Le volume total de données dans le monde est en constante évolution. Selon une étude IDC, il était de 1,2 zettaoctet en 2010 et devrait atteindre 175 zettaoctets en 2025.
Cette explosion de la data est due à plusieurs facteurs : multiplication des appareils connectés à internet, essor des réseaux sociaux, généralisation du cloud…
Pour les entreprises de tous les secteurs, il s’agit d’une mine d’or qui n’attend qu’à être exploitée. En effet, ces données brutes peuvent être analysées pour en extraire des informations.
Ceci peut servir à mieux comprendre les besoins ou les attentes des clients, à créer des produits adaptés à la demande, à identifier les problèmes ou encore à optimiser le recrutement.
Cette ressource est si précieuse qu’on qualifie souvent le Big Data de « nouveau pétrole ». Selon une étude menée en 2019 par OpinionWay, 85% des entreprises françaises considèrent qu’il s’agit d’un enjeu clé pour leur réussite.
Toutefois, l’analyse de données requiert une expertise professionnelle. En suivant une formation de data analyst complète, vous pourrez donc profiter de nombreuses opportunités professionnelles. Voici quelques bonnes raisons de choisir cette vocation !
Pourquoi suivre une formation Data Analyst ?
Commencer une carrière de Data Analyst permet d’accéder à d’innombrables débouchés professionnels. Les données sont omniprésentes dans toutes les industries, entraînant une demande croissante.
Selon PWC, la France est d’ailleurs deuxième en Europe derrière le Royaume-Uni en termes d’adoption de l’analyse de données par les entreprises.
Un professionnel peut donc travailler dans une large variété de secteurs comme la finance, la santé, le marketing, la vente au détail ou la technologie.
On dénombre plusieurs dizaines de milliers d’offres d’emploi Data Analyst en France, sur les plateformes comme Indeed et LinkedIn ou Pôle Emploi. Une étude de BCG et Google révèle que la demande devrait augmenter de 13% par an jusqu’en 2027.
Ce métier fait partie du top 10 des plus demandés en France selon LinkedIn. Le nombre de postes a augmenté de 41% entre 2019 et 2020 malgré la crise sanitaire.
Et compte tenu du manque d’experts en activité, les entreprises sont prêtes à proposer une rémunération élevée. Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen d’un Data Analyst en France atteint 42 000 euros.
En outre, ce métier apporte une haute satisfaction puisque l’analyste joue un rôle clé dans la prise de décision stratégique. Il contribue directement à renforcer l’efficacité de son entreprise, ce qui peut être très gratifiant.
Afin de commencer à travailler comme Data Analyst, il est cependant nécessaire d’acquérir de solides compétences techniques. Voyons à présent quels sont les principaux outils à maîtriser.
Les meilleurs outils d’analyse de données
Pour mener à bien sa mission, l’analyste de données se sert d’une large gamme d’outils. Chacun remplit une fonction bien spécifique du processus.
Tout d’abord, les langages de programmation comme Python et R sont utilisés pour manipuler et analyser les données, créer des graphiques et visualisation, ou encore pour l’apprentissage machine.
Les bases de données comme MySQL, Oracle ou MongoDB sont quant à elles utilisées pour stocker et organiser les data, pour les interroger et les extraire.
À l’aide d’outils comme Tableau ou Power BI, l’analyste crée des visualisations de données interactives, des graphiques et des tableaux de bord.
Avant d’analyser les données, il est nécessaire de les nettoyer à l’aide de logiciels tels qu’OpenRefine, Trifacta ou DataWrangler.
Enfin, les outils Big Data comme Apache Hadoop, Spark et Cassandra sont utilisés pour traiter et analyser de vastes volumes de données.
Il ne s’agit là que de quelques exemples, mais de nouvelles solutions apparaissent sans cesse. Le rôle de ces outils est de permettre à l’analyste d’appliquer différentes techniques, à connaître impérativement.
Quelles sont les techniques du Data Analyst ?
Il existe plusieurs types d’analyse de données : quantitative, qualitative, statistique, diagnostique ou encore prédictive. Chacune de ces méthodes répond à différents besoins et le Data Analyst doit savoir quand et comment les employer.
Afin de communiquer les résultats de ses analyses, il utilise également les techniques de DataViz ou visualisation de données. Ceci permet de présenter les informations de façon claire et intuitive sous forme de graphiques, tableaux et autres représentations.
Plusieurs méthodes permettent la collecte de données. Par exemple, le web scraping consiste à extraire les données d’un site internet à l’aide de scripts ou d’outils automatisés. Ceci peut notamment servir à surveiller la concurrence ou à rechercher des tendances.
De même, le Text Mining vise à extraire des informations utiles et des connaissances à partir de données textuelles telles que des documents, des e-mails, ou encore des commentaires sur les pages web et réseaux sociaux.
Le but peut être une analyse des sentiments, une classification des données, une extraction d’informations ou encore un résumé automatique.
Enfin, le machine learning ou apprentissage automatique est une branche de l’IA permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir des données. Le Data Analyst peut l’exploiter pour la classification, la prédiction, la reconnaissance de modèles, la recommandation ou l’optimisation de processus.
Ces différentes techniques permettent à un analyste de transformer de simples données brutes en informations pertinentes, directement exploitables par l’entreprise pour la prise de décision stratégique. Suivre une formation est donc impératif pour acquérir cette expertise !
Cet article a été rédigé par un partenaire invité dans le cadre d’un partenariat sponsorisé
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