Data Analyst, une carrière prisée dans le domaine de l’IA

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Si vous cherchez un secteur d’activité en plein essor dans le domaine informatique, la carrière de data analyst est faite pour vous. Voici un tour d’horizon autour de ce métier très prisé dans le domaine de l’IA.

Qu’est-ce que l’analyse de données et que fait un Data Analyst ?

L’analyse de données peut être définie comme la réalisation d’analyses basées sur une grande quantité d’informations mises à disposition grâce à l’utilisation d’outils par certains utilisateurs via internet, généralement obtenues lors de l’utilisation de plateformes numériques. L’analyse de données est étroitement liée au concept de Big Data.

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Avant l’utilisation de l’analyse de données, il était courant que des problèmes passent inaperçus dans une chaîne de production pendant des années sans même être remarqués. Avec l’utilisation correcte de ce modèle d’analyse statistique, les problèmes de ce type sont automatiquement détectés. Les professionnels de l’analyse de données sont les Data Analyst ou analyste de données. Il ne faut pas les confondre avec les Data Scientist.

Les analystes de données traduisent les données en informations afin d’aider les entreprises à comprendre comment prendre de meilleures décisions commerciales.

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À l’aide de diverses techniques et outils, un analyste de données découvrira une variété de choses, telles que : la tarification de nouveaux produits, la réduction des coûts de transport, la détection de modèles et d’anomalies, la synthèse et l’agrégation de données ou encore la présentation de leurs résultats de manière claire et objective.

Les analystes de données utilisent souvent l’IA (Intelligence artificielle) et des programmes puissants pour leur travail, car la quantité de données qu’ils traitent est tellement astronomique qu’ils ne peuvent pas les traiter manuellement.

data analyste

Utilité du Data Analyst en entreprise

À quoi ressemble l’analyse de données dans la pratique ? Comment est-il utilisé dans le monde réel ?

Les données sont partout, donc l’analyse des données a une utilité de plus en plus incontournable. L’analyse de données sert généralement à prendre des décisions rapides et éclairées, à réduire les coûts de l’entreprise, à développer de meilleurs produits et services et à optimiser les processus et les opérations. Pour aller plus en détail, l’analyse de données peut être utilisée pour prédire les futurs comportements de vente et d’achat. À des fins de sécurité, cette analyse peut, par exemple, être utile pour détecter, prévoir et prévenir la fraude au sein des banques et des assurances. On s’en sert aussi pour évaluer si les campagnes marketing fonctionnent bien, ou pour rendre vos efforts de marketing plus ciblés et précis.

Sur le terrain, l’analyse de données sert aussi :

  • pour identifier et éliminer les goulots d’étranglement dans certains processus,
  • pour améliorer l’engagement client sur les réseaux sociaux,
  • pour développer des solutions de gestion des risques,
  • pour identifier des opportunités innovantes et créer de nouvelles sources de revenus.

Améliorer la chaîne d’approvisionnement de l’entreprise entre aussi dans les domaines d’application du Data Analyst.

Comment devenir Data Analyst ?

Contrairement à des métiers comme ceux du droit, de l’ingénierie ou de la santé, il n’y a pas de cursus type pour devenir Data Analyst. Les cours d’informatique, de mathématiques, d’économie ou de statistiques représentent une bonne base. Comme vous pouvez le voir avec https://www.intelligence-artificielle-school.com/, des mastères spécialisés en analyse des données ont été créés pour faire face à la demande de plus en plus croissante.

Un tel cursus comprend souvent les apprentissages suivants :

  • la gestion des données et la modélisation des données,
  • des cours de programmation,
  • des cours sur les systèmes de bases de données,
  • la recherche et l’évaluation d’informations,
  • l’organisation des connaissances et la structuration de l’information,

Les techniques concernant les procédures statistiques sont aussi au programme.

Les compétences de ce professionnel

Un Data Analyst a des compétences transversales. Il doit avoir des compétences en mathématiques et statistiques : les analystes de données passent une grande partie de leur temps à travailler avec des chiffres.

Ce professionnel doit avoir des connaissances sur les langages de programmation, comme SQL, Oracle et python : les analystes dépendent de plusieurs outils de programmation pour faire leur travail. Un analyste doit posséder un esprit analytique : il ne s’agit pas seulement de prendre les chiffres et de partager les données ; les analystes doivent comprendre ce qui se passe et, si nécessaire, approfondir le sujet.

Il doit aussi une aptitude à résoudre les problèmes : les analystes disposent de nombreux outils et techniques, il est donc important de savoir quoi utiliser et quand. N’oubliez pas : l’analyse de données consiste à répondre à des questions et à résoudre des problèmes commerciaux, et tout cela nécessite une capacité de résolution de problèmes aiguisée.

Savoir communiquer est enfin la dernière compétence à posséder. Il est important de partager vos données d’une manière qui profite à tous. Les analystes de données travaillent en étroite collaboration avec les parties prenantes de l’entreprise et peuvent être chargés de présenter et de communiquer leurs informations à l’entreprise. Si vous voulez devenir analyste de données, il est bon d’être à l’aise avec cette partie du travail.

La popularité de la carrière de Data Analyst

Pour comprendre les raisons pour lesquelles les analystes de données sont si appréciés, il est nécessaire de considérer l’évolution technologique de ces dernières années et ce qu’elle a apporté à la trajectoire des entreprises. Actuellement, il est possible d’obtenir un grand volume de données concernant différents types d’informations pour guider la performance stratégique de votre entreprise.

L’utilisation de l’analyse de données est aujourd’hui essentielle pour toute entreprise pour obtenir les résultats souhaités, et peut être utilisée de différentes manières : prévision de tendances, gestion de crises, résolution de problèmes, définition d’un public cible pour un nouveau service ou produit, identification des modèles de comportement des clients et des utilisateurs, entre autres. La liste s’allonge à chaque problème observé dans le quotidien des projets.

Cependant, rien de tout cela ne fonctionne sans un œil averti pour détecter les opportunités précieuses et transformer de simples données en intelligence pour l’entreprise. Comme la main-d’œuvre qualifiée dans ce sens est encore rare, la tendance est que ces professionnels deviennent valorisés et très recherchés.

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