L'importance de se former à la Data Analysis

Les données ou datas qui circulent sur les différents canaux numériques et informatiques se comptent en téraoctets ou en pétaoctets (million de gigaoctets). Leur exploitation est alors quasiment impossible pour le commun des mortels, à moins de passer par différents degrés de traitements. La data analysis constitue l’une des plus importantes étapes dans la gestion des datas. Elle correspond au métier du data analyst. La formation à cette fonction est considérée comme décisive. Pourquoi ? Comment se passe la formation data analyst de DATAROCKSTARS? Les réponses dans la suite de cet article.

Qu’est-ce que la data analysis ?

On peut d’ores et déjà se rapporter à la signification littérale de l’expression data analysis : analyse les données. Mais tant les fonctions que le métier ne se résument pas à ce vocable. 

Data analysis : plusieurs travaux techniques et pointus

La data analysis consiste en un processus de collecte et de transformation de données, passant en premier lieu par la collecte d’éléments bruts choisis en fonction de certains objectifs stratégiques. Il vient ensuite le nettoyage et la transformation des données collectées. Cela consiste par exemple à identifier et corriger des données erronées ou inexactes, en vue d’obtenir des matériaux lisibles, plus cohérents, fiables et valorisables. Cette partie du travail attribué au data analyst se termine par de la data viz (production de rapports lisibles par les autres équipes) et la modélisation des données traitées. 

Data analysis : un panel de moyens à maîtriser

Pour mettre en œuvre une data analysis, l’expert en données est amené à utiliser divers outils de data mining comme Python et R pour la transformation des données brutes en informations pertinentes, les outils de base de données comme Oracle ou Microsoft SQL Server, les outils de data visualisation comme tableau ou Excel.

Utilité de la data analysis

La fonction de data analysis est mise en œuvre toutes les fois où les données sont trop massives et exponentielles pour être comprises, traitées et analysées par le cerveau humain. Pour les entreprises, cette forme avancée de l’analyse de données permet au final d’extraire des informations stratégiques et utilisables pour justifier des prises de décision.

Rôles du data analyst 

La data analysis est du ressort du data analyst. Mais est-ce aussi simple ?

Place du data analyst dans la data analysis

Si l’analyse des données est le principal rôle du data analyst, ce processus nécessite d’autres étapes cruciales en amont, à savoir la compréhension et l’appropriation des objectifs et des enjeux de l’entreprise pour laquelle il travaille. C’est par la suite que le travail analytique commence, avec en premier lieu la collecte, le stockage, et l’extraction de matériaux informatifs à partir de bases de données relationnelles, d’où l’utilisation d’outils SQL… A noter qu’à travers le processus analytique, le Data Analyst est continuellement en interaction avec d’autres spécialistes data comme les data scientists, les développeurs, les équipes métiers, etc, pour avoir toujours « en visuel » les besoins de l’entreprise. 

Profil d’un data analyst

De prime abord, pour espérer devenir Data analyst, il est nécessaire d’avoir des compétences en mathématiques, statistiques, informatique et marketing. Le candidat devra aussi se forger certaines qualités personnelles comme la rigueur, la polyvalence, l’esprit analytique et le sens de l’observation. Ensuite, être expert en data analysis, c’est avoir une excellente maîtrise des langages informatiques et des outils de base de données. Il lui faut en outre faire preuve de grande capacité en communication, en reporting et en rédaction.

Qui a besoin d’un data analyst ? 

Le besoin en data analysts est en forte recrudescence depuis plusieurs années, pour quelques raisons majeures. D’abord, les entreprises peinent à trouver des compétences adéquates sachant que le travail nécessite un maximum de savoir-faire. Ensuite, l’expansion presque incommensurable de la Big data induit l’accroissement tout aussi considérable des besoins en data analysis.

Tous les secteurs et tous les domaines d’activités ont besoin de data analysts, à commencer par les entreprises du numérique ou qui fonctionnent au numérique, les grandes sociétés et multinationales tous les marchés confondus (banques, industries auto, grande distribution, industrie pharmaceutique…). A noter que le data analyst peut librement se lancer en tant que freelancer, au vu d’une tendance des entreprises modernes à externaliser certains services dont la data analysis.

Quelle formation en data analysis ?

De manière générale, une formation à la data analysis consiste à apprendre les outils et techniques de programmation, d’extraction et de gestion de données, ainsi que les outils d’analyse et les instruments de data visualisation. Il s’agit aussi d’apprendre à faire du reporting et des dashboard avec des outils de business intelligence…   

Chez Datarockstars, place est donnée aux formations orientées métiers, pour favoriser une intégration rapide des apprenants à leur monde professionnel respectif. Il existe notamment des bootcamps data analyst qui forment de futurs experts en analyse, visualisation et exploration de données. Les cours sont composés à 30% de théories et 70% de pratiques, avec la réalisation d’un projet fil rouge en filigrane. Les formations accélérées en entreprise sont adressées aux boîtes qui souhaitent améliorer les compétences de leurs data specialists ou les convertir en data analysts seniors !