Face au Big Data, les entreprises ont besoin d'experts pour en extraire des insights précieux. Les Data Analysts, dotés de compétences en IA, sont les clés pour décrypter ces données et guider les entreprises vers le succès. Les Data Analysts sont des experts capables de faire parler les données (data), et d'en tirer des réponses aux problématiques rencontrées par les entreprises.
Sommaire
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Data : qu’est-ce que l’analyse de données ?
La Data Analyse (analyse de données) consiste à nettoyer, transformer et modéliser la data pour la traduire en informations utiles à la prise de décision en entreprise.
En effet, les entreprises reçoivent une immense quantité de données (ou data). Mais ces données ne sont souvent que de la matière brute. Il faut les mettre en forme et les analyser pour y trouver du sens. C’est le rôle des Data Analysts.
Leur mission principale consiste à traiter les données disponibles dans les systèmes d’information pour y trouver des indications exploitables par les décideurs, qui les aideront dans la gestion de leur entreprise.
Ces données peuvent concerner les prospects, les clients, les produits ou encore les processus de l’entreprise. Les indications fournies par le Data Analyst pourront par exemple servir à améliorer l’expérience utilisateur d’un site web, à créer des offres qui répondent parfaitement aux besoins des clients en matière de marketing ou encore à optimiser des processus de production.
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Les missions des Data Analysts
Les missions du Data Analyst se déclinent autour de 3 grands axes :
Recueillir les données
Traduire et interpréter la data
Rendre compte de ses résultats de façon lisible
Voici une vision globale des missions autour des datas, et ce dont le data analyst est responsable.
Recueillir les données
L’objectif du Data Analyst consiste à valoriser la masse de données collectées par l’entreprise.
En premier lieu, face à une problématique donnée, il doit comprendre quelles sont les données (data) à rechercher, puis quel type d’analyse et de définition il devra leur appliquer pour en tirer des enseignements utiles.
Si l’entreprise ne dispose pas d’un profil de Data Engineer, le Data Analyst peut aussi être chargé de créer et modéliser les bases de données de l’entreprise et de veiller à leur bon fonctionnement. Il devra alors recourir à des méthodes d’extraction de data dans un cadre digital.
Ensuite, avant de se lancer dans l’analyse à proprement dite, il lui faut sélectionner soigneusement les sources de données à exploiter. Cependant, les données brutes qu’il récoltera ne seront pas toujours exploitables pour l’analyse. Avant de les analyser, le parcours du Data Analyst sera d’abord de nettoyer les données, de les traiter, puis de les organiser. Il élabore des critères de segmentation de données pour une exploitation optimale.
Analyser et interpréter les données
Une fois qu’il a collecté, nettoyé et traité la data, l’analyse et le travail de définition peuvent commencer.
À ce stade, la mission du Data Analyst consiste à mettre en place des systèmes d’analyse pour générer de l’information pertinente sur la base des données collectées. En amont, cela exige que le Data Analyst dispose d’une forte connaissance business (marketing, management, gestion …) pour faire le lien entre les données informatiques et les enjeux de l’entreprise.
Durant cette phase, le Data Analyst utilise des outils analytiques pour comprendre et interpréter les données. Ensuite, il va produire des rapports pour communiquer ses résultats aux parties prenantes concernées.
La Data Analyse consiste à répondre à des questions dans le but de prendre des décisions plus éclairées. En pratique, le Data Analyst répond à quatre grands types de questions qui correspondent à quatre grandes catégories d’analyse :
L’analyse descriptive : répond à la question « que s’est-il passé ? »
L’analyse diagnostique : donne des réponses à la question « pourquoi cet événement a-t-il eu lieu ? »
L’analyse prédictive : cherche à prévoir ce qui est susceptible de se produire
L’analyse prescriptive : répond à l’interrogation « quelle action devrait-on mettre en place ? »
Pour produire un rapport utile, l’analyste doit être capable de détecter des schémas récurrents dans la data. La donnée informatique va alors lui permettre d’identifier des tendances et des indications qui auront une réelle valeur pour l’entreprise.
Produire et diffuser ses rapports d’analyse sur la data
La troisième mission du Data Analyst consiste à communiquer ses résultats aux personnes concernées. Pour cela, il utilise des outils de data visualization afin de fournir des rapports clairs et intelligibles, y compris pour des personnes non-spécialistes de la data.
Pour détecter des schémas et produire de l’information utile, l’analyste doit produire ces rapports sur une base régulière.
L’évolution du métier de data analyst depuis l’arrivé de l’IA
Tâches
Avant l’IA
Avec l’IA
Collecte et nettoyage des données
Manuel, fastidieux et sujet à des erreurs
Automatisé, efficace et précis
Exploration et analyse des données
Time-consuming et limité par les capacités humaines
Rapide, approfondie et capable de détecter des modèles complexes
Visualisation des données
Création manuelle de graphiques et de tableaux
Génération automatique de visualisations interactives et perspicaces
Modélisation prédictive
Développement de modèles à partir de zéro
Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pré-construits et optimisés
Communication des résultats
Création de rapports statiques
Partage de dashboards interactifs et d’histoires de données
L’IA a transformé le métier du data analyst en le rendant plus:
Efficace: L’automatisation des tâches manuelles libère du temps aux analystes pour qu’ils se concentrent sur des analyses plus complexes et à valeur ajoutée.
Précis: Les algorithmes d’IA peuvent identifier des modèles et des tendances que les humains pourraient manquer.
Orienté vers les données: L’IA permet aux analystes d’explorer de plus grands ensembles de données et de générer des informations plus complètes.
Cependant, l’IA ne remplace pas les data analyst. Au lieu de cela, elle leur fournit de nouveaux outils et de nouvelles capacités pour améliorer leurs compétences et leur impact. Les analystes de données qui réussissent aujourd’hui sont ceux qui sont capables de tirer parti de l’IA tout en développant leurs compétences en matière de pensée critique, de communication et de résolution de problèmes.
Quelques exemples concrets de l’utilisation de l’IA par les analystes de données :
Détection de fraude: L’IA peut être utilisée pour analyser les transactions financières et identifier les modèles susceptibles d’indiquer une fraude.
Recommandation de produits: L’IA peut être utilisée pour analyser l’historique des achats des clients et leur recommander des produits susceptibles de les intéresser.
Maintenance prédictive: L’IA peut être utilisée pour analyser les données des capteurs d’équipements industriels et prédire les pannes potentielles.
Améliorer les performances sportives: de plus en plus de sportifs et d’équipes utilisent les compétences des data analysts pour améliorer leurs performances. Les data analysts peuvent fournir des données basées sur les dernières compétitions, et définir des points d’améliorations.
Les compétences du Data Analyst
Le paysage de l’analyse de données évolue rapidement, et les analystes de demain devront posséder un nouvel arsenal de compétences pour rester compétitifs. Alors que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) transforment le secteur, ces outils ne remplacent pas l’humain; ils le complètent. Explorons les compétences essentielles pour les analystes de données qui façonneront le futur.
Les compétences techniques du Data Analyst
Pour réussir dans ses missions, le Data Analyst doit développer une large palette de compétences dans le digital.
En premier lieu, il doit maîtriser le nettoyage et la préparation des datas. La plupart du temps, il aura besoin d’extraire des données d’une ou plusieurs sources et de les préparer pour définition et analyse. Cela implique par exemple de s’occuper des données manquantes ou inconsistantes qui pourraient fausser son analyse.
Évidemment, il doit disposer de fortes compétences analytiques pour exercer ce métier. Cela suppose, dans un premier temps, de savoir trouver dans la data la bonne piste pour répondre à la question business à résoudre. Ensuite, il va transformer et analyser la donnée pour en tirer la réponse appropriée. Il lui appartient aussi d’explorer les données pour y déceler des tendances ou des relations susceptibles d’apporter de la valeur à l’entreprise.
Une solide connaissance en probabilités et en statistiques est également requise pour exercer cet emploi. Elle guidera l’analyste dans l’analyse et l’exploration des données.
La data visualization est aussi indispensable pour être un bon Data Analyst. En effet, l’analyste doit pouvoir faire comprendre rapidement les résultats de son travail à un public non-initié aux notions relatives à la data.
Maîtriser les outils d’IA et de Machine Learning :
Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA et du ML, les data analyst devront en devenir des chefs d’orchestre avisés. Cela nécessite la maîtrise de langages de programmation tels que Python et R, de bibliothèques d’apprentissage automatique comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que des plateformes d’IA cloud proposées par Google Cloud Platform et Amazon Web Services
Les soft skills essentielles pour être Data Analyst
Le Data Analyst doit être capable de communiquer ses insights de façon claire aux parties prenantes de l’entreprise. C’est d’autant plus le cas qu’il aura affaire à des publics différents selon les problématiques qu’il sera amené à résoudre (marketeurs, commerciaux, responsables digitaux, direction générale…). Pour cela, il doit disposer de bonnes capacités de communication orale et écrite.
Les enjeux de la Data Analyse varient fortement d’un domaine à un autre. Dans tous les cas, une bonne connaissance du secteur d’activité de l’entreprise est un plus indéniable.
Enfin, le Data Analyst doit avoir une appétence pour la résolution de problème, car c’est le cœur de son métier. Au quotidien, des bugs ou des impasses surviennent. Par exemple, les données sont incomplètes ou alors la deadline pour produire une analyse approche. Pour surmonter ces difficultés, l’analyste doit être capable de trouver des solutions et de penser “out of the box”.
Communication et storytelling : L’IA ne remplace pas l’expertise humaine des data analysts. Au contraire, elle la complète. Les analystes doivent développer des compétences solides en communication et en data storytelling pour expliquer clairement les résultats de leurs analyses aux parties prenantes. Il ne suffit pas de générer des rapports techniques hermétiques; les analyses doivent guider la prise de décision stratégique. L’IA peut certes aider à la mise en forme des rapports et à l’intégration du feedback humain, mais la communication claire et concise des résultats demeure une compétence humaine irremplaçable.
Esprit critique et vision stratégique : Poser les bonnes questions et interpréter les résultats
L’IA ne fournit que des outils. C’est aux analystes de données de les utiliser judicieusement et de les interpréter dans le contexte de l’entreprise. Un esprit critique aiguisé et une vision stratégique sont indispensables pour poser les bonnes questions, choisir les outils appropriés et analyser les résultats de manière objective et pertinente.
Les outils du Data Analyst
Pour recueillir les données et leur donner du sens, les Data Analysts s’appuient sur différents outils.
Premièrement, ils doivent maîtriser le langage SQL pour communiquer avec les bases de données. Des langages informatiques de programmation comme R et Python sont particulièrement efficaces pour l’analyse statistique ou l’analyse prédictive.
La deuxième catégorie d’outils à maîtriser pour exercer le métier de Data Analyst est celle des outils de Data Analytics à proprement parler. Certes, on peut utiliser Excel dans cette optique, mais les analystes se tourneront plutôt vers des solutions professionnelles comme Hadoop.
Enfin, ils utilisent aussi des outils de reporting et de data visualization comme Tableau ou Looker studio.
L’évolutions des outils du data analyst depuis l’arrivée de l’IA
Depuis l’avènement de l’IA, les outils traditionnels du data analyst évoluent, et de nouveau apparaissent. Que ce soit les plateformes d’analyse de données, les outils de préparation et de nettoyage de données, de visualisation de données, les plateformes cloud … La plus belle évolution s’est faire autour de la création des bibliothèques d’IA et de Machine Learning qui sont faites pour les analystes de données souhaitant explorer des analyses plus avancées et développer des modèles prédictifs, des bibliothèques d’IA et de Machine Learning. Comme par exemple TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn.
La carrière du Data Analyst
Le profil et la formation du Data Analyst
Les personnes exerçant le métier de Data Analysts sont généralement titulaires d’un master dans le domaine des sciences et études statistiques (statistiques/économétrie ou master spécialisé en Big Data, par exemple).
Idéalement, ils disposent d’une bonne connaissance métier pour répondre, sous l’angle de la data, à des problématiques sectorielles spécifiques.
Au fil de sa carrière, l’analyste peut évoluer vers un emploi de Data Scientist. En effet, la Data Science est une continuité logique. Il s’agit toujours de faire de l’analyse de data mais de façon plus poussée, avec de nouveaux process comme le machine learning. Cette évolution réclame aussi une compréhension plus aiguisée des problématiques business.
Le salaire
Selon l’étude salaire 2020 du cabinet Data Recrutement, en Île-de-France, un Data Analyst junior gagne en moyenne entre 30-40k annuels. Cette rémunération se situe entre 42-86k annuels pour un profil senior. Ces salaires peuvent bien sûr varier si vous exercez ce métier dans une autre région française ou à l’étranger.
Comment devenir Data Analyst ?
L’avènement de l’intelligence artificielle (IA) bouleverse le paysage professionnel du data analyst, le faisant évoluer vers un rôle plus stratégique et collaboratif. Loin de se substituer à l’expertise humaine, l’IA devient un allié puissant, permettant aux analystes d’automatiser des tâches chronophages, d’analyser des volumes massifs de données et de développer des modèles prédictifs d’une précision inégalée.
Pour prospérer dans cet environnement en pleine mutation, les analystes de données doivent adapter leurs compétences et développer de nouvelles aptitudes. La maîtrise des outils d’IA et de Machine Learning, couplée à de solides compétences en communication et en storytelling, devient indispensable. Esprit critique, vision stratégique et veille technologique sont également des atouts majeurs pour naviguer dans ce monde de données complexe.
La formation Data Analyst proposée par Le Wagon couvre l’ensemble du socle de compétences de l’analyste de données, de la maîtrise de SQL à la programmation du langage informatique Python, en passant par les statistiques et les probabilités, et a été revue pour intégrer les notions essentiel de l’IA.
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L’IA simplifie la collaboration entre les data analyst, data scientists et data engineer.
L’IA favorise la collaboration entre les professionnels du domaine de la data pour créer des solutions analytiques innovantes et à forte valeur ajoutée. Les data analysts jouent un rôle crucial en tant que pont entre les données, les outils et les utilisateurs finaux, garantissant que les analyses répondent aux besoins réels de l’entreprise.
Cette collaboration permet de surmonter les silos traditionnels et de créer des solutions analytiques innovantes à forte valeur ajoutée. En effet, la combinaison de leurs expertises respectives permet entre autre :
D’exploiter rapidement des volumes de données importants, en tirant parti de la puissance des algorithmes d’IA pour traiter et analyser des données massives.
De développer des modèles analytiques plus sophistiqués et précis, qui capturent la complexité des données et révèlent des insights inédits.
De concevoir des solutions analytiques sur mesure, répondant parfaitement aux besoins spécifiques de l’entreprise et s’intégrant harmonieusement dans ses processus métiers.
D’accélérer le processus de prise de décision, en fournissant aux dirigeants des informations exploitables en temps réel.
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