Les Data Analytics, ou encore la Data Analyse, ou Analyse de données, sont une science qui consiste à analyser des données brutes afin de former des conclusions en lien avec ces informations. De nombreuses phases et techniques de data analytics ont été automatisées grâce à des algorithmes spécifiques qui transforment les données brutes en données exploitables.
L'analyse de données : à quoi ça sert ?
L'expression Data Analytics est un terme général qui englobe de nombreux types d'analyse de données. Tout type d'information peut être traité par des techniques d'analyse de données afin d’obtenir des éléments dont les applications permettent l’amélioration et la performance. Les techniques d'analyse de données peuvent révéler des tendances et des mesures qui seraient autrement noyées et donc perdues dans la masse d'informations. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour optimiser les processus afin d'augmenter l'efficacité globale d'une entreprise ou d'un système.
Exemples d’application : les usines de production enregistrent souvent le temps d'exécution, les temps d'arrêt et la file d'attente de travail pour diverses machines, puis analysent les données pour mieux planifier les charges de travail afin que les machines fonctionnent au plus près de leur capacité maximale.
L'analyse des données peut faire bien plus que signaler les goulots d'étranglement dans la production. Les sociétés de jeux utilisent l'analyse de données pour définir des calendriers de récompenses pour les joueurs dont la présence maintient d’autres joueurs actifs dans le jeu. Les sociétés de contenu utilisent bon nombre des mêmes analyses de données pour organiser leurs suggestions, prioriser des contenus en fonction des utilisateurs et personnaliser leur navigation.
L'analyse des données tient aujourd’hui une place de premier ordre car elle permet aux entreprises d’optimiser leurs performances. Son application et sa mise en œuvre au sein de leurs modèles économiques aident les entreprises à réduire les coûts en identifiant des processus plus rentables et en stockant de grandes quantités de données. Une entreprise peut également utiliser l'analyse de données pour prendre de meilleures décisions commerciales. Elle est une aide irremplaçable pour analyser les tendances ainsi que la satisfaction des clients, ce qui conduit au développement de nouveaux et meilleurs produits et services.
Les différentes étapes de l'analyse de données
Le processus impliqué dans l'analyse des données comprend plusieurs étapes :
- Détermination des exigences en matière de données : La première étape consiste à déterminer les exigences en matière de données ou la manière dont les données sont regroupées. Les données peuvent être triées selon toutes sortes de critères (âge, sexe, situation géographique, etc). Les valeurs des données peuvent être numériques ou correspondre à des catégories.
- Collecte de données : La deuxième étape de l'analyse des données est le processus de collecte. Cela peut être fait par le biais de différents types d’outils tels que des ordinateurs, des logiciels en ligne, des caméras, ou par le travail humain.
- Organisation des données : Une fois les données collectées, elles doivent être organisées de manière à pouvoir être analysées. Cela peut avoir lieu sur une feuille de calcul ou une autre forme de logiciel traitant des données statistiques.
- Nettoyage des données : Les données sont ensuite nettoyées avant analyse afin de vérifier qu’il n’y ait pas de duplication, de manque ou d’erreur, auquel cas il faudra les corriger avant leurs utilisations pour analyse.
Data Analytics : les 4 grands types d'analyse
L'analyse des données est divisée en quatre types de base :
- L’analyse descriptive : elle décrit ce qu’il s'est passé sur une période de temps donnée.
Exemples d’application : mesure du nombre de vues, mesures et comparaison des volumes de vente à une période.
- L’analyse diagnostique : elle se concentre sur la raison pour laquelle un fait s'est produit. Ce type d’analyse implique des entrées de données plus diverses et le recours à des hypothèses.
Exemples d’application : établir un lien entre météo et ventes de produits, rechercher les retombées économiques d’une campagne marketing.
- L’analyse prédictive : elle s’intéresse à ce qui pourrait se produire à court terme.
Exemples d’application : déterminer quelles seront les conditions météo de cette saison et redéfinir leurs impacts sur les ventes à venir. On peut se baser sur le nombre de météorologues qui confirment la même analyse.
- L’analyse prescriptive : ses conclusions permettent de proposer une ligne de conduite à tenir.
Exemples d’application : déterminer l’organisation et les mesures à mettre en place en vue des conditions à venir (stocks, produits, etc.).
L'analyse des données n’est possible que par l’utilisation de nombreux systèmes de contrôle de la qualité. Il est en effet nécessaire de mesurer les éléments à analyser afin de les optimiser en prenant soin d’utiliser des méthodes précises et correctes.
De nombreux secteurs basent leur activité sur l’analyse de données comme le secteur du tourisme (voyages, hôtellerie) qui traite des clients et des temps de manière rapide, le secteur du Healthcare, tous les domaines de la vente afin de faire évoluer les produits et les usages et bien sûr la finance.
C'est quoi le métier de data analyst ?
Introduction au métier de Data Analyst
Le Data Analyst est un professionnel clé dans l'ère du numérique et des mégadonnées. Il joue un rôle crucial dans la transformation des données brutes en informations exploitables pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Son travail repose sur la collecte, le nettoyage, l'analyse et l'interprétation des données, ce qui en fait un acteur central dans la stratégie des entreprises modernes.
Que fait un Data Analyst ?
- Collecte de données : Le Data Analyst recueille des données provenant de diverses sources, notamment des bases de données internes, des fichiers de log, des enquêtes, des médias sociaux et d'autres plateformes externes.
- Nettoyage de données : Il s'assure que les données sont précises et complètes. Cela inclut la suppression des doublons, la correction des erreurs et la gestion des données manquantes.
- Analyse de données : Utilisant des outils statistiques et des logiciels d’analyse de données comme Python, R, SQL, Excel et des plateformes comme Tableau ou Power BI, le Data Analyst identifie des tendances, des modèles et des relations dans les données.
- Visualisation de données : Il crée des graphiques, des tableaux de bord et des rapports interactifs pour présenter ses conclusions de manière claire et compréhensible aux parties prenantes.
- Interprétation des résultats : Le Data Analyst interprète les résultats de ses analyses pour formuler des recommandations stratégiques et opérationnelles.
Compétences et qualités requises pour être Data Analyst
- Compétences techniques : Maîtrise des langages de programmation (Python, R, SQL), utilisation d’outils de visualisation (Tableau, Power BI), et connaissances en statistiques et en algorithmes d’apprentissage automatique.
- Compétences analytiques : Capacité à identifier les tendances et les anomalies dans les données, et à développer des modèles prédictifs.
- Attention aux détails : Précision et rigueur dans le traitement et l’analyse des données.
- Communication : Compétence à expliquer des concepts complexes de manière claire et concise à des non-spécialistes.
- Curiosité et créativité : Envie d'explorer de nouvelles méthodes et de poser des questions pertinentes pour améliorer le processus.
Quel est le salaire d'un data analyst ?
Le salaire d’un Data Analyst peut varier en fonction de la formation, l’expérience, de la localisation et du secteur d'activité. Un débutant peut s’attendre à un salaire de départ autour de 35 000 à 45 000 euros annuels, tandis qu'un analyste expérimenté peut gagner entre 60 000 et 80 000 euros par an ou plus. Avec l'expérience, un Data Analyst peut évoluer vers des postes de Data Scientist, Business Analyst, ou Chief Data Officer (CDO).
Quelle formation pour devenir data analyst ?
Pour devenir Data Analyst, une formation solide en mathématiques, statistiques, informatique ou dans un domaine connexe est souvent requise. Les parcours typiques incluent :
- Diplôme universitaire : Licence ou master en statistiques, informatique, mathématiques appliquées, économie, ou gestion.
- Certifications : Des certifications professionnelles comme celles offertes par Google Data Analytics, Microsoft Certified: Data Analyst Associate, ou des cours de plateformes comme Coursera, edX et Udacity peuvent renforcer le profil.
- Expérience professionnelle : Les stages, projets universitaires et expériences de travail antérieures dans des rôles similaires augmentent considérablement l’employabilité.
En transformant les données brutes en informations précieuses, les Data Analysts aident les entreprises à comprendre leurs performances, à anticiper les tendances futures et à prendre des décisions stratégiques éclairées. Les opportunités dans ce domaine sont vastes et prometteuses, offrant des perspectives de carrière riches et diversifiées. Pour toute personne passionnée par les chiffres, les technologies et la résolution de problèmes complexes, une carrière en Data Analysis peut s’avérer extrêmement enrichissante et offrir des voies d'évolution vers des rôles comme Data Scientist et Chief Data Officer.
L'analyse statistique et l'apprentissage automatique sont des compétences essentielles qui permettent aux Data Analysts de fournir des insights profonds et d'améliorer l'expérience utilisateur ainsi que l'efficacité opérationnelle. En comprenant les besoins des clients en fonction de leurs comportements et en optimisant la chaîne d'approvisionnement, les entreprises peuvent rester compétitives et innovantes.
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