rémunération
Comme pour tout métier, les rémunérations varient selon l’expérience et la taille des entreprises, avec une moyenne comprise entre 40 000 et 80 000 € par an.
De plus, avec de l’expérience, il est possible d’évoluer vers des fonctions de Chief Data Officer ou Sustainability Officer, avec des perspectives dépassant les 100 000 € par an.
Les enjeux futurs : décarbonation, smart grids, blockchain énergétique
On peut estimer que dans les prochaines années, les données énergétiques seront entièrement connectées pour mieux faire fonctionner les réseaux intelligents (smart grids) et les micro-réseaux, avec la blockchain qui garantira la fiabilité et la traçabilité de ces données décentralisées.
De leur côté, l’intelligence artificielle et les jumeaux numériques permettront de faire de meilleures simulations et prévisions. Enfin, la transparence et le partage des données deviendront essentiels pour respecter les nouvelles règles et accélérer la transition énergétique.
Ainsi, il n’est pas difficile de voir à quel point le métier d’Energy Data Manager deviendra de plus en plus important au sein des entreprises.