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Pourquoi faut-il opter pour un master Data Analyst ?

Avec l’avènement du numérique, en l’occurrence des nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC), les entreprises ne peuvent plus se départir de l’IA (Intelligence Artificielle) et du big data concernant aussi bien les prospects, les clients que les produits afin d’optimiser leurs offres ou encore leurs processus de production pour répondre au mieux aux besoins des clients.

Et pour y parvenir, l’intervention d’un Data Analyst, qui a les compétences nécessaires pour décortiquer, explorer et analyser les données, est nécessaire. Focus sur le métier de Data Analyst.

Focus sur la Data Analysis

Les entreprises reçoivent de nombreuses données informatiques (data) qui doivent être nettoyées, transformées et modélisées pour être traduites en informations utiles à la prise de décision dans le cadre de la stratégie commerciale et marketing de la société concernée. Ce processus est la Data Analysis ou analyse des données, effectuée par un Data Analyst. Pour y parvenir, ce dernier doit avoir un master Data Analyst. En effet, il doit maîtriser certaines compétences techniques, telles que les outils informatiques, dont le langage Python ou le langage SQL. Il doit aussi être spécialisé en marketing, ainsi qu’en probabilités et en statistiques, entre autres.

En d’autres termes, la Data Analysis consiste à transformer des données brutes en décisions actionnables pour l’entreprise. L’analyse des données est donc un levier de développement pour les sociétés, quelle que soit leur taille. Elle permet en effet de disposer d’une capacité d’anticipation et de prédiction pour les entreprises.

Le métier de Data Analyst

Le métier de Data Analyst est pour ainsi dire relativement récent, lié au web. Il requiert idéalement un mastère Data Analyst spécialisé en IA et Management ou en programmation Python et des affinités certaines en mathématiques et statistiques.

Le Data Analyst a pour mission :

• De recueillir les données (data) : cela consiste en premier lieu à déterminer les données à rechercher ainsi que le type d’analyse et de définition que le Data Analyst doit leur appliquer pour en tirer des informations utiles. Il peut par ailleurs être chargé de créer et de modéliser les bases de données de l’entreprise et veiller à leur bon fonctionnement. Avant de commencer toute analyse, il est nécessaire de sélectionner les sources de données à exploiter.

• De traduire et interpréter les données, ce qui exige de solides connaissances en business (marketing, gestion, management…) pour pouvoir faire le lien entre les données informatiques et les enjeux de l’entreprise, d’où l’importance d’opter pour un master Data Analyst.

• De rendre compte de ses résultats : pour pouvoir interpréter lesdites données, le Data Analyst aura à utiliser des outils analytiques puis communiquera ses résultats.

Le futur du métier de Data Analyst

Banques, assurances, grands groupes industriels, sociétés de e-commerce, grandes sociétés, SSII (Sociétés de Services et d’Ingénierie en Informatique)… Autant de secteurs où le marché de l’emploi se rapportant au traitement de data a un bel avenir puisque les données massives ne cesseront d’augmenter avec l’évolution des technologies. Aussi, le métier de Data Analyst pourra évoluer vers un emploi de Data Scientist qui est une continuité logique. En ce sens qu’il s’agira toujours de faire l’analyse de data, mais de façon plus poussée, exigeant une compréhension plus aiguisée des problématiques business. La Data Science utilise de nouveaux outils dans l’analyse des données, tels que le machine learning ou la blockchain.

Data engineer, ingénieur business intelligence (BI) ou chief data officer sont également des postes envisageables vers lesquels le data analyst peut évoluer.

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