Data Science vs Data Analytics : comprendre les Big Data

Buzzword des années 2010, le big data est aujourd’hui une réalité. Mieux, c’est un levier stratégique de développement et d’optimisation sur lesquelles les entreprises basent leur croissance.

Big data, data science, data analytics, data analysis, data design, database management system… dans le champ lexical des anglicismes utilisés dans le monde professionnel autour de la gestion des données, il est facile de s’y perdre.

L’EMLV propose un double diplôme Digital Marketing & Data Analytics, opéré avec l’IIM, l’Institut de l’Internet et du Multimédia, en deux ans après un Bac+3 : les étudiants obtiennent le diplôme EMLV visé Bac+5, conférant le grade de Master et le titre Manager de la communication numérique de l’IIM, inscrit au RNCP.

Retour sur deux termes clés, parfois utilisés en tant que synonymes et souvent confondus : data science et data analytics.

Data science : le terme ombrelle

Au même titre que la science englobe un très grand nombre de matières et de spécialités (mathématiques, biologie, chimie, médecine, etc.), la data science est le mot global et générique qui intègre toutes les manières et les approches pour générer, gérer, extraire et analyser les données.

Qu’est que la data science ?

Si les données sont de l’or (et elles le sont pour de nombreuses entreprises qui basent leur modèle économique dessus), on peut alors dire que, par analogie, la data science c’est la gestion d’une mine au complet : il y a des mineurs qui creusent la terre pour trouver les bons filons, les ingénieurs, qui construisent les méthodes d’extractions, les ouvriers qui pilotent les outils de forage, etc.

La data science consiste donc à travailler avec des données, qu’elles soient structurées ou non, et combinent des domaines d’expertise variés intégrant les mathématiques, l’analyse logique, les statistiques, l’économétrie, la programmation, etc.

Travailler dans la science des données consiste à pouvoir regrouper, agréger, donner du sens et extraire des données qui sont utiles et qui nourrissent souvent le travail des professionnels du marketing, de l’informatique et de la vente.

Les métiers de la data science

En règle générale, les métiers de la data science sont plutôt des profils scientifiques, mathématiciens, statisticiens ou ingénieurs. Des fonctions également accessibles après des formations de spécialisation de type Mastère Spécialisé ou par l’intermédiaire d’un double diplôme marketing-ingénieur.

Data scientist

C’est l’expert de la science des données qui met en place des stratégies pour regrouper et analyser les données nécessaires à la mise en place d’un projet. Il peut travailler sur la création ou l’amélioration d’un algorithme, sur des fonctionnalités nouvelles d’un produit ou sur l’analyse d’outils internes (d’une machine-outil à un logiciel en passant par une application mobile).

Il réalise également des rapports et émet des recommandations pour résoudre les problèmes rencontrés. C’est un poste qui va prendre de plus en plus d’importance avec le développement croissant des objets connectés (IoT).

Data specialist

Il a un rôle plus transversal au sein d’une entreprise où il accompagne souvent la transformation numérique des organisations et la digitalisation des processus. Il peut vérifier la pertinence des données, construire des bases de données et être associé à la création de logiciels internes ou externes.

Selon les organisations, le data specialist peut aussi travailler à l’optimisation, au recueil, à la mise en conformité et à la sécurisation des données.

Data designer

Il structure les données afin d’en faciliter leur exploitation. Travaillant souvent pour ou au sein d’un service informatique, le data designer organise l’information pour la rendre digeste et accessible.

Il s’assure de l’intégrité des données, construit des systèmes de requêtes et de sauvegarde afin de construire des processus d’utilisation optimum. Un métier à la confluence de l’infrastructure physique et de l’exploitation des données numériques.

Data analytics : faire parler les données

Partie intégrante de la data science, la data analytics et ses métiers sont l’un des segments les plus connus, car il impacte directement l’activité des professionnels du marketing.

Qu’est que la data analytics ?

Une fois que l’or est extrait de la mine, il faut la travailler pour pouvoir l’utiliser. Comme le bijoutier qui construit ses bijoux à partir de la matière première extraite, la data analytics tire le meilleur des données récoltées par l’entreprise.

Trait d’union entre informatique et marketing, l’analyse des données apporte un éclairage nouveau sur une problématique, avec une méthode scientifique utilisant les données en guise de preuve.

Du credit scoring au webmarketing en passant par le e-commerce et le yield management, la data analytics est un outil indispensable pour prendre les bonnes décisions au bon moment.

Les métiers du data analytics

Toujours tournés vers la gestion logique et mathématique, les métiers du data analytics revêtent toutefois une ouverture plus importante selon leur finalité. Il n’y a pas nécessairement besoin d’être un mathématicien de haut vol ou un ingénieur réputé pour faire carrière dans l’analyse des données. Ce qui compte de les comprendre pour les faire comprendre.

Data analyst

À partir d’un objectif précis, le data analyst se plonge dans un océan de données pour trouver une réponse à une problématique particulière. C’est un profil technique, mais qui doit également être capable de partager une information et de transmettre les résultats de son analyse auprès de personnes tierces (clients externes, directeur marketing, comité de direction, etc.).

Il peut travailler sur la fixation des prix, l’optimisation du parcours client ou l’analyse financière d’une business unit.

Analyst architect

Il construit, supervise et encadre la manière dont les données analysées sont structurées et organisées. Il pilote une stratégie d’analyse, choisit les bons outils, forme ses équipes et s’occupe tant de l’infrastructure que des méthodes mises en place pour analyser les données.

Il peut également intervenir sur la création du contrôle qualité et du suivi des projets d’analyse.

Malgré des terminologies proches, la data science et la data analytics sont deux domaines différents avec des réalités professionnelles distinctes.

Une spécialisation des métiers de la donnée qui prend de plus en plus d’importance au fur et à mesure de l’impact grandissant de celle-ci dans les décisions qui touchent la vie de l’entreprise. Des métiers que l’on retrouve dans les grands groupes ou dans les agences spécialisées dont le big data est l’expertise centrale.

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