Que fait un data analyst ?
Dans le monde d’aujourd’hui axé sur la technologie, les données sont collectées, analysées et interprétées pour résoudre plusieurs problèmes commerciaux. Un data analyst examine les données pour résoudre ces problèmes commerciaux. Découvrez dans cet article, le rôle, les missions et les compétences requises pour un data analyst.
Qu’est-ce qu’un data analyst ?
Quel type de clients une entreprise doit-elle cibler pour sa prochaine campagne publicitaire ? C’est en effet, l’une des questions à laquelle répond un data analyst sur la base de l’analyse des données collectées.
Le processus d’analyse de données passe généralement par cinq phases itératives :
- identification des données à analyser
- collecte des données
- vérification des données
- analyse des données proprement dite
- interprétation des résultats
Le data analyst utilise donc les résultats des analyses pour résoudre des problèmes spécifiques de l’entreprise.
Types d’analyse de données
Le data analyst s’appuie sur quatre types d’analyse de données pour apporter de la valeur à une entreprise.
Analyse descriptive
L’analyse descriptive examine les performances passées de l’entreprise : revenus mensuels, ventes trimestrielles, trafic annuel sur le site Web, etc. Les résultats de cette analyse permettent donc au data analyst de repérer les tendances.
Analyse diagnostique
L’analyse diagnostique s’appuie sur la cause de tel ou tel résultat en comparant des ensembles de données descriptives. Elle permet alors au data analyst d’identifier les dépendances et les modèles. Cela aide ainsi à déterminer la cause d’un résultat positif ou négatif.
Analyse prédictive
L’analyse prédictive permet de déterminer les résultats probables en détectant les tendances dans les analyses descriptive et diagnostique. Cela permet de prendre des mesures proactives, renouveler un contrat avec un client, par exemple.
Analyse prescriptive
L’analyse prescriptive sert à identifier les actions commerciales à entreprendre. Ce type d’analyse apporte une valeur significative dans la capacité à résoudre les problèmes potentiels de l’entreprise. Mais il nécessite souvent l’utilisation d’algorithmes complexes et des connaissances sur le machine learning.
Quelles sont les missions d’un data analyst ?
Les analystes de données jouent un rôle essentiel dans une entreprise moderne, aidant à réfléchir sur son travail et sa clientèle, déterminant comment ces facteurs ont affecté les bénéfices et conseillant la direction sur les moyens d’aller de l’avant pour développer l’entreprise.
De manière générale, cependant, les responsabilités que les analystes de données doivent assumer quotidiennement incluent généralement les éléments suivants :
- conception et maintien des systèmes de données et des bases de données ; cela inclut la correction des erreurs de codage et d’autres problèmes liés aux données ;
- extraction de données à partir de sources primaires et secondaires ;
- réorganisation desdites données dans un format facilement lisible ;
- utilisation des outils statistiques pour interpréter des ensembles de données, en accordant une attention particulière aux tendances et aux modèles qui pourraient être utiles pour les analyses diagnostique et prédictive.
Le data analyst collabore également avec des programmeurs, des ingénieurs et des responsables organisationnels pour identifier les opportunités d’amélioration des processus de l’entreprise. Il fait aussi des recommandations, puis développe des politiques de gouvernance des données.
De quelles compétences avez-vous besoin pour être data analyst ?
Un excellent data analyst possède une combinaison de compétences techniques, mathématiques et statistiques.
Les compétences techniques incluent la connaissance des langages de base de données tels que SQL, R ou Python ; des outils de tableur tels que Microsoft Excel ou Google Sheets pour l’analyse statistique ; et des logiciels de visualisation de données tel que Qlik.
Outils de base de données
Microsoft Excel et SQL sont les piliers de la boîte à outils de tout analyste de données. Bien qu’Excel soit omniprésent dans tous les secteurs, SQL peut aussi gérer de plus grands ensembles de données. Il est largement considéré comme une nécessité pour l’analyse des données.
Langages de programmation
Apprendre un langage de programmation statistique comme Python ou R vous permettra de gérer de grands ensembles de données et d’effectuer des équations complexes.
Visualisation des données
Présenter vos résultats de manière claire et convaincante est essentiel pour être un bon data analyst. Présenter au mieux les informations sous forme de tableaux et de graphiques permet à vos collaborateurs de comprendre votre travail. Jupyter Notebook et Excel font partie des nombreux outils utilisés par exemple pour créer des visuels.
Les compétences mathématiques et statistiques sont également précieuses pour collecter, mesurer, organiser et analyser les données.
Statistiques et mathématiques
Les statistiques et des mathématiques aident le data analyst à déterminer quels outils sont les meilleurs à utiliser pour résoudre un problème particulier. Ces compétences vous permettent donc de détecter les erreurs dans vos données et à mieux comprendre les résultats.
Combien gagne en moyenne un Data Analyst ?
Le salaire d’un Data Analyst varie selon plusieurs facteurs, dont l’expérience, la localisation et le secteur d’activité.
Une récente étude de Silkhom situe le salaire d’un Data Analyst junior à Paris entre 38 000 et 45 000 €. Un spécialiste plus confirmé gagnera entre 45 000 et 55 000 €.
Data Analyst vs Data Scientist
Bien que les termes data analyst et data scientist soient souvent utilisés de manière interchangeable, les rôles diffèrent considérablement.
Un data analyst recueille et analyse des données. A sa suite, un data scientist développe des modèles statistiques et utilise la méthode scientifique pour expliquer les données et faire des prédictions. L’analyste de données travaille donc sur un sous-ensemble de ce que fait le data scientist.