Que fait un data analyst ?

Les responsabilités d'un data analyst varient radicalement d'une entreprise à l'autre. Contrairement aux carrières dans le domaine de la médecine ou de la comptabilité, il n'existe pas de licence nationale ou d'État qu'un data analyst peut obtenir pour prouver ses qualifications. Il peut être très difficile d'avoir une idée précise de ce que fait un data analyst quotidiennement. Nous vous aiderons à comprendre le type de questions auxquelles répond un data analyst, les outils qu'il utilise, et nous vous montrerons comment vous pouvez entamer une carrière passionnante en tant que data analyst. La demande de data analysts augmente rapidement, car les entreprises cherchent à exploiter leurs vastes ensembles de données pour obtenir un avantage concurrentiel. Il n'y a pas de meilleur moment pour en apprendre davantage sur l'analyse des données.

Responsabilités quotidiennes

À la base, les data analysts transforment des données désordonnées en informations exploitables pour une entreprise ou une organisation. C'est au data analyst de prendre des données brutes et de les transformer en une histoire qui peut être racontée aux chefs d'entreprise.

Si les tâches d'un data analyst varient d'une entreprise à l'autre, certaines responsabilités sont communes à la plupart des data analysts. Si vous êtes intéressé par les détails de haut niveau des projets typiques desdata analysts, vous pouvez consulter des exemples de CV de professionnels des données.

- Récupération et nettoyage des données

Le·la data analyst passe environ 80 % de sa journée à récupérer, nettoyer et préparer des données. Les entreprises collectent toutes sortes de données sur leur marketing, leurs clients, leurs produits, et tout ce qui se passe entre ces trois. Ces données sont généralement stockées dans une base de données. Considérez une base de données comme une très grande feuille de calcul avec des millions et des millions de lignes. Pour accéder aux données d'une base de données, vous devez utiliser un langage de programmation appelé SQL. Lorsque vous allez pêcher dans l'océan, vous avez besoin d'un bateau pour accéder aux poissons. Considérez SQL comme le bateau dont vous avez besoin pour accéder aux données d'une base de données.

Même les petites entreprises ont des bases de données qui comptent des millions de lignes. C'est le travail du data analyst de déterminer exactement les données dont il a besoin pour répondre à la question sur laquelle il travaille. Ils doivent ensuite écrire le code SQL pour obtenir ces données et les transformer en une structure permettant de répondre à leur question.

- Création et automatisation de rapports

L'établissement de rapports est l'une des principales fonctions, et la plus importante, d'un·e data analyst. Les data analysts travaillent en étroite collaboration avec d'autres départements tels que les produits et le marketing afin de comprendre leurs besoins en matière de rapports.

Par exemple, pour élaborer un rapport permettant de déterminer si une nouvelle initiative de marketing fonctionne, un·e data analyst doit savoir quels indicateurs indiqueront si l'initiative « fonctionne », comment calculer ces indicateurs, où les données sont stockées pour effectuer ces calculs et, enfin, comment afficher les données afin qu'elles soient utiles et exploitables par l'équipe de marketing.

Une fois qu’un rapport est créé dans un outil d’aide à la décision tel que Tableau, le·la data analyst est chargé de maintenir et de mettre à jour le rapport si nécessaire. Une chose est certaine pour les data analysts : les rapports se cassent en raison de changements dans les données sous-jacentes utilisées pour générer le rapport. Vous devrez diagnostiquer et corriger ces problèmes pour vous assurer que le rapport affiche des résultats précis.

- Répondre à des questions commerciales de haut niveau

Tout comme pour la communication de données, répondre à des questions commerciales de haut niveau à l'aide de données nécessite une collaboration avec d'autres unités commerciales. Les data analysts ne travaillent jamais de manière isolée. Ils doivent comprendre en profondeur les problèmes commerciaux qu'ils tentent de résoudre, ce qu'ils font en discutant avec leurs collègues. Les données dans le vide sont inutiles. C'est le travail du data analyst de raconter une histoire avec ces données.

"Lorsque nous recrutons des data analysts, nous essayons de comprendre s'ils seront à l'aise pour prendre des décisions dans l'ambiguïté. Nous voulons des analystes capables de prendre des données et de formuler des recommandations exploitables tout en exposant les risques associés à leurs recommandations", déclare Neal Taparia, PDG de Soliatired.

Disons que votre entreprise a lancé une nouvelle fonctionnalité de produit il y a un mois. Votre patron veut maintenant savoir si le lancement de ce produit a eu un impact positif sur l'entreprise. C'est là que la créativité est un atout inestimable pour une data analyst. Vous devez dresser une liste des facteurs susceptibles d'influer sur la réussite du lancement, puis quantifier ces facteurs et parvenir à une réponse convaincante.

Par exemple, cette nouvelle fonctionnalité du produit a-t-elle eu un impact positif sur le taux de conversion des clients ? Cela a-t-il amélioré la fidélisation de la clientèle ? Cela a-t-il eu un impact sur le volume des demandes de support client ? En tant que data analyst, vous devrez formuler ces questions, puis combiner les réponses à ces différentes questions pour décider si la caractéristique du produit a aidé ou nui à l'entreprise. Enfin, les data analysts doivent formuler des recommandations concrètes fondées sur l'intuition et les données.

Contrairement à un scientifique des données, les data analysts ne construisent généralement pas de modèles prédictifs qui sont utilisés en temps réel dans un produit ou un site web. Par exemple, les data analysts ne construiront pas la fonctionnalité permettant d'alimenter les "articles recommandés" sur un site de vente en ligne, alors qu'un scientifique des données pourrait le faire.

- Collecte de nouvelles données

Après avoir travaillé avec vos partenaires commerciaux pour comprendre leurs besoins en matière de rapports ou les questions commerciales auxquelles ils aimeraient trouver une réponse, votre objectif en tant que data analyst est de rassembler les données nécessaires pour résoudre le problème. Que faire si les données dont vous avez besoin pour répondre à une question ne sont pas disponibles actuellement ? Par exemple, que se passe-t-il si vous avez besoin de savoir combien de temps un utilisateur a été connecté à son compte, mais que vous ne vous connectez pas au moment où la personne se déconnecte de son compte ? Si vous savez quand un utilisateur se connecte, mais pas quand il se déconnecte, vous ne pourrez pas savoir combien de temps il est resté connecté !

Comprendre et communiquer les lacunes dans la collecte de données d'une unité commerciale est une autre responsabilité importante du data analyst. Une fois qu'une lacune est identifiée, le·la data analyst travaillera en étroite collaboration avec l'équipe d'ingénierie pour mettre en œuvre une solution permettant de la combler.

Compétences des data analysts

Pour recueillir des données, les analyser et présenter les résultats, les data analysts ont besoin de quelques outils dans leur boîte à outils. Voici les principales compétences que les employeurs recherchent chez les data analysts :

Comme nous l'avons déjà dit, SQL est le langage de programmation utilisé pour extraire des données des bases de données. Comme presque toutes les entreprises stockent leurs données dans des bases de données, il est logique que 90 % des offres d'emploi de data analyst exigent des compétences en SQL ! Ensuite, vous avez besoin d'un outil pour analyser les données une fois qu'elles sont extraites de la base de données avec SQL. C'est là qu'interviennent Excel, Python, R et SAS. Ce sont tous des outils (Python, R et SAS sont des langages de programmation) qui peuvent être utilisés pour analyser des données. Grâce à ces outils, vous pouvez évaluer les tendances, effectuer des tests statistiques et visualiser les résultats de vos analyses.

Une fois que vous avez recueilli et analysé les données, vous pouvez afficher vos résultats dans un rapport qui se met à jour automatiquement et auquel les parties prenantes de l’entreprise peuvent accéder. Pour créer ces rapports facilement accessibles, vous devez utiliser un outil d’Informatique décisionnelle comme Tableau ou Looker. Ces outils permettent de créer facilement des visualisations de données convaincantes qui se mettent automatiquement à jour au fil du temps.

Sample data analyst project

Maintenant que vous avez une bonne idée des responsabilités quotidiennes du data analyst et que vous connaissez les outils du métier, mettons tout cela ensemble et analysons les étapes d'un exemple de projet sur lequel vous pourriez travailler en tant que data analyst.

Question d'ordre commercial : Les publicités TikTok fonctionnent-elles ?

L'équipe marketing de votre société d'abonnement mensuel au chocolat vient de commencer à expérimenter des publicités TikTok payantes et elle veut comprendre comment ces publicités fonctionnent jusqu'à présent.

Étape 1 : Quels sont les indicateurs importants ?

Lorsqu'un utilisateur voit une publicité pour de produit, il passe par quelques étapes avant de devenir un client payant. Vous voudrez probablement créer des indicateurs pour chaque étape de ce processus.

Avant de commencer à collecter des données, vous devez comprendre quelles indicateurs vous devez calculer pour répondre à la question commerciale qui vous préoccupe. Maintenant que nous savons à quelles questions nous devons répondre, nous avons dressé une liste de paramètres que nous voulons calculer.

Étape 2 : Recueillir les données

Maintenant que nous avons une liste concrète d’indicateurs que nous voulons calculer au fil du temps pour voir si cette campagne publicitaire TikTok est performante, nous devons rassembler les données pour calculer ces mesures. Vous réalisez rapidement que les données permettant de recueillir ces indicateurs proviennent principalement de trois sources de données :

Une fois que vous savez d’où vous obtiendrez les données, il est temps de les obtenir ! Nous exporterons les données de TikTok et Google Analytics vers Excel pour calculer ces indicateurs. Pour obtenir des données de la base de données, il faut écrire les requêtes SQL nécessaires, puis transférer ces données dans Excel.

Étape 3 : Partagez vos résultats

Vous disposez enfin de toutes les données nécessaires pour évaluer les performances des publicités TikTok. Vous calculez tous les paramètres d'intérêt et analysez les résultats pour formuler une recommandation. Vous constatez que bien que le taux de clics des annonces soit faible, les personnes qui cliquent sur les publicités se convertissent en clients payants à un taux plus élevé et à un revenu par client plus élevé que les autres personnes qui viennent sur le site Web.

Bien qu'à l'heure actuelle, le retour sur investissement de l'argent dépensé pour les annonces soit très faible, vous recommandez de l'améliorer considérablement en testant davantage de publicités pour améliorer le taux de clics. Dans l'ensemble, vous pensez que la publicité TikTok est prometteuse et mérite qu’on continue à l’expérimenter. Vous envoyez votre analyse et votre recommandation sous la forme d'un courriel au responsable du marketing.

Comment obtenir un emploi en tant que data analyst

L'analyse des données est une carrière stimulante et gratifiante, bien rémunérée et offrant d'excellentes perspectives de carrière. Pour percer dans ce domaine, vous devrez avoir de solides bases dans les statistiques, le commerce et les outils du commerce. Une formation Data Analyst est un excellent moyen d'acquérir ces compétences requises. Lorsque vous serez prêt à postuler, vous aurez besoin d'un solide CV de data analyst. Voici un exemple pour vous aider à démarrer :

Voici les moyens les plus rapides de faire ressortir votre CV et d'augmenter vos chances d'obtenir un entretien :

Vous vous intéressez aux données et à la façon dont leur étude peut vous aider à changer de carrière ou à vous améliorer dans votre domaine actuel ? Consultez le programme de notre formation Data Analyst qui vous aidera à devenir un·e véritable expert·e en data.