Les données sont le corollaire de la transformation digitale des organisations. Tous les jours, à chaque instant, nous produisons tous un nombre conséquent de données. Une interaction, une hésitation, un like, un partage, un achat… toutes ces données sont compilées, agrégées, parfois revendues et analysées par des experts dont c’est le métier.
On les appelle les Data Analysts. Entre marketing et informatique, entre mathématiques et management, ils sont capables de faire parler les données pour prendre les bonnes décisions et formuler des recommandations et des prédictions.
Un domaine qui se développe de plus en plus, mais jusqu’où ?
Le Data Analyst : le guide digital de la donnée
Comme la plupart des fonctions liées au web, le métier de Data Analyst est relativement récent. Son but est d’explorer les données à sa disposition avec des outils statistiques, mathématiques et informatiques. Certains de ces outils sont d’ailleurs développés par des éditeurs spécialisés et des Data Scientists. L’analyste ne conceptualise pas les outils, il les utilise pour trouver des réponses à des problématiques complexes.
Son but est de décortiquer et d’explorer des données afin de pouvoir restituer une analyse pertinente à des clients. C’est un métier dual qui est à la fois technique et managérial, car le Data Analyst peut travailler pour une agence et être en relation directe avec des clients externes; ou pour un grand groupe, et accompagner des clients internes, comme le service marketing ou commercial par exemple.
L’analyse des données requiert un grand sens de l’organisation
Il faut aussi un bon esprit critique et une bonne capacité d’analyse et de modélisation. Mais plus que tout, il faut aimer les chiffres ! Si Excel est un incontournable, l’analyse des données passe aussi et surtout par des langages et des technologies plus spécifiques comme le langage Python ou le SQL.
Enfin, aussi complexe qu’elle puisse sembler, l’analyse des données nécessite une restitution claire et compréhensible. C’est la raison pour laquelle le Data Analyst ne doit pas livrer des résultats bruts. Il doit être un bon storyteller pour vulgariser, remettre en perspective et captiver son auditoire. Un rôle à très forte valeur ajoutée pour accompagner la croissance des entreprises.
Les données et le marketing : un duo inséparable
Les données n’ont jamais été aussi nombreuses. Prenons un exemple simple : vendre un billet d’avion au meilleur prix. Pour les entreprises, le but est de remplir les appareils tout en optimisant la rentabilité. Une équation difficile intégrant des centaines de variables qui sont toutes interdépendantes. Fixer le prix d’un simple billet requiert le fonctionnement de nombreux algorithmes et programmes informatiques qui fonctionnent en continu et qui actualisent les données en temps réel.
Toutes ces informations sont indispensables pour l’entreprise, et en particulier pour le marketing. C’est effectivement grâce à une meilleure connaissance des données et des variables critiques qu’il devient possible de prendre les bonnes décisions au bon moment.
Transformer des données brutes en décisions actionnables n’est pas un chemin tout tracé
Si les grands groupes ont compris très tôt l’impact et l’importance des données, de nombreuses entreprises – dont les PME qui représentent la majorité des entreprises en France – en sont encore loin. L’analyse des données est un tremplin et un levier de développement. Mais cela ne peut se faire que dans le cas d’une infrastructure et d’un écosystème bien structurés.
C’est pourquoi de nombreux Data Analysts travaillent sur deux volets : d’un côté, l’analyse de sujets complexes et très engageants qui nécessite un travail intense avec des données, et de l’autre, un rôle de consultant pour accompagner la mutation des entreprises dans l’univers de la donnée.
Bien accompagner, la fonction marketing profite ainsi totalement du travail réalisé avec les données. Le but n’étant plus le big data, mais le smart data : des données utiles pour des décisions pertinentes.
Le futur de l’analyse des données
Des données, il y en aura de plus en plus et l’évolution des technologies rend ce travail extrêmement précieux. En effet, les données se présentent aujourd’hui différemment et via des plateformes nouvelles. En ce sens, l’IoT (l’internet des objets) représente bien la prochaine évolution de l’analyse et de la gestion des données.
Entre les données médicales recueillies à partir des montres connectées, les données de déplacement liées aux projets de véhicules autonomes ou ceux de livraison par drones, celles vivantes dans les maisons connectées (enceinte, alarme, télésurveillance, électroménager…) ou les entreprises (capteurs, usine 4.0, digital twins…), le flux est continu.
Le métier de Data Analyst va donc progressivement muter
Il va se spécialiser par secteur, selon des problématiques de plus en plus pointues. Et lorsqu’on y ajoute les sujets de l’intelligence artificielle, du machine learning ou de la blockchain, les projets sont presque infinis.
Savoir analyser des données, c’est disposer d’une capacité d’anticipation et de prédiction très précieuse pour les entreprises. Un domaine qui ne cesse de se développer et pour lequel les profils avec une double compétence manager-ingénieur avec une spécialisation digitale sont très recherchés. Prêt à vous lancer dans la data ? Elle n’attend plus que vous !
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