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Le Data Analyst est l'un des principaux métiers de la science des données, et occupe un rôle de plus en plus prépondérant en entreprise. Découvrez en quoi consiste cette profession, et comment commencer à l'exercer.
À l'heure du Big Data, les entreprises disposent désormais de vastes volumes de données. En les analysant, il est possible de profiter de précieuses informations pour prendre de meilleures décisions, développer de nouveaux produits ou surpasser la concurrence.
Les Data Analysts ou analystes de données jouent donc un rôle majeur dans les entreprises de toutes les industries. Ils traitent, transforment, explorent les données et partagent leurs découvertes sous forme de visualisations. Au fil des années à venir, la demande va continuer à croître.
Afin de vous lancer dans une carrière tournée vers l'avenir, formez-vous au métier de data analyst. À travers ce dossier, découvrez en quoi consiste exactement cette profession.
Qu'est-ce que l'analyse de données ou Data Analytics ?
L'analyse de données est une discipline consistant à organiser, interpréter et visualiser des données de manière utile pour l'entreprise. Au fil des dernières décennies, ce domaine a beaucoup évolué. Toutefois, le principal objectif reste de dégager de précieuses informations à partir des données de toutes sortes.
De nombreuses entreprises utilisent l'analyse de données pour planifier la distribution de leurs produits. Il peut s'agir par exemple d'analyser les données de ventes en provenance de toutes les boutiques. En fonction du volume de ventes moyen de chaque produit pour chaque boutique, l'entreprise peut répartir ses produits de façon à optimiser les dépenses et à éviter le gaspillage.
Il ne s'agit que d'un exemple des innombrables possibilités offertes par l'analyse de données. Elle permet aussi de créer des campagnes de marketing ciblées, d'optimiser la chaîne logistique, de réaliser une maintenance prédictive dans les usines, de prioriser les traitements médicaux dans le secteur de la santé...
Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?
Le Data Analyst est le professionnel utilisant les techniques et outils analytiques pour transformer les données brutes en informations compréhensibles et exploitables. Son rôle est d'assembler les données, de les organiser et de mettre en lumière les tendances.
Par la suite, l'analyste produit des visualisations et des rapports. Il peut ainsi communiquer ses découvertes aux décideurs de l'entreprise.
Dans certaines entreprises, le Data Analyst est aussi chargé de mettre en place l'infrastructure de collecte de données. Il doit aussi maintenir les bases de données et utiliser des langages de programmation. Pour les postes les moins exigeants, la maîtrise de Microsoft Excel et SQL est suffisante.
Que fait un analyste de données au quotidien ?
Au quotidien, le Data Analyst effectue une large variété de tâches. En voici quelques exemples.
La collecte et l'agrégation de données est l'une des principales missions de l'analyste. Il peut collecter les données seul, ou à l'aide d'une équipe complète. Il observe, examine et déduit.
Les données peuvent provenir d'une large diversité de sources : sondages, logiciel CRM (comme Salesforce), réseaux sociaux, terminaux de paiement, équipement industriel, carnet de santé électronique, capteurs biométriques, objets connectés... à l'heure du numérique, de nouvelles sources de données émergent sans cesse.
Un autre rôle du Data Analyst est de concevoir et de maintenir des bases de données. Il doit mettre en place des processus permettant de stocker facilement des données, de les catégoriser et de les interroger. Il doit aussi résoudre tout problème éventuel de structure ou erreur de code. Pour cette mission, il collabore parfois avec un ingénieur des données.
L'analyste est aussi chargé de nettoyer les données. Cette tâche consiste à supprimer les duplicatas, les erreurs et les informations inutiles. Il est possible de réaliser ce travail manuellement, mais des outils et des techniques de programmation existent.
Différents outils lui permettent d'interpréter les données. Les programmes statistiques font partie de l'arsenal de l'analyste, au même titre que le langage de programmation Python et les logiciels comme Excel, Power BI et SAS. L'objectif ? Découvrir des tendances et des insights, et donner du sens aux données.
L'analyste de données travaille avec les différentes équipes de l'entreprise, notamment les ingénieurs et les décideurs, afin de créer des règles et des processus concernant la collecte et l'utilisation des données. Il documente ces règles afin qu'elles puissent être appliquées dans toute l'entreprise.
Enfin, le Data Analyst présente les résultats de ses analystes de données aux décideurs de l'entreprise. Pour ce faire, il crée des rapports ou des visualisations comme des diagrammes, graphiques et infographies afin de faciliter la compréhension.
Quelles sont les compétences de cet expert?
Le Data Analyst doit avoir de solides compétences en mathématiques et en statistiques. Même s'il n'a pas besoin du niveau d'expertise d'un Data Scientist, l'utilisation de formules et d'opérations est importante au quotidien. Les outils statistiques se chargent d'effectuer les calculs, mais l'analyste doit comprendre comment les formules sont utilisées et comment interpréter les résultats.
L'analyste doit aussi manier Excel, y compris les fonctions les plus avancées. Les techniques d'analyse et de modélisation du programme lui permettent d'organiser les données et de mieux détecter les patterns et les tendances.
La Data Visualization ou visualisation de données est une discipline importante à maîtriser. Pour cause, les diagrammes et les graphiques permettent de partager les informations avec les décideurs plus facilement que des feuilles de tableur complexes.
Les outils comme Tableau, Google Data Studio ou Jupyter Notebook permettent de créer aisément des visualisations digestes et compréhensibles. C'est une pratique très importante pour que les résultats des analyses soient exploités par tous les départements de l'organisation. En fonction des données à mettre en lumière et de l'audience, le Data Analyst doit choisir la représentation visuelle adéquate.
Ce professionnel détient aussi des notions de programmation, très utiles pour l'analyse de données. Un langage comme Python permet d'analyser les données, de créer des tableaux de bord, et d'effectuer des tests statistiques.
Enfin, l'analyste de données sait manier les outils de base de données comme MySQL et Oracle. Ces logiciels permettent de stocker et de gérer de larges volumes de données. Plutôt que de les organiser manuellement, elles peuvent être organisées de façon automatisée pour gagner en efficacité. À l'ère du Big Data, ces outils sont indispensables.
Vous savez désormais quelles sont les compétences du Data Analyst. Suivre une formation vous permettra de les acquérir, afin de commencer à exercer ce métier d'avenir !