L’univers du Big Data est en constante évolution. Et en son centre, évoluent continuellement une multitude de nouveaux acteurs, comme le Data Analyst. Quel est son métier ? En quoi apporte-t-il une réelle plus-value dans le processus d’exploration et d’exploitation des données de votre entreprise ? Nous répondons à vos interrogations.
Quel est le rôle du Data Analyst ?
Au quotidien, le Data Analyst crée et utilise des outils d’analyse pour donner du sens à vos données, en tirer une histoire. Autrement dit : à partir de données brutes (donc muettes), il crée et modélise des bases de données claires et percutantes qu’il vous est ensuite facile d’exploiter. Enfin, il s’assure de leur bonne administration.
Les données analysées et classifiées par le data analyst sont souvent tirées de sources multiples, tout comme celles traitées par le Data Scientist, bien qu’il arrive aussi que celles-ci proviennent de sources uniques. En cela, le data analyst a donc une vision transverse puisqu’il prend en charge plusieurs types de données qui peuvent aussi bien provenir des logiciels de l’entreprise que de l’Open Data (CRM, données financières, etc…). Les analyses se font donc souvent sur le rapprochement entre les sources.
Malgré tout, le Data Analyst représente un élément central dans le processus de classification, d’organisation, de synthèse et de traduction de toutes les données générées par l’entreprise et des données externes provenant par exemple des réseaux sociaux, INSEE, etc). Il est donc aussi en charge de la réalisation et de l’analyse des indicateurs d’entreprises comme le suivi des stocks, le calcul du chiffre d’affaires, etc.
Si le rôle du data analyst comporte autant d’enjeux, c’est parce qu’il intervient en phase d’exploration des données. Cette étape est absolument cruciale : elle constitue le socle sur lequel se basera ensuite le data scientist pour établir des modèles de maintenance prédictive précis pour l’entreprise. Sans une bonne analyse des données de l’entreprise, il sera en effet très difficile d’établir des modèles prédictifs fiables.
Comment se définit-il ?
Le rôle central qu’occupe le data analyst dans le processus de prédiction exige des compétences variées et pointues. Parmi celles-ci, il y a bien évidemment une forte appétence pour les mathématiques, les statistiques et l’informatique à haut niveau. Sa parfaite connaissance du langage et des codes informatiques lui est utile pour exploiter de façon optimale vos datas (utilisation du SQL, du langage de programmation R, etc). La maîtrise de l’anglais peut aussi lui être très utile, notamment lorsque l’entreprise comporte une dimension internationale.
De plus, à la différence du Data Scientist qui s’apparente davantage au chercheur, le data analyst utilise généralement des processus bien définis qu’il a tendance à répéter pour analyser les données. De ce fait, la rigueur et l’organisation doivent aussi faire partie de ses compétences.
Toutes les aptitudes développées par le data analyst au cours du processus de classification des données lui permettent d’évoluer naturellement vers un poste de data scientist, pour analyser à plus haute échelle vos datas.
Pour nous, data analysts, notre or c’est la donnée. Chaque entreprise, quelque soit sa taille, possède une myriade d’opportunités. Nous travaillons au quotidien sur Saagie. Ses capacités de stockage et de calculs sont si élevées que nous pouvons enfin nous concentrer sur les calculs des indicateurs et l’application de nos algos.
Saagie, ou le support du data analyst
Saagie est une plateforme big data intuitive prête à l’emploi. Grâce à elle, le data analyst peut collecter, synthétiser et analyser facilement vos données par le biais de technologies big data puissantes, créées spécifiquement pour s’adapter à votre entreprise. Créez facilement des tableaux de bord, des algorithmes de régression et de classification des données ou utilisez les vôtres, pour une analyse optimale de vos datas.
La plateforme Saagie vous assure un traitement rapide des données, quel que soit le volume de données à analyser et l’endroit où vous souhaitez les entreposer, c’est-à-dire dans un lac de données.
