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Devenir Data Analyst à Toulouse : en savoir un peu plus sur ce métier

Les responsabilités d’un Data Analyst varient considérablement d’une entreprise à l’autre. Contrairement à une carrière en médecine ou en comptabilité, en tant que Data Analyst, vous n’avez pas obligatoirement besoin d’une licence ou d’un master pour prouver vos qualifications.

Mais que fait un Data Analyst au quotidien ? Dans cet article, nous essayons de répondre à cette question. De plus, nous allons vous expliquer quels outils vous devez utiliser et comment vous pouvez commencer une carrière de Data Analyst.

Quelles sont les responsabilités quotidiennes d’un Data Analyst ?

À la base, les Data Analysts convertissent des données disparates en informations exploitables pour une entreprise. Cela signifie qu’ils utilisent des données brutes pour créer une histoire qui peut être présentée aux gestionnaires ou aux chefs d’entreprise.

Bien que les fonctions d’un Data Analyst varient d’une entreprise à l’autre, il existe un certain nombre de similitudes. Voici des exemples de tâches les plus courantes :

1. Récupération et nettoyage des données

Chaque jour, un Data Analyst passe environ 80 % de son temps à récupérer, nettoyer et préparer des données. Les entreprises collectent toutes sortes de données sur leurs canaux de commercialisation, leurs clients, leurs produits et tout le reste. Normalement, ces données sont stockées dans une base de données qui peut être une feuille de calcul avec des millions de lignes.

Pour accéder aux données d’une base de données, un Data Analyst doit utiliser SQL. Par exemple, si vous voulez aller pêcher en mer du Nord, vous avez besoin d’un bateau pour vous y rendre. De même, vous avez besoin de SQL pour obtenir des données d’une base de données.

Aujourd’hui, même les petites entreprises ont des bases de données avec des millions de lignes. La tâche du Data Analyst est de découvrir exactement de quelles données il a besoin pour répondre à sa question sur les données. Ensuite, il doit écrire le code SQL pour récupérer ces données. Il traite ensuite les données de manière à pouvoir répondre à une question portant sur la situation de l’entreprise pour laquelle il travaille.

2. Créer et automatiser des rapports et des tableaux de bord

En plus de la récupération et du nettoyage des données, la création de rapports est une autre tâche principale d’un Data Analyst. Afin de comprendre les différents objectifs du département ou KPI, il existe une grande collaboration avec des départements (recherche et développement, marketing…). Pour créer un rapport ou un tableau de bord, un Data Analyst doit savoir ce qui suit :

  • Quelles métriques ou quels indicateurs sont importants pour tester l’impact d’un projet ou d’une campagne ?
  • Comment calculer ces métriques ?
  • Où sont stockées les données pertinentes pour ces calculs ?
  • Comment les données peuvent-elles être présentées clairement afin qu’elles soient utiles et utilisables pour le service concerné ?

Lorsqu’un tableau de bord ou un rapport est créé avec un outil de Business Intelligence (BI) comme Tableau, c’est le travail d’un Data Analyst de le maintenir à jour. Cependant, les tableaux de bord affichent parfois des erreurs dues aux données sous-jacentes utilisées. Encore une fois, c’est à lui d’identifier et résoudre ces problèmes afin que le rapport affiche à nouveau les résultats corrects.

3. Répondre aux questions commerciales

La collaboration avec d’autres services commerciaux est importante à la fois lors de la création de rapports et lors de la réponse aux questions commerciales internes avec des données. C’est ainsi qu’un Data Analyst découvre quel est le problème. La tâche ici est d’en raconter une histoire, un travail appelé la narration de données.

Imaginez qu’une entreprise a lancé un nouveau produit il y a quelques mois. Votre responsable souhaite maintenant savoir si le lancement du produit a eu un impact positif sur les résultats. C’est le moment où votre créativité en tant que Data Analyst est indispensable. Par exemple, vous devez dresser une liste de tous les facteurs possibles qui auraient pu influencer le lancement du produit. De plus, ces facteurs doivent être quantifiés afin d’arriver à une réponse convaincante.

4. Collecte de nouvelles données

Une fois qu’il s’est réuni avec ses collègues pour comprendre quel type de problème commercial ou de questions ils souhaitent résoudre, le Data Analyst se met lui-même au travail. Il recueille toutes les données nécessaires pour répondre à la question. Mais que faire lorsque les données nécessaires ne sont pas disponibles ?

Supposons que vous vouliez savoir depuis combien de temps un utilisateur est connecté à son compte. Mais malheureusement, votre entreprise ne garde pas trace du désabonnement de ses clients. Si vous ne savez que quand un utilisateur se connecte, mais pas quand il se déconnecte, alors vous ne savez pas non plus depuis combien de temps il est connecté.

Comprendre et communiquer les lacunes dans la collecte de données actuelle est une autre responsabilité d’un Data Analyst. Une fois qu’une erreur ou un bug dans la collecte de données est découvert, il devra travailler en étroite collaboration avec l’équipe technique. De cette façon, une solution est trouvée pour combler le manque de données.

De quelles compétences et outils un analyste de données a-t-il besoin ?

Pour collecter, analyser et présenter des données, les Data Analysts doivent être capables de travailler avec un certain nombre d’outils. Leur maîtrise peut être acquise durant une formation comme celle proposée par DataScientest à travers sa formation continue ou son bootcamp Data Analyst.

La maîtrise de ces outils est importante, car ils sont les plus demandés par les employeurs. Comme indiqué ci-dessus, SQL reste le langage de programmation le plus utilisé pour récupérer des données à partir d’une base de données. Presque toutes les entreprises conservent leurs données dans des bases de données. Il est donc logique que 90 % de tous les postes de Data Analyst demandent des compétences SQL. Pour analyser les données collectées, il est bien évidemment nécessaire de maîtriser d’autres outils : Excel, Python, R et SAS.

Une fois que le Data Analyst a collecté et analysé toutes les données, il devra afficher clairement les résultats dans un rapport. Ce rapport doit mettre à jour les données automatiquement et être accessible aux parties prenantes au sein de l’entreprise. Pour créer ces rapports ou tableaux de bord, il doit savoir utiliser des outils BI tels que Tableau et Looker.

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