{"data":[{"id":7639,"attributes":{"updatedAt":"2024-09-19T13:48:40.903Z","title":"Quelles sont les qualités requises pour devenir Data Analyst ?","slug":"quelles-sont-les-qualites-requises-pour-devenir-data-analyst","feature":null,"createdAt":"2022-09-13T08:52:30.000Z","publishedAt":"2022-09-13T10:52:00.000Z","locale":"fr","type":null,"article":{"id":7639,"summary":"Quelles sont les qualités requises pour devenir Data Analyst ?","readingTime":null,"image":{"data":{"id":10151,"attributes":{"name":"42114ef0-28e9-4ede-9ea0-12600feea628.jpg","alternativeText":"1df6f6d8-61d7-4f33-8321-cfd399c06d18.jpg","caption":"1df6f6d8-61d7-4f33-8321-cfd399c06d18.jpg","width":1920,"height":799,"formats":{"large":{"ext":".jpg","url":"https://storage.googleapis.com/wizbii-files/e6f9999f-b346-411b-a3a4-74c38c4dcce0.jpg","hash":"large_42114ef0_28e9_4ede_9ea0_12600feea628_28fe06b5df","mime":"image/jpeg","name":"large_42114ef0-28e9-4ede-9ea0-12600feea628.jpg","path":null,"size":47.37,"width":1000,"height":416,"caption":"e6f9999f-b346-411b-a3a4-74c38c4dcce0.jpg","filename":"e6f9999f-b346-411b-a3a4-74c38c4dcce0.jpg","alternativeText":"e6f9999f-b346-411b-a3a4-74c38c4dcce0.jpg"},"small":{"ext":".jpg","url":"https://storage.googleapis.com/wizbii-files/441fb9c6-d3f4-4acd-b8c1-ec4b96d72da2.jpg","hash":"small_42114ef0_28e9_4ede_9ea0_12600feea628_28fe06b5df","mime":"image/jpeg","name":"small_42114ef0-28e9-4ede-9ea0-12600feea628.jpg","path":null,"size":17.41,"width":500,"height":208,"caption":"441fb9c6-d3f4-4acd-b8c1-ec4b96d72da2.jpg","filename":"441fb9c6-d3f4-4acd-b8c1-ec4b96d72da2.jpg","alternativeText":"441fb9c6-d3f4-4acd-b8c1-ec4b96d72da2.jpg"},"medium":{"ext":".jpg","url":"https://storage.googleapis.com/wizbii-files/4c8370dc-df58-4754-a341-655bd9e33d98.jpg","hash":"medium_42114ef0_28e9_4ede_9ea0_12600feea628_28fe06b5df","mime":"image/jpeg","name":"medium_42114ef0-28e9-4ede-9ea0-12600feea628.jpg","path":null,"size":31.47,"width":750,"height":312,"caption":"4c8370dc-df58-4754-a341-655bd9e33d98.jpg","filename":"4c8370dc-df58-4754-a341-655bd9e33d98.jpg","alternativeText":"4c8370dc-df58-4754-a341-655bd9e33d98.jpg"},"thumbnail":{"ext":".jpg","url":"https://storage.googleapis.com/wizbii-files/53fa2de7-64da-498b-a5eb-b6de770a1a1c.jpg","hash":"thumbnail_42114ef0_28e9_4ede_9ea0_12600feea628_28fe06b5df","mime":"image/jpeg","name":"thumbnail_42114ef0-28e9-4ede-9ea0-12600feea628.jpg","path":null,"size":6.53,"width":245,"height":102,"caption":"53fa2de7-64da-498b-a5eb-b6de770a1a1c.jpg","filename":"53fa2de7-64da-498b-a5eb-b6de770a1a1c.jpg","alternativeText":"53fa2de7-64da-498b-a5eb-b6de770a1a1c.jpg"}},"hash":"42114ef0_28e9_4ede_9ea0_12600feea628_28fe06b5df","ext":".jpg","mime":"image/jpeg","size":119.59,"url":"https://storage.googleapis.com/wizbii-files/1df6f6d8-61d7-4f33-8321-cfd399c06d18.jpg","previewUrl":null,"provider":"strapi-provider-upload-wizbii","provider_metadata":null,"createdAt":"2023-07-11T12:59:43.398Z","updatedAt":"2023-07-11T12:59:43.398Z"}}},"author":{"data":{"id":877,"attributes":{"firstname":"Léa","lastname":"Beli","job_title":"Rédactrice web","organization_website":null,"organization_name":"","social_profiles":null,"description":"","createdAt":"2023-07-11T12:50:47.646Z","updatedAt":"2023-07-11T12:50:47.646Z","publishedAt":"2023-07-11T12:50:47.433Z","locale":"fr","slug":null}}}},"contentZone":[{"id":6925,"__component":"article.editor","content":"

Avec l'évolution des méthodes de collecte et de traitement de l'information, l'accumulation des données est devenue une formalité. Avec les bons outils, il est désormais possible de créer une banque de données massive sur pratiquement n'importe quel sujet. Ce principe est fréquemment appliqué en milieu professionnel pour permettre aux entreprises de rester compétitives. Cependant, en vue d'un traitement adéquat, les données rassemblées sont confiées à des experts en la matière. Il s'agit notamment du Data Analyst qui tient une place importante au sein de la structure. Nous vous indiquons quelles sont les qualités requises pour endosser ce rôle.

En quoi consiste le métier de Data Analyst ?

Le métier de Data Analyst (Analyste des données) est aussi passionnant que complexe. Dans les grandes lignes, il se résume au recueil et à l'analyse des données de l'entreprise. Il les regroupe en base qu'il modèle et supervise constamment dans un but précis. Cette mission d'analyse des données demande de multiples compétences qu'une formation de Data Analyst à l'IA School peut vous aider à acquérir afin de devenir un professionnel de l'information en entreprise.

Quels types de données le Data Analyst traite-t-il ?

Dans le cadre de sa mission, le Data Analyst, encore appelé Data Miner ou Data Manager, s'intéresse à toutes sortes de données. L'essentiel est que ces dernières soient rattachées à l'entreprise et d'une certaine utilité. Si tel est le cas, ce professionnel saura en tirer le meilleur parti. Dans ce sens, il peut étudier les informations relatives au CRM (Customer relationship management).

Elles regroupent toutes les informations ayant rapport avec les clients de l'entreprise. Dans la plupart des cas, le Data Miner se penche aussi sur les données liées aux produits et aux services proposés par l'entreprise ainsi qu'à leur performance. Pour aller plus loin, il peut même être amené à se tourner vers les renseignements qu'il peut avoir sur la concurrence et son activité. Vous l'aurez compris, il n'y a pas vraiment de restriction en ce qui concerne le champ d'application de ses talents.

Comment le Data Analyst recueille et analyse les données ?

Les données que le Data Manager rassemble sont souvent caractérisées par leur nombre très important. La prise en compte de ce paramètre met en évidence le fait qu'elles ne sont pas collectées par des méthodes conventionnelles. Afin d'avoir autant d'informations que nécessaire, l'analyste utilise des algorithmes qu'il programme personnellement.

Investis d'une mission précise, ceux-ci peuvent fonctionner nuit et jour sans repos. Cela aide le professionnel à gagner du temps, mais aussi avoir des bases de données de très grande taille. Pour utiliser ce type d'outils, le Data Miner a besoin de connaissances en informatique et spécialement en programmation.

Quel est le but du traitement de données par le Data Analyst ?

L'analyste de données est un maillon essentiel de la chaîne d'une entreprise. Les résultats de son travail font office d'aide à la décision pour les dirigeants de la société. Les informations extraites sont exploitées et interprétées pour favoriser la bonne orientation des stratégies. C'est d'ailleurs l'une des raisons pour lesquelles il travaille avec divers services en même temps. Il leur donne une vision cohérente des données traitées pour en faciliter l'usage.

Le Big Data : de quoi s'agit-il ?

Le métier de Data Analyst est étroitement lié à la notion de Big Data. Il s'agit en quelque sorte de jeux de données complexes provenant de diverses sources. Les Big Data, encore appelés données massives, sont représentées par trois paramètres importants.

Le volume des données

Il n'y a pas de Big Data sans un volume conséquent de données. Elles sont considérées comme massives uniquement lorsque leur quantité rend leur collecte et leur analyse quasiment impossibles. Plus précisément, cela est inenvisageable avec les méthodes et les outils traditionnels ou conventionnels. Les banques de données de Big Data peuvent aisément atteindre plusieurs téraoctets.

La vitesse de production des données

Les données qui entrent en ligne de compte en matière de Big Data sont produites et reçues à grande vitesse. Cette particularité fait que le flux d'informations est pour ainsi dire constant. C'est la raison pour laquelle les méthodes d'analyse se doivent d'être en mesure de suivre le rythme sans faillir. Il existe une multitude d'outils qu'il est possible d'employer pour un traitement en temps réel de cette masse de données.

La grande variété de données

Pour finir, les Big Data sont des données qui ne sont pas forcément du même type. Elles sont complètement hétérogènes, ce qui implique parfois un prétraitement. Certains types d'informations peuvent être regroupés et structurés au préalable pour en déduire le sens. Assemblés aux autres, ils permettent alors de tirer des conclusions, de faire des prévisions.

Les qualités d'un bon Data Analyst

Il est impossible de remplir les fonctions de Data Analyst sans disposer d'un certain nombre de qualités. Elles sont essentielles à la bonne réalisation des missions qui incombent à ce spécialiste des statistiques.

La rigueur

Avant tout, le Data Manager se doit d'être rigoureux. Ses tâches impliquent une grande concentration et une excellente organisation. Il lui faut rester assez strict sur certains points pour pouvoir se retrouver sans mal. Cela est d'autant plus important qu'il doit penser et s'occuper de plusieurs éléments simultanément.

Le sens du travail en équipe

Le Data Miner est un professionnel qui est en collaboration constante avec plusieurs services d'une entreprise. Il se doit donc d'avoir un grand sens du travail en équipe. Il est régulièrement amené à s'investir dans des projets pluridisciplinaires pour lesquels il fait office de lien entre les différentes parties impliquées.

L'esprit analytique poussé

Les données collectées par le Data manager doivent être analysées convenablement pour en tirer des informations à forte valeur ajoutée. Pour y arriver, le professionnel a besoin d'un esprit analytique très développé. Dans le cas contraire, il lui sera assez difficile de trouver des solutions simples aux problèmes complexes qui lui sont posés.

La confidentialité et la discrétion

La gestion des données nécessite une totale confidentialité. En effet, il s'agit d'un domaine assez sensible puisque l'information constitue le cœur d'une activité. Lorsque celle-ci est exposée, l'entreprise peut être mise à mal sur bien des plans. Le Data Analyst doit alors être une personne fiable et discrète. Ces qualités lui permettront de protéger les données dont il a la charge et, par ricochet, l'entreprise et son activité.

La curiosité

La dernière qualité incontournable du Data Analyst est la curiosité. Au-delà même des compétences et des qualifications, ce trait de caractère permet de déterminer le meilleur. Cela s'explique par le fait que ce métier suppose une interprétation correcte de données brusques. Celle-ci ne peut simplement pas se faire sans questionner l'information ainsi que sa source et son contexte. De plus, le manque de curiosité conduit souvent à une exploitation limitée des données. Il est alors indispensable de se tourner vers une personne curieuse qui gardera tout de même à l'esprit une certaine mesure.

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