Parmi les emplois en informatique les plus plébiscités par les entreprises, on cite souvent l’analyste de données, également appelé data analyst même en français.
Les data analysts travaillent dans une multitude de secteurs, tels que la finance, la santé, le commerce électronique, la technologie, la logistique, offrant ainsi une diversité d'opportunités professionnelles.
QUE FAIT UN DATA ANALYST?
L'analyste de données est un professionnel spécialisé dans la collecte, l'analyse et l'interprétation de grandes quantités de données. Son rôle principal est d'aider les entreprises à prendre des décisions éclairées en fournissant des informations basées sur des données concrètes. La versatilité de ses tâches fait de ce métier une option de carrière informatique privilégiée.
Concernant le type de données traitées, cela va dépendre entièrement du secteur pour lequel le data analyst travaille. Ce peut être:
- Des données structurées, des données organisées dans un format tabulaire avec des colonnes et des lignes. Les bases de données relationnelles, les feuilles de calcul Excel et les fichiers CSV contiennent souvent des données structurées.
- Des données non structurées, qui ne suivent pas un format tabulaire standard. Elles peuvent inclure des documents texte, des fichiers audio, des images, des vidéos, des e-mails, etc.
- Des données temporelles, collectées à différents moments dans le temps. Cela peut inclure des données financières quotidiennes, des mesures météorologiques horaires, des données de trafic sur un site web, etc.
- Des données géospatiales, comme des coordonnées GPS, des cartes, des données démographiques par région, etc.
- Des données transactionnelles telles que les ventes, les achats, les factures, etc. L'analyse de ces données peut fournir des informations sur les tendances de consommation et les performances commerciales.
- Des données provenant des médias sociaux, telles que les commentaires, les likes, les partages, sont utilisées pour comprendre le comportement des utilisateurs et la perception de la marque.
- Des données biographiques, sur les individus telles que l'âge, le sexe, le niveau d'éducation, le statut marital, etc. Ces données peuvent être utilisées pour segmenter les clients et personnaliser les stratégies marketing.
Chaque industrie peut avoir des types de données spécifiques. Par exemple, dans le secteur de la santé, cela pourrait être des dossiers médicaux électroniques, tandis que dans le secteur manufacturier, cela pourrait être des données de production.
LES RESPONSABILITÉS DU DATA ANALYST
Les responsabilités de l’analyste de données sont nombreuses.
- Anticiper les tendances futures en utilisant l'analyse prédictive pour aider l'entreprise à prendre des décisions proactives.
- Développer des modèles de prévision basés sur des données historiques, permettant d'anticiper les changements du marché.
- Identifier et enquêter sur des anomalies dans les données, révélant des opportunités ou des problèmes potentiels.
- Mettre en œuvre des techniques de détection d'anomalies pour garantir l'intégrité des données utilisées dans les analyses.
- Élaborer des mécanismes de contrôle de la qualité automatisés pour assurer la cohérence des données tout au long de leur cycle de vie.
- Aller au-delà des chiffres en comprenant l'impact humain des données, en intégrant des éléments qualitatifs dans les analyses.
- Collaborer avec les équipes opérationnelles pour contextualiser les résultats et les rendre pertinents pour la prise de décision au niveau stratégique.
- Proposer des idées novatrices sur la manière dont les données peuvent être utilisées pour stimuler l'innovation au sein de l'entreprise.
- Collaborer avec d'autres départements pour identifier des opportunités d'optimisation des processus grâce à l'analyse des données.
L’analyste de données devient un acteur essentiel dans la transformation des données en informations stratégiques, et contribue de manière significative à la réussite globale de l'entreprise.
QUELLES COMPÉTENCES SONT ATTENDUES D’UN ANALYSTE DE DONNÉES ?
Un data analyst doit être capable d'expliquer clairement ses résultats aux membres de l'équipe et aux parties prenantes, en adaptant son langage en fonction du public, qu'il soit technique ou non.
La capacité à travailler en équipe est cruciale pour un data analyst, car il doit souvent collaborer avec des professionnels d'autres domaines, comme les responsables marketing, les ingénieurs, ou les dirigeants d'entreprise, afin de comprendre les besoins et les objectifs.
On pourrait aussi mentionner la curiosité, car un analyste de données doit être ouvert à de nouvelles idées et prêt à apprendre continuellement. Le domaine évolue rapidement avec l'émergence de nouvelles technologies et méthodes.
Pour les compétences informatiques de type hard skills, on attend de lui une maîtrise des langages de programmation tels que Python ou R, une expertise dans l'utilisation d'outils d'analyse de données comme SQL, et la capacité à travailler avec des plates-formes de visualisation telles que Tableau ou Power BI.
Des compétences en statistiques et modélisation sont également essentielles, permettant à l'analyste de dériver des informations significatives à partir des données.
La connaissance approfondie des bases de données, y compris la capacité à effectuer des requêtes complexes, ainsi que des compétences en gestion et nettoyage de données, complètent le profil technique d'un data analyst performant.
COMMENT DEVENIR DATA ANALYST
On préconise d’obtenir un diplôme d’études supérieures en sciences informatiques ou en mathématiques pour se préparer au métier. Certaines universités comme l’UQAC proposent un baccalauréat en informatique de la science des données et de l'intelligence d'affaires, complètement axé sur l’apprentissage du métier.
SALAIRE DU DATA ANALYST OU ANALYSTE DE DONNÉES AU QUÉBEC
Selon notre propre guide salarial basé sur des données du grand Montréal, un analyste de données touche lorsqu’il s’agit d’un profil junior d’un salaire moyen de 60 000$, 80 000$ au-delà de cinq ans d’expérience, et dans les 100 000$ s’il s’agit d’un profil senior.
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