Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

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Le data analyst est une profession dont la demande est en hausse depuis quelque temps déjà. Restez à l’écoute de cet article car vous voudrez savoir pourquoi !

Chaque action effectuée dans le monde en ligne laisse une empreinte numérique composée de données qui, lorsqu’elles sont ordonnées, contextualisées et analysées, ont un pouvoir inimaginable et peuvent être utilisées pour améliorer les opérations et les marges des entreprises qui décident de tirer parti des miettes d’informations précieuses que les gens laissent disponibles lorsqu’ils naviguent dans le cyberespace.

Avant de nous plonger dans ce qu’est l’analyse de données ou d’énumérer les tâches d’un data analyst, nous allons introduire quelques concepts fondamentaux tels que la différence entre les données, les informations, les connaissances et également entre l’analyse de données et la science des données.

D’après les données, si vous êtes ici, c’est que vous voulez en savoir plus sur cette discipline fascinante, alors commençons tout de suite.

Qu’est-ce qu’une donnée ?

Une donnée est un fait ou un événement qui a été enregistré et qui, en soi, n’a pas de signification, mais qui doit être interprété dans un contexte. En d’autres termes, les données sont un fragment de la réalité qui doit être mis en relation avec d’autres données dans un ordre logique afin de tirer des conclusions ou de générer des informations.

Ces données sont produites en permanence, d’autant plus dans un contexte où l’on compte plus de 3 milliards d’utilisateurs de smartphones et qui est mis au défi par l’IOT ou Internet des objets.

En 2023, la quantité de données générées numériquement est estimée à 2 142 zettaoctets alors qu’en 2018, ce chiffre n’était que de 33 zettaoctets. Cette croissance exponentielle rend encore plus pertinents la purification, l’organisation et la contextualisation des données, en préférant toujours la qualité à la quantité pour, par exemple, décider de la meilleure interface utilisateur pour une application donnée, déterminer quel produit sera le plus populaire auprès d’une cible donnée ou même connaître les préférences d’expédition des acheteurs.

Le processus de prise de décision pilotée par les données (DDDM) évite que les personnes chargées de prendre des décisions ne soient guidées que par leur intuition et leur vision subjective – qui peuvent avoir un impact important sur les résultats – en offrant la possibilité d’établir des paramètres objectifs, mesurables et vérifiables pour choisir une option avec la certitude qu’elle sera – statistiquement – la meilleure pour l’organisation.

Quelle est la différence entre les données, les informations et les connaissances ?

Souvent, au quotidien, nous avons tendance à interchanger des termes qui, à première vue, semblent signifier la même chose, mais lorsque nous creusons un peu plus, il existe des différences, bien que subtiles, entre eux. Si vous pensez encore qu’il est possible de substituer le mot « données » au mot « informations » de manière interchangeable, nous sommes sur le point de changer cela.

Comme nous l’avons vu plus haut, les données sont comme les pièces d’un puzzle éparpillées dans l’espace, il n’y a pas d’ordre, elles ne sont pas complètes et nous ne savons pas si nous les avons toutes lorsque nous tirons des conclusions.

Contrairement à ces derniers, l’information est un ensemble de données. Il a une utilité sociale, il a la capacité de communiquer un message et de contribuer à la prise de décisions stratégiques. En d’autres termes, il est orienté vers l’action, pertinent et utile.

La connaissance, pour continuer avec les métaphores, pourrait être imaginée comme l’échelon avant le sommet d’une pyramide – à la base de laquelle se trouvent les données – car elle est le résultat de la combinaison d’expériences, d’informations et de savoir-faire.

De nouvelles connaissances peuvent toujours être ajoutées aux connaissances existantes, comme s’il s’agissait d’une sorte de thèse-antithèse, en déconstruisant ce qui existe déjà afin de le remplacer ou d’ajouter plus de connaissances.

Enfin, au sommet de la pyramide des connaissances se trouve la sagesse, qui est obtenue lorsque les connaissances peuvent être mises en pratique, lorsque les informations peuvent être assimilées et utilisées pour résoudre des problèmes. Il s’agit de l’intégration des catégories présentées ci-dessus.

Que fait spécifiquement un data analyst ?

Après avoir établi l’importance des données et les différences entre les données, les informations, les connaissances et la sagesse, nous pouvons maintenant partager ce que sont les fonctions d’un data analyst.

Le data analyst est chargé d’extraire, de regrouper, de trier et de classer les données qui ont été collectées, sur la base de structures ou d’un système prédéterminé, afin de produire, une fois gérées, des rapports stratégiquement utiles qui peuvent aider ou soutenir la prise de décision.

Cela vous semble être quelque chose que vous aimeriez faire ? Si ces fonctions, associées à la grande contribution et à la valeur que les analystes de données apportent à une organisation, suscitent votre intérêt, vous vous demandez probablement quelles exigences vous devez remplir pour être data analyst. Voici les principales caractéristiques d’un bon data analyst.

Que dois-je savoir pour être un bon data analyst ?

Un bon data analyst doit avoir des compétences analytiques, des compétences liées au raisonnement logique, une attention aux détails et une compréhension du modèle d’entreprise dans lequel l’analyse des données est gérée.

Ce poste nécessite l’utilisation de statistiques pour effectuer des analyses descriptives, ainsi que des diagnostics pour analyser les informations. En outre, il est important d’avoir une bonne base dans les outils technologiques qui permettent la gestion des données, tels que SQL et les outils de visualisation.

Outre les caractéristiques susmentionnées, si l’on considère qu’en général, les analystes de données travaillent pour des entreprises, il est clair qu’ils doivent avoir la capacité de communiquer, d’interagir et de travailler en équipe.

La collaboration avec d’autres domaines et l’articulation correcte pour que les informations obtenues à partir des données soient disponibles à tous les niveaux et remplissent effectivement leur fonction sont fondamentales.

En revanche, l’esprit de synthèse et la capacité à communiquer des informations complexes de manière simple et compréhensible seront certainement un cadeau très apprécié des recruteurs et des équipes de travail.

Un autre élément important pour décider si vous voulez faire de l’analyse de données votre prochaine étape de carrière est la curiosité. Si vous êtes une personne qui essaie constamment d’aller au-delà de l’apparent, de chercher des solutions aux problèmes qui ne sont pas évidents et qui n’a pas peur du changement, c’est certainement un rôle dans lequel vous vous sentirez très à l’aise.

Qu’est-ce que la Data Science et quelle est sa différence avec la Data Analyse ?

À l’ère du big data, où les données sont produites en permanence à une vitesse étonnante, dans un volume incommensurable, et où certains outils traditionnels finissent par devenir obsolètes face à une telle situation, les entreprises désireuses d’optimiser leurs processus, de réduire leurs coûts et de prendre des décisions de manière efficace se tournent vers la Data Science.

La science des données ou data science est une discipline indépendante, relativement nouvelle et en plein essor mais, en même temps, présente depuis environ les années 70.

Grâce à elle, il est possible de générer des informations et de parvenir à des conclusions plus précises, en moins de temps et avec une marge d’erreur moindre. En utilisant des technologies telles que l’apprentissage automatique, le machine learning, le deep learning et l’intelligence artificielle, les efforts déployés donnent de meilleurs résultats.

Un exemple des possibilités offertes par l’utilisation de ces technologies est la recommandation automatique basée sur des données et la prédiction des actions à entreprendre sur certains comportements commerciaux.

Lorsque nous écoutons une chanson plusieurs fois en boucle ou que nous la « likons », instantanément, le système est capable de détecter un modèle de comportement et de générer des informations utiles à partir des données collectées pour nous suggérer d’autres chansons présentant des caractéristiques similaires et susceptibles de nous plaire. Ceci, en plus d’être une grande avancée en termes d’expérience utilisateur, puisqu’il est plus facile de passer d’une chanson à une autre sans avoir à la chercher et à déterminer si elle est bien à notre goût, favorisant la permanence sur la plateforme, est une arme à double tranchant puisqu’elle limite la possibilité d’accéder à des contenus nouveaux et diversifiés, dans le cas de l’exemple cité.

En revanche, pour les organisations qui savent comment mettre en œuvre correctement ces technologies, tout sera bénéfique.

Dans la caisse d’une boutique en ligne, avoir accès aux données du visiteur et les transformer en informations en moins d’une milliseconde permet d’augmenter la valeur du ticket moyen en appliquant des techniques de vente croisée, par exemple.

Ce processus est si efficace que l’acheteur ne se rendra même pas compte de la complexité de l’analyse qui le sous-tend, et sera surpris par la précision des recommandations.

L’analyse des données n’est qu’un des nombreux aspects de la science des données. La science des données englobe la collecte d’énormes volumes de données ou big data, le filtrage, la structuration, la classification et la détection de modèles fondés sur des preuves qui éclairent la prise de décisions stratégiques.

La science des données consiste davantage à prédire le comportement en fonction d’événements passés, c’est-à-dire qu’elle est orientée vers l’avenir, tandis que l’analyse des données se concentre sur le présent, en apportant des solutions aux problèmes ou aux inconnus actuels.

Les analystes de données, quant à eux, partent généralement d’une hypothèse et se basent sur les informations créées pour la prouver ou l’infirmer. La science des données crée de nouvelles questions.

Quels sont les langages de programmation les plus utilisés dans l’analyse et la science des données ?

Il existe un certain nombre de techniques et d’outils spécifiques pour analyser les données ou le big data de manière précise et efficace. Bien que certaines analyses puissent être effectuées dans des feuilles de calcul Excel, lorsque le volume de données à nettoyer ou à classer est si important, la complexité augmente et nous devons nous tourner vers la technologie.

Les langages de programmation tels que Python, R ou Julia sont indispensables pour façonner les données, et sont complétés par des langages d’interrogation de bases de données tels que SQL. Cette union nous permet de ne prendre que les données nécessaires, de les structurer et de les transformer en informations utiles.

Python est un langage de programmation open source.

Pourquoi Python ? Il est largement accepté car c’est l’un des langages les plus faciles à lire et à apprendre, en raison de la simplicité qu’offre sa syntaxe unique.

C’est en raison de cette simplicité qu’il s’agit du langage idéal pour travailler avec le Big Data, non seulement il est facile à interpréter mais il prend également en charge les opérations complexes.

Enfin, en raison de sa popularité, de nombreuses personnes et communautés sont disponibles pour aider ceux qui débutent en Python, ce qui est toujours utile pour dissiper les doutes.

En ce qui concerne le langage SQL ou Structured Query Language, il s’agit d’un langage très pratique lorsqu’on travaille avec des bases de données, il est utilisé pour modifier, trier et télécharger les données qui s’y trouvent. Fondamentalement, il est utilisé pour travailler avec différents ensembles de données et analyser les relations entre eux, c’est pourquoi il est également appelé un langage relationnel.

La possibilité d’effectuer des calculs avancés et complexes fait de ce langage le choix idéal pour travailler avec le Big Data et mettre en œuvre l’apprentissage automatique, pour ne citer qu’un exemple.

Si l’on considère ce que nous avons vu jusqu’à présent, l’analyse des données ou data analytics est étroitement liée à la business intelligence ou BI. Le professionnel qui occupe ce poste doit être capable de traiter d’importants volumes de données et de les convertir ou de les synthétiser en informations pertinentes pour l’entreprise, qui sont précieuses, mais compréhensibles et exploitables.

Conclusion

Au sein de la science des données, il existe plusieurs rôles, comme celui de scientifique des données et d’analyste des données. Bien qu’elles ne soient pas identiques, toutes deux requièrent une attention aux détails, un raisonnement logique et un esprit d’innovation.

Mais les caractéristiques personnelles ne sont pas les seules à devoir être prises en compte, les compétences techniques sont également essentielles si vous souhaitez faire carrière dans l’analyse des données. C’est pourquoi, en maîtrisant les langages de programmation susmentionnés, entre autres, et en étant disposé à apprendre constamment – car l’évolution est permanente et l’environnement changeant -, en remettant tout en question et en se fiant davantage aux données qu’à son propre jugement,