Le Data Strategist est un professionnel chargé d’élaborer une stratégie basée sur les données au sein d’une entreprise. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ce rôle en plein essor !
Il y a encore quelques années, la data était perçue comme un simple atout par les entreprises. Les bénéfices apportés par l’analyse étaient considérés comme utiles, mais pas indispensables.
Toutefois, au fil du temps, les données ont pris une importance centrale dans tous les secteurs d’activité. Désormais, les organisations réalisent la valeur de la prise de décision « data-driven ».
Il n’est plus question de se contenter d’analyser les données à disposition, mais bien de les exploiter pour atteindre des objectifs concrets. Or, cela nécessite une stratégie minutieusement élaborée.
En parallèle, les lois de protection des données comme le RGPD de l’UE et les menaces de cybersécurité imposent une stricte gouvernance. Pour répondre à ces enjeux, un nouveau métier a vu le jour : le Data Strategist.
Qu’est-ce qu’un Data Strategist ?
Face à l’importance nouvelle des données, les organisations ne peuvent plus compter uniquement sur des Data Analysts et des techniciens.Une interface entre les équipes techniques et les différents départements est nécessaire, pour permettre à chacun de se focaliser sur leurs missions respectives. Tel est le rôle du Data Strategist, ceprofessionnel est chargé de tirer parti des données disponibles afin de fournir des informations exploitables pour la prise de décision. Afin de concevoir une stratégie alignée avec les besoins de l’organisation, il travaille en étroite collaboration avec les équipes de direction, les professionnels du marketing, les Data Scientists et les analystes.
Quel est le rôle d'un Data Strategist ?
Avant toute chose, le Data Strategist doit comprendre les objectifs et les défis de l’organisation.Il collabore avec toutes les parties prenantes pour analyser les besoins commerciaux et identifier les domaines où les données peuvent apporter de la valeur ajoutée. Par la suite, son rôle est de collecter, organiser et analyser les données pertinentes. Une large variété d’outils et de techniques lui permettent d’extraire des informations utiles.Ce travail d’analyse approfondie lui permet de découvrir des tendances, des modèles et des « insights » pour prendre des décisions éclairées.
C’est précisément à partir de ces informations que l’expert élabore des stratégies commerciales. Ceci peut inclure l’optimisation des opérations, le développement de nouveaux produits ou services, ou encore l’amélioration de l’expérience client.
Le stratège définit aussi des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l’efficacité de ses plans et évaluer leur impact sur les objectifs.
Il doit ensuite présenter ses résultats et ses recommandations de manière claire et concise aux dirigeants de l’organisation. Pour y parvenir, il utilise des visualisations de données, des rapports et des présentations.
Au quotidien, les Data Strategists mènent aussi une veille sur les tendances technologiques et les avancées dans le domaine de l’analyse de données.
Ils évaluent les nouvelles technologies, outils et méthodologies pour déterminer leur applicabilité à l’organisation et recommander des améliorations. C’est une tâche essentielle pour incorporer les dernières innovations à sa stratégie.
Quelles sont les compétences d’un Data Strategist ?
Un Data Strategist doit impérativement maîtriser les outils et technologies d’analyse de données. Ceci peut inclure les langages de programmation comme Python ou R, les bases de données, la modélisation statistique ou encore les logiciels de DataViz et les bibliothèques de Machine Learning.
Une solide connaissance des méthodologies d’exploration et de modélisation de données permet également de révéler tout le potentiel des données à disposition.
En tant que passerelle entre les analystes et les équipes métiers, il doit aussi savoir communiquer de manière efficace et présenter des informations complexes de façon claire et concise.
Ainsi, il doit être capable de traduire les résultats de l’analyse de données en termes simples et compréhensibles pour les non-experts.
Enfin, le cœur de ce métier est la résolution de problèmes. Le stratège a donc besoin d’une capacité d’analyse et d’une approche agile, d’une adaptabilité aux changements et d’une créativité.
Les défis du Data Strategist
Le métier de Data Strategist est passionnant, mais implique de faire face à de nombreux défis. D’abord, la gestion devient de plus en plus difficile avec l’explosion du volume de données.
Il est nécessaire de collecter les données les plus pertinentes, de les nettoyer, de les organiser et de les valider pour garantir leur utilité et leur fiabilité.
La confidentialité et la sécurité sont aussi des préoccupations majeures. Les données doivent être impérativement protégées contre les fuites et les cyberattaques.
Par ailleurs, le domaine de l’analyse des données évolue très rapidement et le Data Strategist doit rester constamment à l’affût pour ne pas passer à côté d’un progrès majeur. Ceci requiert une planification et une bonne gestion du changement.
Data Strategist vs Data Analyst
Le Data Strategist et le Data Analyst occupent deux rôles bien distincts. Le premier développe et implémente une stratégie alignée avec les objectifs de l’entreprise.
Il se charge de la gouvernance des données, de leur gestion et de leur sécurité. Il collabore aussi avec les parties prenantes pour instaurer une culture data-driven.
De son côté, l’analyste est principalement responsable de la collecte, du traitement et de l’analyse de données.
Il identifie les patterns et les tendances pour la prise de décision, et crée des visualisations pour communiquer ses trouvailles.
Ainsi, le Data Strategist peut prendre en charge les tâches d’analyse de données, mais le Data Analyst n’a pas les mêmes responsabilités que le stratège.
L’évolution du rôle de Data Strategist
Le Data Strategist occupe un rôle toujours plus important dans les entreprises, et ce métier évolue au fil du temps.
La pandémie de Covid-19 a accéléré la transformation numérique des organisations, augmentant massivement la demande d’experts.
À l’heure actuelle, le nombre d’experts en activité est largement insuffisant. Dans le même temps, les compétences requises se sont diversifiées.
On distingue désormais trois principaux profils de stratèges. La première catégorie se charge de mener la transformation IA et data d’une organisation, afin d’atteindre les objectifs stratégiques.
Ce rôle couvre directement les responsabilités de directeur des données ou d’analyse en chef, et implique notamment de définir les priorités et de construire une culture au sein de l’entreprise.
De son côté, le second profil a pour mission de traduire la stratégie au niveau opérationnel. Il doit aider à bâtir un modèle et à établir une gouvernance des données robustes.
Enfin, le troisième type de Data Strategist coopère avec les équipes techniques pour livrer des Data Products. Sa priorité est le succès d’un projet ou d’un produit de données spécifique.
Il gère les exigences, identifie la demande de nouvelles fonctionnalités, évalue la faisabilité, définit la priorité pour les développeurs, et promeut le produit en interne et en externe.
Au cours des prochaines années, de nouvelles spécialisations de Data Strategists vont voir le jour avec l’incorporation de compétences additionnelles. Ceci peut inclure la gestion ou la gouvernance de données.
Conclusion : Data Strategist, une métier clé de l’ère du Big Data
Afin d’exploiter pleinement les données et les informations qu’elles recèlent, l’expertise du Data Strategist est indispensable.
Ce professionnel maîtrise à la fois l’aspect technique de l’analyse de données et le domaine d’activité de son entreprise, et c’est ce qui lui permet de concevoir une stratégie adaptée aux besoins.
Pour acquérir les compétences nécessaires, vous pouvez choisir DataScientest. Nos différentes formations Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer ou encore Data Product Manager vous permettront de devenir expert.
Vous pourrez apprendre à manier le langage Python et ses bibliothèques de Data Science, les outils de Dataviz, ou encore les techniques de Machine Learning.
De même, notre formation Power BI permet d’apprendre à maîtriser cette solution de business intelligence en seulement 5 jours avec certification PL-300 à la clé.
Toutes nos formations se complètent entièrement à distance, et notre organisme reconnu par l’État est éligible au CPF pour le financement. Découvrez vite DataScientest !
Vous savez tout sur le métier de Data Strategist. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur la Data Governance et notre dossier sur le rôle de Data Analyst.
