À chaque instant, les entreprises doivent traiter des milliers d’informations. Requêtes de clients, interactions avec des prospects, utilisation de plateformes en ligne, scoring des leads, mesure du risque fournisseur… le big data est partout.
Pour le transformer en smart data, il est nécessaire d’avoir une personne capable de comprendre ces données, de les organiser et de les traiter correctement afin qu’elles aient une utilité concrète et réelle. Une aide à la prise de décision qui oscille entre gestion de projets, statistiques, marketing et informatique. Bienvenue dans le monde du Data Analyst.
Pour former au métier, le Pôle Léonard de Vinci propose un double diplôme EMLV-IIM en Digital Marketing & Data Analytics.
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Data Analyst : un métier de passionné
Faire parler les chiffres : voilà ce qui anime un Data Analyst au quotidien. Son rôle est d’explorer un océan de données pour en dégager des tendances et des indicateurs utiles pour la direction générale ou pour un service en particulier. C’est grâce à lui qu’il est possible d’améliorer des produits existants, de créer et structurer une nouvelle offre tout en optimisant certains processus de production. Transformer des données brutes en informations utiles nécessite un travail conséquent d’ingénierie et une grande maîtrise des outils et des méthodes statistiques. Le Data Analyst peut également être amené à gérer des projets complexes d’implémentation applicatifs liés à la création ou à la mise à jour d’un outil de CRM (Customer Relationship Management), de DMP (Data Management Platform), de MDM (Master Data Management) ou encore de Data Warehouse.
Les qualités du Data Analyst
La rigueur scientifique
Impossible de travailler dans l’ingénierie statistique sans une approche scientifique. Le Data Analyst doit être rigoureux dans son organisation quotidienne, mais également dans ses outils et méthodes de travail. Des formules d’extraction de données à la compilation d’algorithmes, en passant par le suivi des demandes et des requêtes, tout doit être parfaitement cadré afin de répondre à des processus de travail à la qualité irréprochable. Baser une recommandation sur un calcul erroné pourrait avoir des conséquences importantes pour l’entreprise.
La culture économique et marketing
Le Data Analyst est au service des autres services et départements. Cela signifie qu’il travaille dans un écosystème interdépendant où chaque décision peut impacter de nombreux paramètres. C’est pourquoi il doit avoir une bonne culture économique, marketing et organisationnelle, cartographier les interactions entre les services et être capable de travailler avec de nombreuses personnes dans le cadre de projets pluridisciplinaires. Avoir envie de comprendre comme l’entreprise fonctionne et comment les flux d’informations internes sont organisés permettent de travailler plus efficacement pour optimiser le traitement des données.
La maîtrise de l’anglais
Dans le milieu professionnel des nouvelles technologies, l’anglais reste incontournable. D’ailleurs, le titre de Data Analyst supplante même la version française d’analyste des données ! Si l’anglais est si important, c’est que les méthodes de travail, certains logiciels et l’essentiel des ressources disponibles sont en anglais. Au sein des grands groupes avec une dimension internationale, le Data Analyst peut aussi être amené à travailler avec des données issues de filiales étrangères, pour lesquelles sa restitution se fera aussi en anglais.
L’esprit analytique
Le rôle du Data Analyst est de chercher des solutions simples à des problèmes complexes. Pour y parvenir, son raisonnement et sa capacité d’analyse doivent être particulièrement bien structurés. L’esprit analytique, c’est ce qui permet de synthétiser des informations, d’avoir un regard holistique sur une problématique et de chercher des réponses qui analysent les faits, au-delà d’un simple effet d’affichage. Une manière de créer une valeur ajoutée significative pour apporter un regard nouveau sur un fait ou une question clé.
La confidentialité et la discrétion
Parce qu’il peut être amené à travailler avec des données sensibles (informations financières et comptables, données personnelles, etc.), le Data Analyst doit être digne de confiance. La confidentialité des informations est une règle absolue dans le métier. Il manipule les données pour un but précis et doit suivre des protocoles très stricts pour ne pas divulguer des informations qui doivent rester secrètes. Savoir rester discret, humble et responsable sont des qualités essentielles pour un bon Data Analyst.
Alors que le métier de Data Analyst se développe de plus en plus dans les grands groupes, les ETI, les cabinets spécialisés et les agences, c’est un métier qui évolue vite. Il doit s’adapter aux nouveaux codes et technologies, et sans cesse enrichir ses connaissances au sein d’un marché mutagène très évolutif. Après plusieurs années d’expérience, le Data Analyst pourra ensuite évoluer vers des postes de Data Analyst Senior ou de Data Scientist.
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