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Comment devenir data analyst ?
Au même titre que le data scientist, le data analyst est un haut responsable chargé de l’analyse et de la gestion de données massives, plus connues sous le nom anglais de Big data. Ce spécialiste des chiffres qui combine statistique et informatique œuvre au sein d’une équipe pour traiter au mieux les données d’une entreprise dans l’objectif d’en tirer et d’en extraire des informations pertinentes et organisées, susceptibles de contribuer efficacement à la prise de décisions stratégiques (business decisions). Contrairement au data scientist, qui doit s’occuper d’un traitement global, le data analyst est tenu de s’occuper uniquement d’un type de données bien précis. Abordons ensemble les secrets de ce métier actuellement tant prisé.
Data analyst : de quoi s'agit-il ?
Le data analyst ainsi que le data scientist sont tenus de procéder au croisement de diverses données issues de l’entreprise avec celles disponibles sur des ressources externes (services web, canaux digitaux, etc.). Il s’agit d’une profession qui vise à donner un sens concret à un amas de données, en sortant les informations de valeur pour les décisionnaires de la structure. À cet effet, ils mettront en place des modèles mathématiques et des algorithmes informatiques pour trouver, collecter, gérer, stocker, traiter et restituer des données de manière optimale. À l’inverse du statisticien, le data analyst est appelé à innover et à faire preuve de créativité afin d’arriver à imaginer des modèles modernes d’analyse et de traitement de données brutes ainsi qu’hétérogènes que les outils classiques de gestion de base de données ne permettent pas de traiter.
Un data analyst qui est chargé de prendre en main un projet se doit de réaliser les missions suivantes : il doit d’abord comprendre un problème donné (en utilisant diverses méthodes, notamment la market research) avant de traduire ce dernier en un problème mathématique/algorithmique. Ensuite, il doit effectuer des recherches pour trouver les sources adéquates pouvant lui fournir les données nécessaires à la proposition d’une solution (ou de recommandations) concernant les bases de données et les changements à y apporter (modification, répartition, externalisation ou internalisation, conception de datawarehouse, évaluation et traitement de données au sein du système d’information concerné, etc.).
Quelle place occupe le data analyst dans une entreprise ?
Comme cité précédemment, ce professionnel s’occupe d’inspecter une seule source de données bien ciblée en se basant sur un modèle précis. Chargé de faire augmenter la connaissance de la clientèle d’une structure économique et de résoudre un problème à chaque projet, il est tenu de conduire plusieurs études en s’orientant via l’analyse des données, la conception de modèles pertinents et la gestion de données. Le data analyst occupe donc une place importante, voire centrale, au sein de l’organisation qui l’emploie du fait de son travail d’analyse (data analysis) qui représente une clé pour la mise en place d’une stratégie client lucrative et durable au sein d’une entreprise. Ils peuvent ainsi trouver les tendances du moment concernant l’achat ou la consommation tout en élaborant le profil type des potentiels clients en déterminant leurs attentes.
Mais la collecte massive de données n’a pas sa place uniquement dans la stratégie marketing. En effet, les métiers de la data science ont vu le jour avec l’émergence des données massives (big datas). Les data analysts sont donc amenés à travailler dans tout domaine ayant besoin de procéder à la récolte et au traitement d’un grand nombre de données, qu’elles soient structurées ou non. On peut notamment citer le domaine de l’industrie (nucléaire, traitement de l’eau, etc.), des grandes entreprises (Google, Meta, Total, etc.), du commerce, de la finance et de la bourse ou encore des organisations pharmaceutiques (ou médicales en général).
Quelles sont les missions que doit accomplir un data analyst ?
Le Data Analyst a pour mission d’exploiter et interpréter les données pour en dégager des observations utiles (business, productivité, rendements, etc.). En tant que tel, vous serez donc tenu de contribuer activement aux tâches se rapportant aux données massives et aux bases de données de manière globale tout en participant à la prise de décisions. De ce fait, vous devrez :
- Maîtriser les diverses technologies et langages de scripting utilisés dans le big data
- Trouver et cibler les sources de données pertinentes pour l’entreprise
- Extraire des données brutes et non structurées d’un système précis
- Traduire des données business en données traitables par la machine
- Orienter les prises de décision du Management et améliorer les performances et les stratégies Marketing
- Utiliser les outils informatiques et statistiques servant à la mise en place d’une base de données pour Big data
- Réaliser des schémas statistiques (Microsoft Excel, etc.) pour rendre les données accessibles
- Optimiser les services clients en étudiant les données de consommation (analyzing data)
- Contrôler les données et déterminer leur qualité ainsi que leur pertinence
- Synthétiser, résumer, reformuler et vulgariser les données intéressantes pour les rendre compréhensibles par les cadres dirigeants
- Analyser les informations chiffrées engendrées par l’entreprise pour en tirer des conclusions pertinentes
- Mettre en place une data warehouse (entrepôt de données) ou DMP (Data Management Platform) pour faciliter le traitement et l’accès à l’information
- Fournir des recommandations quant aux bases de données à améliorer
- Assurer la mise à jour régulière de la base de données stockant les données massives
- Définir le public à cibler par les campagnes de marketing
- Déterminer les moyens les plus efficaces pour atteindre le public ciblé
- Déterminer les tendances d’achat et de consommation
- Faciliter la prise de décision au sein de l’entreprise en remplissant le rôle de consultant.
Quelles qualités pour un data analyst ?
Les qualités qu’un data analyst doit avoir (data analyst skills) sont nombreuses et demandent pour certaines de l’expérience et de la persévérance. Avant tout, il est nécessaire d’aimer les chiffres et de bien comprendre les statistiques. Armé de tableaux, de graphiques et de bilans, vous devez être en mesure de schématiser des données non structurées et de savoir en tirer les informations les plus pertinentes. Pour ce faire, maîtriser les outils informatiques (le domaine du computer science en général) et les concepts statistiques est une condition à remplir impérativement. Au même titre que n’importe quelle activité qui requiert de manipuler des données chiffrées, vous devez avoir de la rigueur tout en étant doté d’un esprit d’analyse affuté guidé par la logique et l’organisation. La capacité à se concentrer et à traiter efficacement une mission représente également un critère indispensable pour réussir dans cette profession.
Quelles études suivre ou formation effectuer pour devenir data analyst ?
Pour occuper le poste de data analyst dans une entreprise, il est indispensable de disposer soit d’un diplôme d’école d’ingénieur ou d’avoir un Bac + 4 (ou Bac + 5) dans l’une des formations nécessaires (informatique, mathématique, management, statistiques, marketing, etc.). Il est également possible de travailler en tant qu’assistant dans la data en ayant un Bac +3 dans certaines spécialités. Voici la liste non exhaustive, par ordre de niveau croissant, des formations que vous pouvez suivre pour accéder à cette profession :
Les formations de niveau bac + 3 permettant de devenir assistant
- BUT informatique (Bachelor).
- Licence Pro portant sur les métiers de l’informatique (systèmes d’information et gestion de données) avec différents parcours possibles comme le parcours big data ou celui des infrastructures de stockage et d’analyse de données massives.
Niveau bac + 5 :
- Master MIAGE (méthodes appliquées à la gestion des entreprises) avec différents parcours : data science, big data décisionnel et apprentissage, etc.
- Master informatique avec divers parcours tels que : machine learning, data mining, optimisation et recherche opérationnelle, etc.
- Master mathématiques avec divers parcours possibles : statistiques pour la prospective et l’évaluation, recherche opérationnelle, etc.
- Master SIAD (systèmes d’information et d’aide à la décision) avec comme parcours les data sciences ou la business intelligence.
Diplôme d’ingénieur après avoir suivi un cursus dans une grande école portant sur le big data, les mathématiques, la statistique, l’informatique ou encore la science de donnée.
- Diplôme IAMD (ingénierie et applications des masses de données).
- Diplôme en data science, ingénierie des systèmes d’information ou en informatique et statistique.
Niveau bac + 6 :
Mastère spécialisé dans l’un des parcours suivants : Big data pour la gestion et l’analyse de données massives ou Big data pour l’analyse management et la valorisation responsable.
En outre, vous pouvez tout à fait devenir data analyst grâce à l’école informatique et de tech: Webtech Institute, qui permet d’accéder à un grand nombre de formations certifiées par l’État et qui répondent aux exigences de ce métier tant convoité.
Quelle évolution de carrière un data analyst peut-il avoir ?
Un analyste de données peut avoir diverses évolutions de carrières. En effet, certains pourront choisir de s’orienter vers des métiers tels que Data scientist, Data Engineer ou Lead Data Analyst, tandis que d’autres préféreront plutôt des postes entrant dans l’encadrement managérial d’une entreprise comme le responsable data, le Data security Manager ou encore le Chief Data officer. Par ailleurs, un data analyst peut également prétendre à des postes portant sur les services de pricing, de revenues management ou s’occuper d’un service de relation client spécifique (CRM).
