Le Data Analyst est devenu une figure de plus en plus importante pour les entreprises françaises, même pour les petites et moyennes entreprises.
Dans un monde où la numérisation est le mot sur lequel fonder le présent et le futur, et que les données représentent désormais le « nouveau pétrole », le rôle du Data Analyst émerge. Il s’agit d’une nouvelle figure pour le paysage de l’emploi en France, mais qui en peu de temps a montré à quel point il est important. Il n’est plus possible d’échapper à la numérisation. Pour rester compétitif et avoir un avantage sur les concurrents il faut créer des systèmes capables de collecter, d’organiser et de lire les données.
D’un autre côté, avoir une énorme quantité d’informations disponibles est absolument inutile si vous ne pouvez pas les lire et les interpréter correctement. Le Data Analyst joue précisément ce rôle. Il analyse des ensembles de données et tire des conclusions qui guident les décisions commerciales de l’entreprise. Grâce à l’étude des données, il est possible de découvrir à l’avance les nouvelles tendances et de trouver immédiatement des contre-mesures adaptées. En effet, ces dernières années, on entend de plus en plus parler des décisions et des stratégies marketing fondées sur les données, c’est-à-dire prises en se référant à l’interprétation des résultats tirés par les experts du Big Data comme point de départ.
Qui est le Data Analyst ?
Pour comprendre ce que fait un Data Analyst, vous devez d’abord comprendre qui il est. Le Data Analyst ou l’analyste de données est un expert dans l’analyse et l’interprétation des données à sa disposition. Son objectif est d’obtenir des informations et de comprendre à l’avance les tendances futures. Le Data Analyst travaille en soutien aux unités d’affaires et les aide à prendre des décisions.
Que fait un Data Analyst ?
Le soi-disant Data Analyst a non seulement divers rôles au sein de l’entreprise, mais peut également s’intégrer avec succès dans n’importe quel processus commercial. Pour comprendre son rôle et surtout les données qu’il devra considérer et analyser, il faut partir d’un objectif ou d’un problème précis. Pour illustrer ses fonctions, voici quelques exemples :
- Lancement de produit : quel est le public cible ? Y a-t-il une forte concurrence ? Quel est le prix proposé pour satisfaire le plus grand nombre ?
- Ouverture d’une succursale à l’étranger : est-ce le bon moment ? Quel pays offre le plus d’opportunités ? Où se trouvent les clients potentiels ?
- Amélioration d’une offre : comment les clients ont-ils réagi ces dernières années ? Quelles sont les autres propositions sur le marché ? Quel est le meilleur moment pour annoncer la nouvelle ?
Le Data Analyst, à travers la collecte et la lecture des données, peut aider une équipe ou tout un département à donner une réponse adéquate à ces types de questions.
Comment devenir un Data Analyst ?
Que faut-il étudier pour devenir Data Analyst ? Ces dernières années, les cours universitaires ou masters pour devenir Data Analyst se sont multipliés en France. Il existe également de nombreuses formations comme celle proposée par DataSciencetest qui s’adapte à vos besoins, soit une formation continue, soit une formation bootcamp. Cependant, il est généralement nécessaire d’avoir une bonne base en mathématiques et en statistiques pour bien interpréter les données et utiliser les bons algorithmes de corrélation, mais il est également nécessaire d’avoir une base économique pour fournir les bons conseils aux unités commerciales.
Pourquoi faut-il qu’un Data Analyst se concentre sur le Big Data ?
Quelles informations un Data Analyst analyse-t-il ? Le Big Data est une énorme quantité d’informations qu’une entreprise peut collecter à partir de différents ensembles de données ou qu’elle peut acheter à des tiers. Afin de définir le Big Data comme un corpus de données, il faut qu’il ait trois caractéristiques :
- Volume : le Big Data est représenté par une énorme quantité d’informations ;
- Vitesse d’acquisition des données : les informations s’accumulent rapidement ;
- Variété : le format des données est différent les uns des autres.
À ces trois spécificités, deux autres ont été ajoutées récemment, à savoir la véracité (les données doivent être fiables) et la variabilité. C’est pourquoi aujourd’hui, les experts en analyse de données parlent du modèle 5 V du Big Data.
Après avoir compris ce qu’on entend par Big Data, une solution doit être trouvée afin de ne pas les disperser, mais de les conserver et de les interpréter pour atteindre l’objectif business fixé au départ. Un bon Data Analyst distingue donc les données qui peuvent être utiles des données qui ne le sont pas. Ces dernières sont mises de côté (et non éliminées bien sûr). Après les avoir collectés, le Data Analyst les vérifie et élimine toute erreur. Nous arrivons alors à une base de données complète et bien organisée basée sur l’objectif.
De la collecte à l’analyse, pourquoi est-il important de bien lire les données ?
L’étude des données est une activité fondamentale. Par conséquent, chaque professionnel doit avoir à sa disposition les outils les plus appropriés pour intercepter les tendances, reconnaître les modèles, les corrélations et interpréter l’ensemble de données disponibles. En effet, les données communiquent, mais seulement à ceux qui ont les compétences pour les interpréter correctement.
Après avoir interprété les données, le Data Analyst présente les résultats de l’étude aux responsables de l’entreprise ou à la personne chargée de la tâche. À ce stade, il est essentiel que les informations soient présentées de manière claire et compréhensible. Pour ce faire, il est possible d’utiliser des graphiques, des tableaux, des schémas et des explications.
Pourquoi devenir Data Analyst est une valeur sûre ?
Le Data Analyst est une figure clé pour les entreprises utilisant les données afin de définir leurs stratégies, car :
- Le Data Analyst fait usage des informations cruciales pour la croissance de l’entreprise qui seraient autrement ignorées.
- Le Data Analyst parvient à transformer les informations en bases de données complètes et bien organisées.
- Le Data Analyst transforme la lecture de données abstraites en action concrète.
- Le Data Analyst aide à prendre des décisions spécifiques en utilisant la lecture des données comme base.
Il existe encore peu d’entreprises qui exploitent pleinement les informations à leur disposition, mais la collecte de données pourrait vraiment être cruciale pour développer des stratégies, prendre des décisions et mettre en œuvre des modèles commerciaux compétitifs et innovants. En ce sens, cet expert en analyse de données a encore un bel avenir devant lui.
