Les nombreuses données récoltées à l’heure du big data ne sont rien sans l’intelligence qui les traite, leur donne du sens et en extrait de la valeur pour aider l’entreprise à prendre ses décisions. C’est là qu’intervient le Data Analyst !
Faites parler votre masse de données
Quotidiennement, votre entreprise collecte des millions d’informations sur ses clients, son secteur, ses performances... Et ce n’est que le début : l’explosion des objets connectés, qui à leur tour génèrent des informations, va encore augmenter ce volume de données disponibles.
Ces informations brutes, non structurées et non consolidées, peuvent constituer un outil d’aide à la décision, à la seule condition d’être capable de valoriser ces données et de les rendre « intelligentes ». De nombreuses entreprises préfèrent d’ailleurs parler de « smart data » plutôt que de big data.
Le Data Analyst, parmi d’autres métiers, organise, synthétise et traduit les masses de données en dégageant des tendances, des profils, qui donneront à l’entreprise de la visibilité pour orienter ses choix stratégiques et opérationnels.
Le Data Analyst au carrefour de 3 compétences
Pour mettre la donnée au service de l’entreprise, le Data Analyst combine une triple compétence :
- expertise statistique et mathématique,
- connaissance des bases de données et de l’informatique,
- expérience métier dans son secteur d’activité.
Ces multiples compétences lui permettent de se positionner comme un trait d’union entre l’équipe technique et l’équipe marketing, en comprenant le langage et les problématiques de chacun. Il se différencie du pur statisticien par une forme de créativité qui lui permet d’imaginer de nouveaux modèles d’analyse pour traiter des données brutes et hétérogènes qui ne s’analysent pas à l‘aide d’outils classiques de gestion de base de données.
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Data Analyst ou Data Scientist ? Les deux termes Data Analyst et Data Scientist sont souvent utilisés indifféremment, pourtant une nuance existe. Le Data Analyst est le plus souvent dédié à une seule source de données (par exemple le CRM de l’entreprise), là où le Data Scientist dispose d’une vue plus globale et croise les données de différentes sources dispersées.
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Qui peut être votre Data Analyst aujourd’hui ?
De plus en plus d’entreprises sont à la recherche de leur Data Analyst. En 2013, le cabinet Gartner estimait que le big data générerait 4,4 millions d'emplois au niveau mondial d’ici 2015. En France, le big data générera plus 10 000 emplois directs selon l’AFDEL.
Mais ce besoin de savoir-faire n’a pas été anticipé et les formations ont tardé à se mettre en place. Les Data Analysts en poste aujourd’hui sont essentiellement issus d’écoles de statistiques, de mathématiques, d’informatique ou de marketing.
Ces mêmes écoles commencent à organiser la filière Data Analysts et créent des formations dédiées, comme par exemple :
- le mastère spécialisé « gestion et analyse des données massives » de Télécom Paris Tech,
- la filière « Ingénierie et Applications des Masses de Données » de Télécom Nancy,
- le cursus « big data et Business Analytics » de HEC,
- les formations spécifiques de l'Ensimag et de l'EMSI Grenoble,
- la formation Data Scientist de l'ECE Paris…
En attendant l’arrivée des premiers Data Analysts diplômés, les entreprises misent sur des talents ayant fait leurs preuves dans l’un ou l’autre des aspects du métier, privilégiant l’appétence pour le sujet à la pure expertise.
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