Data Analyst

Grande ou petite entreprise, secteur privé ou secteur public, b2b ou b2c, de plus en plus d’organisations intègrent des data analysts dans leurs équipes. Aujourd’hui, ces spécialistes de l’analyse des données représentent une véritable aide dans le processus décisionnel. Alors quel est leur rôle ? Leur compétence ? Et leurs perspectives d’avenir ? C’est ce que nous allons voir.

Quel est le rôle du data analyst ?

Le rôle du data analyst est de collecter, traiter et analyser les données de l’entreprise. Il utilise la data comme un outil d’aide à la décision. Et cela concerne toutes les organisations, quelle que soit leur taille (PME, grands groupes, …) ou leur secteur d’activité.

Mais toutes les organisations n’ont pas les mêmes objectifs. Le rôle de l’analyste de données varie alors en fonction de l’entreprise. Par exemple, il peut aider l’équipe marketing à connaître les tendances du marché, les commerciaux à améliorer leurs performances. Mais il peut aussi utiliser la data pour résoudre des problématiques d’ordre environnemental, social, informatique, …

Quel que soit son objectif, il devra généralement remplir les missions suivantes :

• Créer des tableaux de bord : cela permet à l’entreprise d’avoir une vision d’ensemble sur son activité et son marché.
• Réaliser du reporting : la donnée participant à la prise de décision, le data analyst doit informer régulièrement les décideurs des dernières tendances.
• Concevoir des bases de données fiables et sécurisées : l’idée est de maintenir une qualité des données optimale.
• Améliorer les processus data : devant traiter des masses de données toujours plus grandes, il doit définir un cadre via une stratégie de gouvernance des données.

Pour mener à bien ces différentes missions, les analystes de données ne travaillent pas seuls. En effet, ils sont souvent amenés à collaborer avec les équipes informatiques, la direction et/ou les autres spécialistes des données.

Quelles sont les compétences de l’analyste de données ?

Maîtrisant la donnée à la perfection, les data analysts doivent tout d’abord avoir une certaine appétence pour les mathématiques, la business intelligence et le big data.

Mais de manière générale, il doit maîtriser les outils informatiques suivants :

• Les langages de programmation pour la collecte, le nettoyage, l’analyse et la visualisation des données.
• Les bases de données : comme des database relationnelles SQL ou DMX.
• Le data mining, cleaning and munging : il s’agit de l’extraction de données, du nettoyage et du masquage.
• Excel : même si de plus en plus d’outils d’analyse permettent d’automatiser le traitement des données, ils doivent avoir des compétences avancées pour la modélisation et l’analyse sur Excel.
• Le machine learning : c’est un véritable plus, mais pas un prérequis indispensable pour devenir analyste de données.

Outre ces compétences techniques, ils doivent aussi avoir un excellent sens de la communication, de la rigueur, une pensée créative et une vision analytique. On peut donc constater que l’accès à la donnée nécessite un grand nombre de compétences. Le nombre de data analyst étant limité, l’accès à la data ne peut pas être totalement fluide et optimisé dans toute l’organisation sans des outils adaptés.

Quelle est la différence entre un data analyst et un data scientist ?

Le data scientist et le data analyst sont deux experts de la donnée. Cela dit, une différence majeure les sépare. En effet, le data analyst a pour rôle principal d’analyser des données déjà existantes.
À l’inverse, l’expert de la data science peut être amené à concevoir de nouvelles sources de données et à identifier des insights à forte valeur ajoutée

Quelle évolution pour le data analyst ?

Avec le développement des technologies, la mission des data analysts évolue sans cesse. Ils doivent en effet analyser des volumes de données toujours plus grands, plus éparses et plus variés.

L’objectif des data analyst est de mettre en place des modèles prédictifs mathématiques avancés pour analyser les données, afin de les extraire ensuite et les présenter de façon lisible pour faciliter la prise de décision à tous les niveaux de l’organisation.

Cette tâche peut vite s’avérer chronophage, d’où l’importance de s’équiper de solutions d’expérience data pour que tous les métiers non experts puissent manipuler la donnée, permettant ainsi aux data analysts de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.

Les data analysts aident donc les organisations à prendre les meilleures décisions stratégiques pour gagner en compétitivité.