Data Analyst : les opportunités après une formation

Le par Christian D.  |  0 commentaire(s)

Avec le flot de données accessibles via les services numériques, le métier de Data Analyst a le vent en poupe et permet d'exploiter et de présenter de façon efficace cette source d'information. Des formations permettent d'étendre les compétences initiales.

Business-Intelligence

Le métier de Data Analyst (ou Analyseur de données) a émergé avec l’essor des flux de données émergeant de l’utilisation des services numériques et constituant le Big Data.

Qu’il s’agisse d’informations clairement définies recueillies au cours des interactions avec les clients ou d’éléments plus bruts nécessitant un traitement de fond et une hiérarchisation avant leur présentation ou exploitation, il faut quelqu’un pour les mettre en valeur et les rendre utilisables au sein des différents départements de l’entreprise.

Il existe plus d’une formation pour devenir data analyst sur le marché, des l'apprentissage des bases du métier au perfectionnement sur certains aspects plus techniques et dirigeant vers des spécialisations.

Du point de départ posant les bases mathématiques / statistiques et la capacité de manipulation des données (gestion de bases de données, programmation…), il est ensuite possible d’affiner ses connaissances en ajoutant des compétences pour aller plus loin dans le traitement des données et la réalisation de dashboards apportant une information claire à partir de jeux de données.

data analyst

Credit: Carlos Muza on Unsplash

Une partie de ces formations peut contribuer à approcher d’autres domaines comme l’intelligence artificielle, voire à servir de tremplin pour accéder à d’autres métiers connexes comme celui de Data Scientist, plus porté sur la création d’algorithmes et la résolution de problèmes, ou de la Business Intelligence, qui exploite les données brutes plus difficilement exploitables afin de dégager des tendances.

La demande pour ce type de profil est en forte hausse, notamment chez les entreprises devant prendre des décisions très rapidement afin de s’adapter au contexte changeant d’un marché et en fonction d’un certain nombre d’indicateurs que ce métier est justement en mesure de produire.

L’activité de Data Analyst nécessite ainsi un certain nombre de compétences en programmation et mathématiques appliquées mais aussi une aisance pour assurer la synthèse des informations obtenues et leur bonne compréhension.

Extraire, nettoyer, hiérarchiser, présenter

Le Data Analyst se chargera de la récupération / extraction et de la mise en forme des données ainsi que de l’optimisation des bases de données (mise à jour, amélioration des performances) afin d’aider les responsables à prendre les décisions stratégiques adaptées.

Il faudra donc savoir étudier les données mais aussi en vérifier la qualité et savoir les présenter sous forme de graphiques et de tableaux de bord pour en faire émerger le sens, la pertinence et alimenter des KPI (indicateurs de performance).

Pour y parvenir, il faudra bien connaître le fonctionnement de l’entreprise (production, relation client, production…) et son coeur de métier mais aussi avoir une curiosité sur ses problématiques, la pression de la concurrence, les outils utilisés et la veille nécessaire pour disposer d’outils à jour et d’indicateurs efficaces.

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