Tout savoir sur les Data Analysts

A la banque, chez le médecin ou dans notre voiture, les données (ou DATA) sont partout dans notre quotidien.

La DATA a changé la face de notre monde au cours des dix dernières années. Les nombreux e-mails, SMS que nous partageons, vidéos YouTube que nous regardons font partie des 2,5 quintillions d’octets de données générés quotidiennement à travers le monde.

Avec l’essor des réseaux sociaux, de l’e-commerce et de l’internet des objets (IoT) les entreprises possèdent désormais d’immenses quantités de données liées à leurs clients, à leurs produits, au marché dans son ensemble ou à la concurrence .

Ces données, dès lors qu’elles sont analysées, représentent pour elles une fantastique opportunité pour accélérer leur développement.

Mais sans un moyen efficace d’exploiter les données qu’elles détiennent et continuent de générer, les entreprises ne sont pas en mesure d’accéder à des informations cruciales !

Ainsi, l’un des enjeux majeurs en entreprise se révèle être la formation des employés et le recrutement de nouveaux talents capables d’exploiter cette source d’information.

Le data analyst est l’homme de la situation !

Quel est rôle du data analyst ?

Le data analyst a un rôle clé pour booster la performance de l’entreprise et ses compétences sont très demandées.

Il est en mesure de répondre aux besoins d’innovation des Start-up, PME et ETI des différentes filières économiques

Il peut avoir diverses spécialisations telles que la finance, la santé, les affaires, le marketing ou le commerce électronique.

Le data analyst fait le lien entre la data et les décideurs : il sait donner du sens aux données et en extraire de la valeur pour aider l’entreprise à prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles.

Mais ce n’est pas tout : il cherche aussi à identifier de nouvelles sources de data, et à améliorer les processus de collecte, d’analyse et de reporting data. Il travaille ainsi en étroite collaboration avec des programmeurs, des ingénieurs et des chefs de direction pour identifier les opportunités d’amélioration des processus, proposer des modifications du système et concevoir des stratégies de gouvernance des données .

En bref, ses missions consistent à collecter et analyser les données, puis à les transcrire dans des rapports pour la direction indiquant les tendances, les modèles et les prévisions à l’aide de données pertinentes afin que les meilleures décisions commerciales soient prises.

Mais n’est pas data analyst qui veut …

Quelles sont les compétences requises pour être data analyst ?

Un data analyst efficace doit pouvoir allier compétences techniques et leadership.

Ainsi, s’il doit maitriser le langage informatique, avoir de solides connaissances mathématiques et statistiques, des notions générales de business , et une bonne maitrise de l’anglais, il doit également avoir un bon niveau de communication écrite et verbale et des facilités à travailler en équipe.

Sa tâche est variée, puisque l’analyse peut revêtir diverses formes.

Quels sont les différents types d’analyse de données ?

L’analyse des données est divisée en quatre types de base. L’analyse descriptive décrit ce qui s’est passé sur une période donnée. L’analyse diagnostique se concentre davantage sur les raisons pour lesquelles quelque chose s’est passé. L’analyse prédictive se déplace vers ce qui va probablement se passer à court terme. Enfin, l’analyse prescriptive suggère un plan d’action.

L’objectif recherché par l’entreprise est, pour l’essentiel, de mieux connaître le profil des consommateurs ou de ses clients et pouvoir ainsi proposer des produits ou services toujours plus adaptés à leurs besoins.     

Il serait donc bien dommage pour elle de se passer des services d’un data analyst …

Qui utilise l’analyse de données ?

Potentiellement :  toute entreprise, quelle que soit sa taille ou son secteur d’activité !

Multinationale , ETI, PME ou Start up , les défis à relever sont nombreux dans à peu près tous les domaines :

1.Banques et valeurs mobilières (détection des fraudes à la carte, visibilité des transaction …)

2. Communications, médias et divertissement (analyse des informations sur les consommateurs, création de contenu pour publics ciblés comme SPOTIFY …)

3. Fournisseurs de soins de santé (prescriptions de soins adaptés suivant âge des patients, antécédents, conditions de vie … détection de maladies ou suivi de leur propagation …)

4. L’Éducation (mesure de la performance des enseignants en fonction du nombre d’élèves, de la matière enseignée ; progression globale des étudiants…)

5. Manufacturing et ressources naturelles (interprétation sismique, ou données géospatiales pour la recherche de ressources naturelles par exemple)

6. Le secteur de l’assurance (tarification sur mesure, gestion des sinistres…)

7. Commerce de détail et de gros ( détaillants, grossistes ou commerçants en ligne cherchent à analyser les données récoltées relatives à la fidélité des clients, l’analyse des stocks, la réduction de la fraude…)

8. Transport (planification d’itinéraires pour économiser temps et carburant, contrôle du trafic, systèmes de transports intelligents…)

9. Le secteur militaire (collecte de renseignements militaires , réceptions d’informations en temps réel et choix de la tactique à adopter etc…)

Les organisations de tous les secteurs dépendent de plus en plus des données pour prendre des décisions commerciales critiques telles que les produits à fabriquer, les marchés à pénétrer, les investissements à réaliser ou les clients à cibler, la réduction des coûts. Ils utilisent également des données pour identifier les points faibles de l’entreprise qui doivent être corrigés.

Une étude du cabinet McKinsey, réalisée auprès de 400 grands groupes internationaux, montre, que les entreprises axant leur stratégie sur l’analyse des données sont 23 fois plus performantes en termes d’acquisition de nouveaux clients et 21 fois plus efficaces pour faire migrer les clients vers des segments de marché plus profitables.

En d’autres termes…la présence d’un data analyst au sein de l’entreprise est pour elle gage de succès !

Quelles sont les principales entreprises qui embauchent des data analysts ?

Les plus grandes multinationales comme Amazon, Netflix, Google, Intuit, Facebook, Apple, CISCO Systems embauchent des Data analysts, de même que des géants financiers comme Paypal ou  Barclays et ce,  dans le monde entier.

En France ou à l’international, des milliers de postes sont à pourvoir, car toutes les industries ont aujourd’hui recours à l’analyse des données.

Le data analyst a un rôle déterminant dans le développement de l’entreprise, à qui il délivre des informations stratégiques. C’est pourquoi son salaire peut être particulièrement élevé…

Quel est le salaire d’un data analyst et quelles sont ses perspectives de carrière ?

L’expérience, les compétences, les responsabilités confiées, ou encore la localisation géographique de l’entreprise ont une influence certaine sur sa rémunération .

Le salaire d’un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d’expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€.

Après une expérience significative, le data analyst peut évoluer vers les fonctions plus élevées de data scientist .

Les métiers de la data se développent à grande vitesse, si bien que les distinctions entre ces 2 fonctions ne sont pas toujours très claires.

Le data analyst cherche surtout à répondre à des questions précises soulevées par l’entreprise. Il épluche la data ! Il a une casquette à la fois tech et business.

Le data scientist lui, agrège des données pour créer des modèles prédictifs, des algorithmes et ainsi prendre des décisions basées sur des schémas statistiques. Il peut être perçu comme une forme plus avancée du Data Analyst car il dispose d’une liberté accrue, et doit faire preuve d’une créativité et d’une expertise technique supérieures.

Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s’établit à partir de 50 K€ à 60 K€.

N’attendez plus et optez pour la formation de data analyst !

Alors vous l’aurez compris, le data analyst est bien un véritable booster de performances !

Il sait réorganiser les données dans un format lisible pour les décideurs, évaluer et comparer les performances commerciales dans le temps, poser un diagnostic, établir une prédiction.

C’est bien l’analyse des données qui permet aux dirigeants de prendre des décisions de gestion majeures et adapter sans cesse leurs produits et services aux besoins de ses clients.

Malgré des investissements souvent élevés dans le digital, la plupart des entreprises ne savent pas encore tirer parti de leurs données.

Tout est à faire dans le domaine de la data alors n’attendez plus, et sachez prendre le tournant de l’analyse !

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