Le data analyst et le data scientist sont de hauts responsables de la gestion et de l’analyse de « données massives » (Big data). Ces spécialistes des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques traitent les données d’une entreprise pour en extraire les informations susceptibles de l’aider dans sa prise de décisions. A l’inverse du data scientist qui a une vision transverse, le data analyst prend en charge un type de données spécifique.
Fonctions :
Dans ce cadre, ils conçoivent les modèles et algorithmes pour collecter, stocker, traiter et restituer les données. C’est justement cette forme de “créativité” qui distingue le data analyst et le data scientist du pur statisticien : ils sont capables d’imaginer de nouveaux modèles d’analyse pour traiter des données brutes et hétérogènes qui ne peuvent pas être analysées à l’aide d’outils classiques de gestion de bases de données.
Le data analyst et le data scientist travaillant sur un projet doivent mettre en œuvre les tâches suivantes : traduire un problème business en problème mathématiques/statistiques ; trouver les sources de données pertinentes ; proposer des recommandations sur les BDD à modifier, rapatrier, externaliser, internaliser ; concevoir des « entrepôts de données » (datawarehouse) ; évaluer les données, les traiter et les resituer dans le système d’information cible.
Le data analyst (ou data miner) n’inspecte généralement qu’une seule source de données (par exemple le CRM de l’entreprise) via un modèle défini.
Le data scientist, de son côté, dispose d’une vue plus globale et croise les données de différentes sources dispersées.
Profil :
Ces professionnels combinent une triple compétence : expertise statistique et informatique, connaissance des bases de données et de l’informatique, expérience métier dans leur secteur d’activité (marketing, finance par exemple).
Ces métiers nécessitent de la rigueur et de l’organisation car le suivi des données de l’entreprise s’effectue régulièrement selon des procédures très ciblées. Il faut bien entendu être un passionné des chiffres et des statistiques et respecter des règles de confidentialité car les données que manipulent le data analyst et le data scientist sont par essence sensibles et stratégiques.
Le data analyst et le data scientist occupent une place centrale au sein d’une organisation car leur travail d’analyse est partie prenante de la stratégie de cette dernière. Ils peuvent ainsi dégager des tendances d’achat ou de consommation, élaborer le profil de la clientèle, déterminer ses attentes…
