Search results for

business intelligence

Brainstorm business intelligence
Dossier

Power BI: solution de Business Intelligence pour les entreprises

Il existe de nombreux outils appliqués au secteur des entreprises qui, dans bien des cas, facilitent la prise de décision pour les parties prenantes, des chefs de département aux équipes commerciales et jusqu’au Directeur général. Si aujourd’hui, nous manipulons de plus en plus de données et d’informations pour prendre des décisions, nous devons avoir l’aide supplémentaire de la technologie et nous appuyer sur des solutions logicielles d’entreprise pour rationaliser ces tâches.

Les solutions logicielles Microsoft Power BI, qui en Anglais se réfère à Business Intelligence, et que l’on peut traduire par l’intelligence d’affaires. Il s’agit de solutions commerciales qui aideront les responsables des entreprises à accélérer le processus de prise de décision.

La différenciation des entreprises passe par une prise de décision correcte. Aujourd’hui, nous vivons dans une époque entièrement numérique où les décisions doivent reposer sur une base solide d’informations et de données bien contrastées.

BI ou Business Intelligence

Power BI

Parler de Power BI, c’est parler des services Power BI, c’est-à-dire, de l’ensemble de solutions et des méthodes axées sur l’analyse et la compréhension du Big Data. Ce dernier fait ici référence au grand volume de données qui sont générées à la fois dans les environnements professionnels et personnels, que ce soit par les personnes ou toute autre entité constituée de plusieurs individus.

Tous ces outils sont compilés sous les méthodologies d’un plan d’affaires d’entreprise qui doit se concentrer sur la collecte, l’analyse et la vérification du Big Data afin de développer une trajectoire visuelle et synthétisée.

Si l’on veut vraiment disposer d’une solution logicielle de Business Intelligence, elle doit permettre de faire :

          Des extractions de données volumineuses

          De l’analyse de données en temps réel

          De la création de modèles de données

          Des visualisations de données

          De la création de rapports

À partir de ces lignes directrices, toute entité commerciale doit localiser et travailler sur les incidents qui se sont produits et choisir l’option la plus bénéfique et la plus correcte pour l’entreprise.

Microsoft Power BI pour les entreprises

Power BI est une solution de Business Intelligence présentée par Microsoft. Elle est axée sur les entreprises et les indépendants et permet de disposer à tout moment et en tout lieu de toutes les informations et de la situation de l’entreprise.

En utilisant Power BI, il est possible de créer des rapports et des visualisations personnalisées présentant l’ensemble de l’entreprise. Cela se fait par le biais de tableaux de bord générés par diverses bases de données, l’évolution des projets, le développement commercial et plusieurs autres actions de l’entreprise.

Power BI est l’un des outils de Microsoft qui ont la possibilité d’être localisés dans le Cloud, ce qui permet de connaître de manière rapide les informations les plus importantes des différents panneaux qui sont continuellement mis à jour.

Les données collectées pour cet outil sont produites à partir de sources de données très diverses, y compris à une base de données Microsoft SQL Server.

À travers le programme, on peut développer et connecter des bases de données, configurer l’évolution graphique pour plusieurs objectifs : évaluer l’état de l’entreprise, analyser l’évolution des ventes, connaître le volume des commandes, vérifier les paiements fournisseurs et bien d’autres actions d’analyse, le tout en temps réel.

Une autre nouvelle fonctionnalité de la solution Power BI Desktop est son canevas à partir duquel des onglets peuvent être générés selon les besoins. Cela permet à l’utilisateur de créer sa propre idée, de mieux comprendre, d’interpréter et d’avoir une plus grande capacité d’argumentation lorsque les parties prenantes de l’entreprise devront prendre des décisions sur la base des données.

Et bien sûr, tout cela a l’avantage d’être disponible et opérationnel dans l’environnement de l’informatique en nuage. Le Cloud se chargera d’effectuer et de générer les opérations et les calculs nécessaires pour obtenir les résultats.

Enfin, il faut souligner une autre des caractéristiques des plus attrayantes. Il s’agit de la possibilité de sauvegarder les informations sur ordinateur et ensuite de publier les données et les rapports depuis le site Power BI pour les partager avec d’autres utilisateurs en ligne.

Quels sont les avantages de l’application de Power BI ?

Employés faisant du business intelligence

Tous les départements d’une entreprise sont essentiels au bon fonctionnement de celle-ci. Si l’un d’entre eux échoue dans ses objectifs, une chaîne d’échecs se produira. Par conséquent, l’entreprise dans son ensemble en souffrira également. C’est là qu’intervient l’outil Power BI.

Les solutions Microsoft pour entreprises (Power BI, Power Query, Office 365…) permettent la transformation numérique pour un travail beaucoup plus productif. L’outil Power BI permet d’intégrer tous les départements dès sa mise en œuvre.

En effet, il existe 4 avantages pertinents concernant cette solution de Business Intelligence :

          Accessibilité : les bases de données et les services Power BI sont à la fois accessibles dans le Cloud et sur Desktop.

          Informations mises à jour en temps réel : lorsque des problèmes ou des opportunités sont détectés instantanément, une plus grande optimisation du fonctionnement de l’entreprise est obtenue. Avec Power BI, cette détection et cette identification se font en temps réel.

          Interface intuitive : les informations sont claires et hiérarchisées et proviennent depuis tous les départements de l’entreprise. Elles sont également intuitives pour garantir une accessibilité complète à tout utilisateur.

          Agilité : de par sa conception, sa stratégie d’organisation et sa hiérarchie, Power BI permet une restitution détaillée des informations autant de fois que nécessaire. La mise à jour se fait en temps réel.

En conclusion, Microsoft Power Bi est une application intelligente et prédictive qui est un grand encouragement pour les entreprises et leurs dirigeants lorsqu’il s’agit d’interpréter et d’analyser toutes les informations. Il permet d’interpréter tous types de données et de les afficher dans des graphiques totalement compréhensibles par tous. D’ailleurs, Power BI a encore une fois été élue meilleure plateforme d’analyse de données et de Business Intelligence dans le Magic Quadrant de Gartner.

power-bi-logo
Dossier

Les différents cours pouvant être suivis durant une formation Power BI

Microsoft Power BI est une famille d’outils de Business Intelligence. À partir des données d’une entreprise, il permet de générer des rapports et donc des informations d’aide à la décision.

Le terme « famille d’outils » est ici employé, car les éléments qui composent Power BI sont nombreux. Les principaux sont :

          Power BI Desktop: une application de bureau qui peut être téléchargée gratuitement sur PC. C’est l’outil principal pour le traitement des données et la création de rapports.

          Power BI Service : l’environnement Cloud où les rapports créés avec Power BI Desktop sont publiés, analysés et partagés. On s’y connecte via un compte Microsoft.

          Power BI Mobile : les rapports peuvent également être analysés via une application pour appareils mobiles (Smartphones et tablettes).

Les utilisateurs de Power BI comprennent à quel point cet outil est incontournable. C’est la raison pour laquelle des cours spécifiques à destination de spécialistes des données et des TIC sont proposés par différents établissements et centres de formation.

Power BI pour les développeurs

Bien que Power BI soit un logiciel gratuit, en tant que service (SaaS), il permet d’analyser des données et de partager des connaissances. Les tableaux de bord Power BI offrent une vue à 360 degrés des métriques les plus importantes en un seul endroit, avec des mises à jour en temps réel et une accessibilité sur tous les appareils.

Développeurs heureux devant un ordinateur

Une formation Power BI à destination des développeurs consiste à apprendre à utiliser l’outil pour développer des solutions logicielles personnalisées pour les plateformes Power BI et Azure. Au terme de la formation, les étudiants auront acquis les compétences suivantes :

          Configurer des tableaux de bord en temps réel

          Créer des visualisations personnalisées

          Intégrer des analyses riches dans des applications existantes

          Intégrer des rapports interactifs et visuels dans des applications existantes

          Accéder aux données depuis une application

Création de tableaux de bord à l’aide de Microsoft Power BI

Cette formation couvre à la fois Power BI sur le web et Power BI Desktop. Elle s’adresse généralement aux chefs d’entreprise, aux développeurs, aux analystes, aux chefs de projet et aux chefs d’équipe. L’objectif est que les étudiants acquièrent une compréhension de base des sujets ci-dessous, ainsi qu’une capacité à utiliser et à mettre en œuvre les concepts appris.

          Power BI

          Power BI Desktop

          Utilisation de feuilles de calcul CSV, TXT et Excel

          Connexion aux bases de données

          Fusionner, regrouper, résumer et calculer des données

          Création de rapports

Conception du tableau de bord Power BI

interface-power-bi

Power BI est l’un des outils de visualisation de données les plus populaires et un outil de Business Intelligence. Il propose une collection de connecteurs de bases de données, d’applications et de services logiciels qui sont utilisés pour obtenir des informations de différentes sources de données, les transformer et produire des rapports. Il permet également de les publier pour pouvoir y accéder depuis des appareils mobiles. Mais, cela nécessite la conception de tableaux de bord.

Une formation axée sur la création de tableaux de bord s’adresse aux chefs d’entreprise, aux analystes commerciaux, aux Data Analysts, aux développeurs et aux chefs d’équipe qui souhaitent concevoir un tableau de bord Power BI parfait. À l’issue de cette formation, les participants pourront :

          Concevoir des tableaux de bord beaux et efficaces en suivant les règles critiques

          Choisir les bons graphiques en fonction du type de données à afficher

Data Analytics Process, solutions Cloud et solutions Power BI

Cette formation consiste à avoir une prise en main des solutions Cloud disponibles, des processus d’analyse de données nécessaires pour travailler avec des données dans le Cloud et des outils Power BI pour analyser les données.

L’objectif de la formation est d’apporter aux participants la capacité de :

          Installer et configurer Power BI

          Évaluer les différentes solutions de données offertes par les fournisseurs de cloud tels qu’Azure

          Acquérir une compréhension des différentes structures, approches de modélisation et conceptions de Data Warehouses utilisées pour stocker, gérer et accéder au Big Data.

          Appliquer des outils et des techniques pour nettoyer les données en vue de l’analyse.

          Construire des solutions de reporting et d’analyse basées sur des données sur site et dans le Cloud.

          Intégrer des solutions d’analyse de données à un Data Warehouse

          Atténuer les risques de sécurité des données et assurer la confidentialité des données

Excel vers Power BI

Exporter un fichier Excel vers Power BI est une connaissance essentielle aux Data Analysts qui souhaitent apprendre des techniques pour préparer des données dans Excel, puis les visualiser dans Power BI. Ainsi, ils pourront :

          Comprendre les principes de l’analyse des données, les objectifs de l’analyse des données et les approches de l’analyse des données

          Utiliser les formules DAX dans Power BI pour des calculs complexes

          Mettre en place des visualisations et des graphiques pour des cas d’analyse particuliers

jeu-de-données
Définitions

Qu’est-ce qu’un jeu de données ?

Un jeu de données ou data set est un ensemble ou une collection de données. Cet ensemble prend forme dans un tableau avec des lignes et des colonnes. Chaque colonne décrit une variable particulière. Et chaque ligne correspond à un élément donné de l’ensemble de données. Cela fait partie de la gestion des données.

Les ensembles de données décrivent les valeurs de chaque variable pour des quantités inconnues d’un objet ou des valeurs de nombres aléatoires. Les valeurs de cet ensemble sont appelées une donnée. L’ensemble de données se compose de données d’un ou plusieurs éléments correspondant à chaque ligne.

Les différents types de jeux de données

Dans les statistiques, il existe différents types de jeux de données publiés :

  • Jeu de données numériques : un ensemble de chiffres tels que le poids et la taille d’une personne, son âge, le taux de globule rouge dans son sang dans son rapport médical, etc.
  • Jeu de données bivariées : un ensemble de données qui a deux variables comme le rapport poids/puissance d’une voiture par exemple.
  • Jeu de données multivariées : un ensemble de données à plusieurs variables comme le volume des colis qui nécessite trois variables (longueur, largeur et hauteur).
  • Jeu de données catégorielles : un ensemble de données catégorielles qui représentent les caractéristiques d’une personne ou d’un objet.
  • Jeu de données de corrélation : un ensemble de données qui démontrent la corrélation entre plusieurs variables ou données par exemple.

Comment créer un jeu de données ?

Il existe différentes manières de créer des jeux de données . En effet, il existe plusieurs liens menant vers des sources contenant toutes sortes de jeux de données. Certains d’entre eux seront des données générées par des robots. D’autres sont produites par des outils de Business intelligence créés à partir de la Machine Learning. D’autres seront des données collectées via des enquêtes. Il existe également des jeux de données enregistrées à partir d’observations humaines ou extraites des sites Web et des API.

machine-learning-jeu-de-données

Avant de travailler sur un jeu de données, il est important de répondre aux questions suivantes :

  1. D’où viennent les données ?
  2. Comment cet ensemble de données est-il été créé ?

Il ne faut pas se lancer directement dans l’analyse. L’idéal est de prendre le temps de comprendre d’abord les données sur lesquelles travailler.

Les jeux de données publiques pour les projets de visualisation de données

Lorsqu’on recherche un bon jeu de données pour un projet de visualisation de données :

  • Bien ordonné pour ne pas avoir à passer beaucoup de temps à nettoyer les données.
  • Suffisamment nuancé et intéressant pour faire des graphiques.
  • Chaque colonne doit être bien claire de sorte que la visualisation des données soit précise.
  • Pas trop de lignes ou de colonnes pour simplifier le travail.

De nombreux sites d’actualités publient des données ouvertes ou open data. Ils sont d’excellents endroits où trouver de bons jeux de données pour des projets de visualisation de données. Ils respectent la politique de confidentialité des gens qui ont permis de générer ces données. Généralement, ils le nettoient et proposent des graphiques pouvant être reproduits ou améliorés.

master-big-data
Dossier

Travailler dans le Big Data : pourquoi suivre un cursus Master ?

Un Master Big Data peut signifier un débouché vers de nombreuses entreprises. Ces dernières ont en effet besoin de personnel professionnel pour gérer des données massives. Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d’aider à la prise de décision. Et cela est essentiel dans la stratégie et la gestion de toute organisation, de la plus petite start up à la plus grande multinationale.

À grande échelle, le volume de données est énorme. Cela peut aller des transactions bancaires aux incidents de circulation en passant par les enregistrements des patients dans les hôpitaux, etc. Des milliards de données sont produites chaque seconde. En ce sens, une formation initiale ou continue dans le domaine du Big Data est l’un des pré-requis pour pouvoir travailler sur ces quantités colossales d’informations.

Quelques raisons de faire un Master Big Data

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles il est tout à fait envisageable de se spécialiser dans le Big Data. En effet, un métier Big Data tel que le data analyst est un projet professionnel à la fois motivant et enrichissant.

Préparation aux défis

Le Master Big Data est intéressant pour la raison suivant : le professionnel se prépare à faire face à de nouveaux défis. Parmi ces derniers, on peut citer la vente, le Business Intelligence (BI), la gestion de bases de données, etc.

Vision globale

Le professionnel apprend à avoir une vision beaucoup plus globale de la nature des données. Sur cet aspect, il peut remarquer la différence dans leurs types et leur origine. Ainsi, il peut prendre une excellente décision lors de leur utilisation.

Développement des compétences techniques

Dans le Big Data, il est important que le professionnel soit capable de développer différentes techniques. Celles-ci lui permettront de faire une analyse des données. Comme pour le cas des data scientists, le développement d’une Intelligence artificielle via la Machine Learning permet de construire des modèles prédictifs.

machine-learning-big-data

Utilisation d’outils

Un Master Big Data permet de savoir comment utiliser les différents outils nécessaires à l’analyse des données, à leur bonne segmentation, à la description du client, etc.

Forte demande

Actuellement, les entreprises ont une très forte demande pour les métiers du Big Data. Par conséquent, un Master Big Data est une excellente voie pour se former dans l’un des domaines du Big Data qui sont requis par les meilleures entreprises du monde.

De meilleures opportunités d’emploi

Le Big Data est actuellement l’un des sujets les plus évoqués sur le marché du travail. La recherche d’expériences professionnelles est en hausse en raison du salaire élevé. Par conséquent, suivre un cursus Master Big Data augmente les chances de postuler pour de meilleurs emplois.

Une meilleure préparation

Un Master Big data permet d’avoir un profil et un cursus beaucoup plus spécialisés qui sont plus intéressants pour les entreprises. De cette manière, les possibilités sont plus larges et importantes.

Les sujets traités tout au long d’un Master Big Data

Un cursus Master Big Data peut se composé de différents modules de formation. Leur nombre dépend de l’école ou de l’université qui le propose. À titre d’exemple, celui de l’Université Paris 8 est une formation continue sur plusieurs domaines. Par exemple, l’Intelligence artificielle, les systèmes d’information, le Big Data et l’apprentissage automatique.

Pour faire simple, un Master Big Data consiste avant tout à inculquer aux étudiants le contenu de la partie calcul ou traitement du Big Data : développement de l’infrastructure, du stockage et du traitement des données. Ensuite, il y a la partie analytique de la data science qui porte sur le traitement, le nettoyage et la compréhension des données ainsi que l’application algorithmique et la visualisation des données.

Une fois ces bases acquises, les étudiants passent vers la partie concernant le Business Intelligence en mettant l’accent sur la réception et l’application pratique des données. Bien évidemment, des matières optionnelles peuvent être ajoutées au cursus afin d’acquérir des compétences spécifiques comme la gestion de projet Big Data, le Cloud Computing ou le Deep Learning.

Les compétences développées durant un Master Big Data

  • Programmation en R pour les méthodes statistiques et Python pour le Machine Learning.
  • Utilisation des plateformes telles qu’AWS, BigML, Tableau Software, Hadoop, MongoDB.
  • Gestion et récupération d’informations à l’aide de systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL.
  • Traitement des données distribué et application des modèles MapReduce et Spark.
  • Configuration du framework Hadoop et utilisation des conteneurs.
  • Visualisation des données et de reporting pour l’évaluation des modèles de classification et des processus métier.
  • Procédures ETL et utilisation appropriée des stratégies à l’aide d’outils de pointe.
  • Conception de stratégies de Business Intelligence et intégration du Big Data avec le Data Warehouse.

data-warehouse

Les points forts d’un Master Big Data

Ceux qui souhaitent faire Master Big Data sont formés tout au long d’un cursus d’avant-garde. De plus, des mises à jour du contenu sont constamment enseignées en raison de l’évolution des technologies. Chaque étudiant acquière un profil professionnel qui répond aux besoins réels du marché.

En effet, le cursus comprend des phases pratiques. Ici, l’étudiant est formé aux nouvelles technologies liées au Big Data et aux outils les plus utilisés sur le marché du travail. Il travaille entre autre sur des projets pour développer et mettre en œuvre des solutions Big Data en situation réelle.

Par ailleurs, étant donné que des séminaires sur le domaine du Big Data sont souvent organisés, les étudiants en Master Big Data sont invités à y participer. Par exemple : des échanges avec des enseignants chercheurs, des chefs d’entreprise, etc. L’objectif est de compléter leurs connaissances des outils de Cloud Computing, Business Intelligence, Machine Learning, méthodologies de projet Big Data, etc.

Les débouchés avec un Master Big Data

Les professionnels du Big Data sont parmi les plus demandés par les entreprises. Ils seront également les plus recherchés à l’avenir. Les organisations se concentrent sur la collecte de données et l’analyse des informations clients ainsi que sur l’interprétation des données massives.

Le besoin de profils analytiques dans différents secteurs d’activité croît dans les entreprises. Par conséquent, elles requièrent plus d’analyse de données et de développement d’Intelligences Artificielles. C’est pour cette raison que les métiers du Big Data ci-dessous sont les postes en ligne de mire des détenteurs d’un Master Big Data.

1.      Chief data officer

Le chief data officer (CDO) est le responsable des données au plus haut niveau sur le plan technologique, commercial et sécuritaire. Il est chargé de la gestion des données en tant qu’actif de l’entreprise. Ses fonctions comprennent la stratégie d’exploitation des données et la gouvernance des données.

2.      Digital analyst

Sa mission est de donner du sens aux données collectées grâce à différents outils de mesure en ligne. À travers des rapports, des présentations et des tableaux de bord, il formule des recommandations stratégiques pour aligner les objectifs de l’entreprise sur ceux qu’il a pu mesurer en ligne. Il développe également des propositions d’optimisation pour les sites en ligne et conçoit des stratégies de mesure. Une connaissance approfondie du marketing, de la stratégie commerciale et des compétences en communication sont nécessaires pour qu’il ait la capacité de rendre compte des résultats.

3.      Data analyst

Il vise à donner du sens aux données collectées à partir des projets d’intégration Big Data et transforme ces données en informations utiles et pertinentes pour l’entreprise. Il est en charge de la gestion et de l’infrastructure des données, de la gestion des connaissances et de la direction des plans d’analyse de données dans des environnements tels que les réseaux sociaux. Une connaissance de la programmation, des bibliothèques d’analyse de données, des outils d’Intelligence artificielle et des rapports est requise.

4.      Data scientist

Le data scientist réalise des algorithmes d’apprentissage automatique qui seront capables d’automatiser les modèles prédictifs, c’est-à-dire, de prédire et de classer automatiquement les nouvelles informations. Pour ce faire, il possède des compétences en statistiques et mathématiques appliquées.

5.      Data architect

Ce professionnel est en charge de la conception et de la gestion de gros volumes de données. Il prépare les bases de données d’une manière alignée sur les objectifs de l’entreprise. Ainsi, d’autres professionnels peuvent effectuer l’analyse des données pertinentes.

6.      Business Intelligence analyst

Ce professionnel utilise des méthodes et des techniques analytiques pour comprendre le client et son impact sur l’entreprise. Il identifie les opportunités de monétisation grâce à l’analyse des données. Pour ce faire, il crée des stratégies centrées sur la relation client à partir de l’analyse des comportements issus du croisement des données CRM internes avec des données externes générées par l’interaction sociale. Cependant, il doit avoir un diplôme d’ingénieur, en statistiques ou en mathématiques ainsi que des compétences en gestion de bases de données et langages de programmation (ex : Python).

7.      Expert en éthique et confidentialité des données

C’est l’un des profils qui sera demandé à l’avenir. En effet, il s’adaptera rapidement à tous les changements à venir dans un environnement très complexe et ambigu.

data management
Définitions

Qu’est-ce que le data management ?

Le concept de data management ou gestion des données comprend une liste complète de sujets associés et connexes qui couvrent l’ensemble du processus de gestion et d’exploitation des données. Dans cette liste, nous pouvons trouver des termes tels que l’architecture de données, la modélisation de données, l’intégration de données, la qualité des données, le Big Data  la confidentialité et la sécurité des données. Il s’agit d’une partie du Business intelligence permettant, au même titre que les autres éléments clé de la data science, de mettre en place des outils optimisant la prise de décisions.

Qu’est-ce que le data management ?

On entend souvent parler de la gouvernance des données ou data governance. Mais, il ne s’agit que d’un élément clé du data management. Et la gestion des données est un ensemble complet de pratiques, de concepts, de procédures et de processus. C’est également un large éventail de systèmes complémentaires qui permettent à une organisation de prendre le contrôle de ses ressources d’informations, de la collecte à la sécurisation des données.

Le data management en tant que pratique générale concerne le cycle de vie complet de données de référence depuis leur point de création d’origine jusqu’à leur mise hors service finale.

Concepts autour du data management

Beaucoup de questions sont posées autour du sujet « data management » :

  • Est-il facile d’accéder, de nettoyer, d’intégrer et de stocker les données personnelles des gens ?
  • Quel type de données les acteurs au sein de l’entreprise utilisent-ils ?
  • L’entreprise dispose-t-elle d’un système efficace pour une analyse de données au fur et à mesure qu’elles circulent en interne ?

taches-data-management

Ces questions invitent à comprendre certains concepts permettant de connaître en profondeur ce qu’est réellement la gestion des données :

1.      Accès aux données

Ce terme fait référence à la capacité d’accéder et de récupérer des informations où qu’elles soient. Certaines technologies peuvent rendre cette étape aussi simple et efficace que possible afin que les entreprises puissent utiliser les données et ne pas seulement les trouver.

2.      Qualité des données

Il faut s’assurer que les données soient exactes et utilisables aux fins prévues. Cela commence à partir du moment où elles sont trouvées et se poursuit via divers points d’intégration avec d’autres données.

3.      Intégration de données

Ce terme définit les étapes pour combiner différents types de données. Les outils d’intégration de données permettent de concevoir et d’automatiser les étapes.

4.      Contrôle des données

Il s’agit d’un ensemble continu de règles et de décisions permettant de gérer les données d’une entreprise afin de garantir que la stratégie sur ces données est alignée celle de l’entreprise.

5.      Master data management (MDM)

Unification et gestion de toutes les données communes et essentielles à tous les domaines d’une organisation. Ces données de base sont généralement gérées à partir d’un seul emplacement ou concentrateur.

6.      Transmission de données

Implique l’analyse des données au fur et à mesure qu’elles se déplacent en appliquant une logique aux données : identification des modèles dans les données et filtration pour des utilisations multiples à mesure qu’elles circulent dans l’organisation.

Avantages apportés par le data management

Pour une entreprise, le data management est la première étape dans la gestion d’un volume de données à la fois structurées et non structurées. Mais, ce n’est que grâce aux meilleures pratiques qu’elle peut exploiter la puissance de ces données. C’est également l’unique solution pour obtenir les informations dont elle a besoin pour rendre les données utiles.

En fait, le data management permet aux organisations d’utiliser l’analyse des données à des fins de marketing et de relation client :

  • Personnaliser l’expérience client
  • Ajouter de la valeur aux interactions avec les clients
  • Identifier en temps réel les causes des échecs marketing
  • Récolter les revenus associés au marketing axé sur les données
  • Améliorer l’engagement client
  • Augmenter la fidélité des clients

CRM-Data-Management

Bonnes pratiques dans le data management

Dans toute opération de data management, il faut savoir gérer les données et acquérir les connaissances nécessaires pour prendre de bonnes décisions. Pour ce faire, il faut commencer par se poser une question d’ordre commerciale et acquérir les données nécessaires pour y répondre.

Les entreprises collectent de grandes quantités d’informations à partir de diverses sources. Elles utilisent ensuite les meilleures pratiques tout au long du processus de stockage et de gestion, de nettoyage et d’extraction des données. Enfin, elles procèdent à l’analyse et la visualisation des données pour éclairer leurs décisions commerciales.

Il est important de noter que les meilleures pratiques de gestion des données se traduisent par des améliorations analytiques en même temps. En gérant et en préparant correctement les données pour l’analyse, les entreprises optimisent leur Big Data.

Certaines des meilleures pratiques de data management que les entreprises cherchent désespérément à mettre en œuvre sont :

  • La simplification de l’accès aux données traditionnelles et émergentes.
  • Le nettoyage des données pour insuffler de la qualité dans les processus métier existants
  • Le façonnage des données à l’aide de techniques de manipulation flexibles
formation-data-management
Dossier

Formation en data management : la gouvernance des données

Une formation pour devenir data manager telle qu’un Master data management a pour objectif de former des experts au traitement avancé de gros volumes de données. Pour ce faire, il va acquérir les compétences nécessaires pour maîtriser divers outils et techniques : récupération, stockage, analyse et visualisation des données. Cela concerne celles produites dans les différents systèmes d’information contenant des données massifs appliqués à tout secteur économique.

La mise en place d’une formation data management naît de la nécessité de former des professionnels à l’analyse du Big Data dans un contexte où les données collectées sont déterminantes dans la prise de décisions dans n’importe quel secteur.

Les sujets traités tout au long de la formation data management

  • Fondements technologiques du Big Data
  • Modèles de programmation pour le Big Data
  • Optimisation des gros volumes de données
  • Méthodes de récupération et de stockage des données
  • Gestion de la qualité des données (data quality)
  • Les flux de données et les modèles de prédiction
  • Apprentissage non supervisé
  • Traitement des données pour la Business Intelligence
  • Intelligence pour le Big Data
  • Visualisation de données
  • Protection des données (nouvelles tendances et loi sur la sécurité des données)
  • Exploration de données
  • Tendances de la cybersécurité

Les profils des candidats

Dans cette section, nous allons vous détailler certaines des caractéristiques du profil recommandé pour les personnes qui souhaitent suivre une formation data management.

Les écoles et formations continues ou à distance proposent généralement une étude de profil. Cela aide les candidats à mieux comprendre comment ils vont explorer les parcours de la formation. Par la même occasion, ils seront orientés vers les métiers faisant partie de leurs préférences où ils tireront la meilleure partie de leurs compétences.

competences-data-management

Capacités

  • Compétences mathématiques
  • Analyse du problème
  • Analyse des informations
  • Sensibilité organisationnelle
  • Compétence numérique
  • Capacité critique
  • Planification et organisation

Intérêts

  • Connaître les applications de l’analyse Big Data dans les entreprises et entreprises de tous secteurs
  • Maîtriser les techniques et outils disponibles pour la visualisation, le stockage, la gestion des données de références et l’utilisation des informations fournies par le Big Data
  • Élargir les connaissances en Intelligence artificielle
  • Connaître les dernières tendances en matière de droit de la cybersécurité et de la sécurité des données

Aspects de personnalité recommandés

  • Agilité mentale
  • Constance
  • Méticulosité
  • Précision
  • Discipline
  • Engagement

Les domaines professionnels du data manager

Voici quelques lignes directrices concernant les possibilités de placement auxquelles un étudiant en data management peut postuler à la fin de la formation.

Débouchés

Les opportunités professionnelles après une formation data management, y compris un Master, sont très larges. En effet, les données massives sont une réalité qui touche aujourd’hui tous les secteurs économiques et sociaux. L’analyse de données peut être appliquée dans des domaines. Cela peut aller de la gestion de l’information dans des entreprises publiques et privées à l’analyse de données Web en passant par l’analyse de données marketing et le développement de systèmes.

Fonctions et activités

  • Récupérer, analyser et organiser les informations de manière compréhensible pour aider les entreprises à prendre des décisions.
  • Gérer les outils utilisés pour la collecte et le stockage des données afin de configurer des systèmes de stockage et de traitement évolutifs.
  • Collaborer avec les entreprises et les institutions dans la prise de décisions concernant leurs activités après une analyse exhaustive des données et des informations disponibles.
  • Diriger les projets pour obtenir des connaissances grâce à des méthodologies efficaces d’analyse de données volumineuses.
  • Appliquer l’analyse et la gestion des données aux opportunités commerciales spécifiques d’une entreprise.
  • Construire des systèmes de veille stratégique en utilisant les outils les plus appropriés.
  • Concevoir et appliquer des solutions liées aux problèmes de sécurité et de confidentialité dans les environnements Big Data.

Perspectives d’emploi

Les technologies de l’information et de la communication (TIC) sont l’un des principaux secteurs émergents dans lesquels les possibilités d’emploi sont à la hausse.

Aujourd’hui, on constate que la majorité des entreprises augmentent leurs investissements dans des projets Big Data et Intelligence artificielle. Ce fait signifie que le marché du travail dans ce secteur est très favorable pour trouver un emploi.

emplois-data-management

De plus, l’analyse et la gestion de données massives intéressent les entreprises de tout domaine. Ainsi, l’offre d’emploi est très large tant en nombre que dans des environnements où elle peut être pratiquée.

Formation complémentaire et études associées

En complément d’une formation data management, il est possible de suivre des cours de transformation numérique qui permettront d’avoir une vision plus large et actualisée du monde des affaires. De plus, tous les cours sur l’Intelligence artificielle, la cybersécurité ou sur d’autres aspects liés au Big Data sont utiles pour être au courant des dernières nouveautés technologiques du secteur. Il est important de rester à jour. La raison est que les technologies évoluent constamment.

Les entreprises prêtent attention aux bagages des postulants aux postes liés au Big Data qu’elles proposent. Toute acquisition de nouvelles compétences est également un atout, surtout sur le salaire. En effet, cela signifie que le candidat a enrichi son expérience en maîtrisant de nouvelles techniques.

Définitions

Data analyst : fonctions et formation

Le métier de data analyst est de plus en plus prisé sur le marché du travail. Toutes sortes d’entreprises recherchent ses compétences. Tout le monde parle du Big Data, de l’apprentissage automatique ou Machine Learning, du traitement de données, de la gestion de l’analyse de données et de l’exploration de données.

Dans cet article, nous allons apporter des explications sur le cœur de métier d’un analyste de données et tout ce qu’il apprend tout le long de la formation data analyst.

Le Big Data : centre de gravité de la formation data analyst

Bon nombre de jeunes diplômés se demandent encore pourquoi suivre une formation en Big Data. La réponse peut se résumer comme suit : parce que c’est ainsi qu’ils peuvent s’assurer d’avoir un emploi à l’avenir.

Beaucoup ne savent pas encore ce qu’est l’analyse de données. Pour résumer, il s’agit du moyen de rendre toutes les données acquises dans l’environnement numérique compréhensibles et utiles pour les entreprises à travers son analyse et sa gestion. Différents domaines de l’entreprise en bénéficie : marketing, commerce, relation client ou CRM, etc. Pour ce faire, le data analyst travaille  avec des méthodologies de business intelligence et des outils logiciels spécifiques.

Que fait un data analyst ?

Il est important de connaître les principales fonctions d’un data analyst avant d’avoir un projet professionnel d’en devenir un.

1.      Identification des données

La première chose qu’un data analyst fait avant d’analyser et de traiter les données est d’identifier les informations. Il s’agit uniquement des données qui intéressent l’entreprise depuis différentes sources. Pour ce faire, il doit structurer ou ordonner toutes ces données dans des graphiques et des tableaux pour en faire une présentation adéquate.

fonctions-data-analyst

2.      Établir des directives sur le comportement des clients

Une des principales fonctions du data analyst est de mettre en œuvre les stratégies nécessaires pour guider l’entreprise en fonction du comportement des clients. Les canaux numériques sont généralement les principaux domaines concernés. En effet, des actions plus personnalisées doivent être menées pour déterminer exactement ce que le public souhaite.

3.      Traitement et regroupement des informations

L’analyste de données doit développer un traitement de données ardu à travers des opérations mathématiques et l’utilisation de langages de programmation. Il faut ensuite les regrouper par catégories d’informations pour les ordonner et en tirer des conclusions à forte valeur ajoutée pour l’entreprise.

4.      Effectuer une communication transparente avec l’organisation

Travailler en tant que data analyst est en réalité devenir le gardien de toutes les informations traitées par l’entreprise. Son rôle est de générer des rapports. Ces derniers sont destinés aux services qui bénéficient des données analysées. Par conséquent, ils doivent être conforme au domaine d’activité de l’entreprise. D’une certaine manière, il interprète les données pour en tirer des informations utiles pour la prise de décision.

Pré requis pour suivre une formation data analyst

Pour devenir data analyst, il est nécessaire de répondre aux exigences essentielles répondant aux rigueurs du poste.

Niveau d’étude minimum

Devenir un data analyst n’est pas à la portée de quelqu’un ayant un niveau bac. Il faut au minimum avoir suivi une formation dans une école de marketing ou une école spécialisée dans le digital. Il existe toutefois plusieurs formations dispensées par des écoles d’informatique, des centres de formation et même par Pôle Emploi.

Par ailleurs, il n’est pas rare de voir l’analyse de données comme une spécialisation. C’est le cas notamment dans certains cursus pour l’obtention d’une Licence professionnelle, d’un Master ou d’un Master spécialisée.

Capacité de synthèse de données

Il est nécessaire d’avoir la capacité de synthétiser des données pour savoir comment choisir et extraire les informations les plus pertinentes et utiles pour l’entreprise. Il est très important de connaître ses objectifs au même titre que le secteur dans lequel elle opère. La détection des problèmes et leur résolution grâce à une analyse exhaustive de leurs caractéristiques fait ensuite appel à cette extraction de données.

pre-requis-formation-data_analyst

Communication fluide avec les parties prenantes

Il est nécessaire pour le data analyst d’avoir une communication fluide avec les dirigeants et les managers. Ce sont des pré-requis pour pouvoir expliquer les résultats de manière précise sans entrer dans les détails techniques. Un langage simple permettra à la direction de mieux comprendre la portée des conclusions de l’analyse.

Langage de programmation

Un data analyst doit avoir de bonnes compétences informatiques et savoir gérer les langages de programmation. En même temps, il doit maîtriser les mathématiques statistiques pour développer une analyse adéquate et tirer des conclusions d’un point de vue critique et objectif.

Transformer les données en recommandations est l’une des qualités les plus appréciées par les employeurs. C’est pour cela qu’ils décident d’inclure un data scientist et un data analyst parmi leur personnel.

Qu’apprend-on d’une formation data analyst ?

On peut trouver facilement en ligne une formation data analyst . Que ce soit chez Pôle Emploi ou via une formation mise en place à distance, il existe de multiples sujets traités. Certains sont souvent abordés jusqu’à la fin de la formation :

  • Fondamentaux du Big Data (techniques et concepts)
  • Data science (comprendre la science des données)
  • Comprendre le Big Data (analyse et visualisation des données)
  • Comprendre l’analyse des données (Power BI)
  • Business Intelligence (différence avec l’analyse de données)
  • Langages de programmation (Python, R…)
  • Techniques et outils de reporting essentiels
  • Techniques outils et de reporting avancés
  • Etc.
data-scientist
Définitions

Data scientist : l’expert du Big Data

L’utilisation quotidienne de services tels que les médias sociaux, la navigation mobile et la numérisation de toutes les transactions font depuis longtemps partie de la vie quotidienne. D’énormes quantités de données en découlent. Non seulement de nouvelles apparaissent chaque jour, mais elles augmentent de façon exponentielle d’année en année.

Les entreprises utilisent ces données au quotidien pour prendre des décisions stratégiques. Le rôle du data scientist est de créer une base de données structurée à partir de ces données brutes. Il y apporte ensuite son analyse et les traite afin qu’elles aient de la valeur et soient utiles (à des fins marketings par exemple).

À première vue, le rôle d’un data scientist semble se résumer à valoriser le Big Data. Cependant, la taille des données et leur caractère hétérogène sont des facteurs qui complexifient ses tâches.

Quelles sont les missions d’un data scientist ?

Le data scientist est un expert du Big Data. Il ne fait pas que collecter des données, mais les traite et les valorise en ce qu’on appelle communément le Smart Data. Pour ce faire, il effectue des analyses avancées via des outils de Business Intelligence (BI) qui s’occupent des processus et des procédures d’analyse commerciale.

Les outils d’analyse de Business Intelligence examinent principalement les données historiques. Les analyses qui sont ainsi réalisées par le data scientist sont non seulement plus avancées sur le plan technologique, mais se concentrent souvent sur la prédiction des tendances. L’analyse prédictive fait partie des analyses avancées faites par cet expert du Big Data. Cela lui permet d’évaluer les effets de certains changements futurs.

Mais avant d’en venir à l’analyse, le data scientist s’assure d’abord qu’il dispose d’une base de données solide. Sans cela, il ne peut apporter des prédictions fiables.

Toutefois, même s’il travaille sur des données brutes, le data scientist n’a pas de difficulté à analyser des données non structurées. En effet, elles le sont généralement au début de leur cycle de vie. Dans ce bric-à-brac d’informations, son travail consiste à extraire uniquement les données pertinentes. Ensuite, il les filtre par ordre d’importance et à les cartographie grâce à des outils de cartographie. Il convertit également l’ensemble de données triées dans le format approprié.

missions-data-scientist

Quelles sont les compétences requises pour devenir data scientist ?

Des connaissances dans des domaines techniques tels que les bases de données ou le génie logiciel sont aussi importants. En effet, le data scientist doit maîtriser des langages de programmation tels que Python ou Java pour développer des algorithmes lui permettant d’utiliser à bon escient les données qui lui sont confiées.

Il doit aussi avoir de solides connaissances dans diverses disciplines. On peut citer les mathématiques et les statistiques. Elles lui permettent de développer des modèles prédictifs qui seront des outils d’aide à la décision. Bien entendu, ses connaissances en mathématiques lui sont utiles pour pouvoir travailler sur des bases de données SQL et NoSQL.

Outre l’aspect académique de ses compétences, le data scientist doit également avoir un esprit analytique. En ce sens, il doit avoir la capacité de réagir de manière rationnelle face à un problème, de faire preuve de logique par rapport à ses décisions.competences-data-scientist

Quelles formations suivre pour être data scientist expert ?

En France, les cours et formations sur le métier de data scientist se multiplient. Quiconque étudie la science des données acquiert les compétences de base avec lesquelles les données peuvent être scientifiquement traitées et évaluées à des fins commerciales. Il existe également des cours de perfectionnement. Ils s’adressent aux personnes ayant déjà étudié les mathématiques, l’informatique ou les statistiques et qui souhaitent poursuivre leur développement professionnel.

Les grandes écoles françaises comme HEC, INP, IAMD (Telecom Nancy), ENSAE ParisTech et Télécom Paris Tech ont récemment ajouté à leurs formations en ingénierie informatique ou en mathématique des cours à destination des candidats au métier de data scientist. Parallèlement, des centres de formation se développent. Ils apportent des solutions répondant aux attentes des entreprises et des particuliers cherchant à devenir un expert de la data science.

Quels sont les salaires proposés aux data scientists ?

La science des données est un secteur qui est encore en plein développement. Mais, les métiers qui y sont liés comme celui du data scientist bénéficient d’une excellente notoriété que les salaires attirent de plus en plus de jeunes diplômés et personnes en réorientation professionnelle.  

Pour un débutant, il peut espérer un salaire net de 35 000 et 38 000 euros par an. Dès lors qu’il a acquis de l’expérience (4 ans minimum), il peut gagner 10 000 à 15 000 euros de plus. Pour le cas d’un data scientist confirmé et expert, le salaire peut aller jusqu’à 60 000 euros par an.

Dossier

Power BI : Définition et 6 raisons d’utilisation

Jusqu’à présent, les données sont la meilleure source de connaissances pour les entreprises. En effet, elles en génèrent plus que jamais, d’où l’apparition du terme Big Data. Cependant, accumuler de telles quantités d’informations numériques à très peu d’utilité à moins que ces organisations en comprennent le sens. C’est là qu’interviennent les logiciels de Business Intelligence en self-service tels que Power BI.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est le nom commun attribué à une variété d’applications et de services basés sur le Cloud. Ces derniers sont conçus pour aider les entreprises à collecter, gérer et analyser diverses sources de données via une interface facile à utiliser. Il permet de rassembler les données et de les traiter. Mais surtout, il est utile pour transformer les données en informations intelligibles souvent à l’aide de graphiques et de tableaux visuellement précis et faciles à traiter. Cela permet aux utilisateurs de créer des rapports interactifs et de les partager à toutes les parties prenantes d’une entreprise.

Cette application Microsoft se connecte à une variété de sources de données. Il peut s’agir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données sur un data warehouse. Il peut également se connecter à des applications à la fois dans le Cloud et sur les serveurs de l’entreprise.

Cette appellation est un terme général et peut faire référence à une application de bureau Windows appelée Power BI Desktop. Il peut s’agir d’un outil ETL (Extract, Transform and Load) dénommé Power Query ou d’un service en ligne SaaS (Software as a Service) appelé Power BI Service. Il peut aussi s’agir d’applications mobiles Power BI pour les Smartphones et tablettes Windows ainsi que pour les appareils iOS et Android.

interface-power-bi

Power BI est basé sur Microsoft Excel. En tant que tel, la courbe d’apprentissage d’Excel vers Power BI n’est pas si raide. Quiconque peut utiliser Excel peut utiliser Power BI. Mais, ce dernier est beaucoup plus puissant que la feuille de calcul.

Que fait cette application d’analyse de données ?

Dans tout environnement d’entreprise, il est essentiel d’unifier toutes les informations disponibles autour d’une même plateforme que ce soit dans le Cloud ou en local. Pour ce faire, Power BI est l’outil idéal. Il permet d’appliquer les connaissances de la Business Intelligence (BI) en exploitant des données en temps réel provenant de différentes sources et en créant des rapports. Sur un simple tableau de bord se trouvent les résultats de tous les éléments à analyser et partager entre plusieurs professionnels d’une même entreprise.

En effet, cette application d’analyse de données est utilisée pour la création de rapports basés sur les données de l’entreprise. En utilisant Power BI, l’utilisateur peut se connecter à un large éventail d’ensembles de données et classer les informations fournies par le biais de la data visualisation afin qu’elles puissent être mieux comprises et assimilées. Le tableau de bord généré à partir de ces données peut être partagé avec d’autres utilisateurs.

Power BI aide les entreprises à voir non seulement ce qui s’est déroulé dans le passé et ce qui se passe dans le présent, mais également ce qui pourrait se produire dans le futur. Cet outil d’analyse de données est doté de fonctionnalités d’apprentissage automatique. Il permet ainsi à son utilisateur de détecter un modèle de données et d’utiliser ce modèle pour effectuer des prédictions éclairées et exécuter des scénarios de simulation. Ces estimations permettent à l’entreprise pour laquelle il travaille de générer des prévisions. Elle aura ainsi la capacité de se préparer à répondre à la demande future et à adopter des mesures clés.

6 raisons d’utiliser Power BI 

Pour les entreprises qui souhaitent plus de puissance de reporting et de force analytique que ce qu’offre Excel, Power BI est à un tout autre niveau du Business Intelligence. Avec cet outil, les entreprises peuvent collecter, analyser et visualiser l’ensemble de leurs données, ce qui leur donne un meilleur aperçu de leur productivité et de leur compétitivité. Ainsi, elles peuvent prendre des décisions plus éclairées basées sur des données réelles.

Pour mieux comprendre la puissance de Power Bi, voici quelques-uns de ses principaux avantages :

  • Les entreprises peuvent gérer de grandes quantités de données via cette application qu’en utilisant d’autres plateformes d’analyse de données.
  • Les informations peuvent être visualisées à l’aide de modèles afin que les entreprises puissent mieux comprendre leurs données.
  • Il est basé sur le service Cloud de sorte que les utilisateurs bénéficient de capacités d’intelligence de pointe et d’algorithmes puissants régulièrement mis à jour.
  • Plusieurs personnalisations permettent aux utilisateurs de créer des tableaux de bord afin d’accéder rapidement aux données dont ils ont besoin.
  • Il propose une interface intuitive qui le rend beaucoup plus facile à utiliser que les feuilles de calcul complexes.
  • Il garantit la sécurité des données en offrant des contrôles d’accessibilité internes et externes.

avantages-power-bi

Pour résumer, Power BI est la solution professionnelle pour visualiser et transformer les données. Mais, il sert surtout à partager des informations avec tous les services de l’entreprise, de manière efficace et rapide. Grâce à ses tableaux de bord intuitifs et à son contrôle d’accessibilité, tout le monde dispose d’informations en temps réel. Toutes les parties prenantes pourront les consulter à tout moment et en tout lieu.

L’analyse des données pour soutenir la prise de décision

Power BI est l’un des plus pratiques et performants outils Microsoft pour l’analyse de données. Il s’est imposé comme le leader du secteur. Il reflète d’ailleurs les connaissances et l’expérience de Microsoft dans ce domaine à travers des solutions telles qu’Excel ou SQL Server et ses compléments (SSAS, SSIS et SSRS).

Power BI facilite la transformation des données en informations grâce à des modèles analytiques. Cela va de l’information à la connaissance en passant par des rapports analytiques avec des graphiques, des tableaux, etc. L’objectif de Microsoft est d’offrir un outil de prise de décisions intelligentes en réduisant les risques. Il apporte une réponse efficace aux besoins d’un des professionnels qui interviennent dans ce domaine : le data analyst.

À part cela, Power Bi est également un outil multiplateforme pour la surveillance de l’entreprise en temps réel par les parties prenantes partout et à tout moment.

L’autre atout de Power BI dans l’analyse des données est son intégration totale avec la suite Office 365. Il donne accès à SharePoint, à un calendrier, à Microsoft Flow pour les flux de travail et à une longue liste de fonctionnalités et de possibilités sans quitter l’environnement Office 365.

Par ailleurs, Microsoft s’est fortement engagé envers les techniques d’apprentissage automatique. Power BI offre de multiples fonctionnalités dans ce domaine :

  • L’analyse automatique des informations
  • Le calcul des corrélations
  • L’identification de valeurs aberrantes
  • Le regroupement
  • L’intégration de Python pour l’importation de données et la création de graphiques
  • Etc.
data-analyst
Dossier

Qu’est-ce qu’un data analyst ?

Le domaine du Big Data, le Cloud Computing et l’intelligence artificielle ne cessent de croître. Grâce à cela, de nouveaux métiers apparaissent chaque jour comme l’analyste de données ou data analyst  qui est devenu l’un des profils les plus demandés du secteur.

Qu’est-ce qu’un data analyst ?

Le data analyst est un profil professionnel qui, grâce à l’interprétation des données, peut établir des stratégies au sein d’une entreprise comme une stratégie marketing par exemple. Par conséquent, il doit savoir collecter des données et les analyser.

Un data analyst travaille avec de grandes quantités de données brutes, mais les données en elles-mêmes ne disent rien. L’entreprise a besoin d’un expert qui trouve des modèles à travers ces données pour pouvoir effectuer certaines actions, car leur interprétation est un outil de prise de décision.

Quelles sont les tâches quotidiennes d’un data analyst ?

Aujourd’hui, la plupart des entreprises sont constamment derrière l’utilisateur. Par conséquent, il est essentiel d’avoir un département d’analyse de données dirigé par un chief data officer travaillant aux côtés de data analysts qui interprètent les données statistiques recueillies afin d’établir des modèles de comportement des clients.

L’analyste de données est en charge de :

          L’extraction, le traitement et le regroupement des données

          L’analyse de ces groupes de données

          L’établissement de rapports d’analyse

Il ne fait aucun doute qu’un analyste de données doit développer ses compétences mathématiques et statistiques. De cette manière, il parvient à effectuer une analyse complète des données extraites. Pour ce faire, il utilise plusieurs outils d’analyse ainsi que des langages de programmation utilisés dans la data science comme Python.

data-analyst

En plus de ces compétences en outils et statistiques, des qualités telles que le travail d’équipe doivent aussi être prises en compte. Et pour cause, un data analyst doit travailler main dans la main avec le département chargé des projets de Business Intelligence.

L’analyste de données est une figure nécessaire dans n’importe quel secteur. En ce sens, il doit être prêt à présenter des données à n’importe quel niveau de l’entreprise. Savoir communiquer efficacement devrait être l’un de ses points forts, car il ne traitera pas seulement avec le data scientist ou le data engineer, mais avec toutes les parties prenantes pour la bonne marche des activités.

L’analyste de données doit également être intrigué et curieux sur ce qui se cache derrière toutes les informations générées par une entreprise. Ce sont des capacités qui sont propres à une personne innovante telle qu’un data analyst.

Pourquoi les entreprises recherchent-elles des data analysts ?

Un data analyst apporte de la valeur à son travail. Et pour cause, un bon analyste de données a cinq caractéristiques que chaque entreprise recherche.

1.      Curiosité pour analyser et interpréter les données

La première grande raison pour laquelle un data analyst est important dans une entreprise est qu’il prend les données, les analyse et en tire le meilleur parti. Il s’agit d’un élément important de son profil dans la mesure où il s’occupe de la grande quantité de données stockées et gérées par les entreprises.

2.      Capacité à résoudre des problèmes

L’un des traits les plus courants d’un bon analyste de données est qu’il est une personne orientée vers la résolution de problèmes. Le data analyst se démarque de cette capacité à résoudre les problèmes qui apparaissent, l’un des points qui caractérisent un bon travailleur.

3.      Capacité à résoudre les problèmes techniques

En plus de savoir analyser, interpréter et contourner les problèmes simples, un bon data analyst se distingue aussi par sa capacité à résoudre des problèmes techniques. Il doit avoir des connaissances en programmation et sait utiliser le langage informatique comme SQL.

4.      Capacité à s’adapter à n’importe quel secteur

En plus de savoir travailler sur des données, de prendre des décisions et d’utiliser le langage informatique, une autre caractéristique qui fait que les postes de data analyst sont nombreux est que l’analyste de données sait s’adapter à n’importe quel secteur d’activité. La capacité d’adaptation rapide à une entreprise, quel que soit son domaine, est une autre raison pour laquelle le métier d’analyste de données est valorisé.

Quel est le salaire d’un data analyst ?

La profession d’analyste de données est en plein essor et a un avenir pour les prochaines années. Le salaire annuel d’un data analyst junior peut commencer à partir de 35 000 euros. Au bout de quelques années, il peut atteindre 50 000 euros en fonction de l’expérience antérieure.

Il faut garder à l’esprit que ce métier sera de plus en plus sollicité grâce à la transformation digitale que vivent actuellement de nombreuses entreprises. Dans certaines organisations, un data analyst peut même facturer son travail jusqu’à 60 000 euros par an. Mais, encore une fois, tout dépend de l’expérience, un élément important que de nombreuses entreprises exigent. De plus, le salaire d’un analyste de données ne peut pas être dit en des termes généraux, car il peut également dépendre de divers facteurs liés à l’entreprise.