Face aux enjeux croissants du numérique, les entreprises, quelle que soit leur taille, doivent adopter la digitalisation pour rester compétitives. Elles peuvent ainsi s’appuyer sur des données pour prendre les meilleures décisions possibles. Exploiter les données permet par exemple de savoir quels produits ou services lancer et quels consommateurs cibler. Toutefois, cette transition numérique est plus complexe qu’elle n’y paraît. Car, les organisations doivent faire face à un afflux massif d’informations et à des menaces dont la cybercriminalité et l’espionnage. Pour tirer parti de ces données et réussir sa transformation digitale, il est nécessaire de faire appel à un data analyst.
Devenir data analyst : une formation spécialisée et rigoureuse est indispensable
Le data analyst ou data scientist est un expert en analyse de données. Son rôle consiste à collecter, traiter, explorer et analyser une importante quantité d’informations provenant de l’environnement interne ou externe à l’entreprise afin de répondre à des questions ou de résoudre des problèmes. Il s’agit d’une tâche ardue qui impacte directement sur la performance et le rendement d’une entreprise. Pour cela, cet expert doit posséder des compétences techniques et des aptitudes professionnelles (nous y reviendrons).
Vous l’aurez compris, ne devient pas data analyst ou data scientist qui veut, mais qui peut. Tout d’abord, avant de se lancer dans ce métier, il est nécessaire d’avoir des prérequis. Pour faire simple, il faut maîtriser certains principes en mathématiques et en informatique. Ensuite, il faut avoir au minimum le niveau BAC et suivre une formation auprès d’une université ou d’une école de commerce ou encore une école d’ingénieurs qui offre des formations au Big Data. Si vous souhaitez devenir Data Analyst, vous pouvez également suivre une formation Mastère 2 dans des établissements hybrides qui proposent un double cursus en Big Data et Management de l’Intelligence Artificielle, du Bac+1 au Bac+5. Vous pourrez ainsi d’obtenir un diplôme certifiant une double compétence, technique (programmation, codage, et mathématiques appliquées à la computer science) et en Management (marketing, comptabilité, finance notamment). Dans un monde professionnel très dynamique et de plus en plus concurrentiel, avoir plusieurs cordes à son arc est un atout indéniable.
Les compétences techniques d’un data analyst
Un bon data analyst doit savoir maîtriser des langages de programmation tels que SQL, Python ou R et connaître des outils de data visualisation tels que Excel, Tableau ou Power BI. Il doit également maîtriser des outils de data mining (Dataiku, WEKA, KNIME…) et des systèmes d’exploitation (Unix, Windows…). Pour accompagner les entreprises, cet expert doit avoir une bonne compréhension des techniques statistiques et des méthodes d’analyse et posséder des compétences en modélisation de données (Dataviz). Avoir une bonne connaissance de l’environnement Hadoop et un bon niveau en anglais est également recommandé.
Enfin, un data scientist doit savoir s’adapter aux nouvelles technologies afin de mieux et aux évolutions du métier.
Les aptitudes professionnelles d’un data scientist
En plus des compétences techniques, un expert en analyse de données doit posséder des aptitudes professionnelles : curiosité, goût de l’innovation, esprit critique et analytique, sens de l’écoute, esprit de synthèse et d’analyse, sens de l’éthique et pédagogie.
Peu importe le domaine d’activité, la curiosité est une qualité qui pousse les experts à explorer les informations en profondeur et à faire des découvertes inattendues. Pour terminer, un bon data scientist doit aussi avoir le sens de la communication. Du fait qu’il accompagne les dirigeants à prendre des décisions stratégiques, il doit être capable de bien s’exprimer et d’expliquer ses anaylses et résultats de manière claire et concise.
Rôle des data analysts dans la transition numérique des entreprises
Aujourd’hui, face aux enjeux du numérique, aucune organisation ne peut prospérer si elle ne tire pas parti des données de son secteur d’activité. On estime que les entreprises non digitales devraient disparaître d’ici 10 ans. Les technologies numériques constituent de véritables vecteurs de croissance des structures, quelle que soit leur taille et domaine d’activité.
Toutefois, la transformation digitale comporte de nombreux risques. Pour réussir cette transition, il est crucial de faire appel à un data analyst. Comme nous l’avons mentionné, cet expert identifie, collecte, traite et analyse une grande quantité de données pour en tirer des conclusions utiles pour les entités. Les données, elles, peuvent provenir de sources internes (site web de l’entreprise, intranet…) ou de sources externes (Google, réseaux sociaux…). Cependant, il s’agit uniquement d’informations qui peuvent intéresser l’entreprise. Une fois traitées, nettoyées et analysées, ces informations sont transmises aux dirigeants dans des rapports. Celles-ci peuvent alors aider l’entreprise à :
- déterminer leurs cibles/mieux comprendre les clients,
- personnaliser l’expérience client,
- connaître et comprendre son marché,
- savoir quels produits ou services lancer,
- identifier ses concurrents,
- anticiper les besoins des clients.
Grâce aux données recueillies, les entreprises disposent d’une quantité d’informations sur les consommateurs et leurs comportements. Elle peut ainsi déterminer sa cible ou mieux comprendre les clients et anticiper leurs besoins. Bien traitées et analysées, ces informations peuvent aussi aider à personnaliser l’expérience client.
Une entreprise qui exploite de manière judicieuse ses données est capable de maîtriser son marché, de réduire les risques d’améliorer sa productivité. Lorsqu’une organisation connaît ses clients et comprend leurs besoins, elle est en mesure de mettre sur le marché des produits ou services qui répondent aux attentes. En faisant appel aux
Data scientist et menaces informatiques
Aujourd’hui, l’un des gros défis pour les entreprises est d’assurer la protection des masses colossales de données qui ne cessent d’augmenter. La France est le 2e pays le plus ciblé par les cybercriminels en Europe avec plus de 15 millions de violations de données, loin derrière la Russie et ses 50 millions de violations, selon un rapport paru en 2022. La cyberattaque la plus fréquente est le vol d’identifiants, suivi de l’hameçonnage (e-mails frauduleux). Ces actes malveillants provoquent des pertes considérables pour les entreprises. Selon les chiffres officiels, le coût moyen des violations de données dans le monde est de plus de 4 millions de dollars en 2022.
Mais, saviez-vous que la data analyse peut aider les entreprises à surveiller en permanence les menaces informatiques potentielles ? Oui, grâce à ses compétences, cet expert peut identifer les données critiques, repérer de nouveaux modèles d’attaques ou percevoir de nouvelles failles dans le système informatique de son entreprise.
