Les entreprises peuvent également utiliser l'analyse de données pour prendre de meilleures décisions managériales, entre autres. Les analytics lui permettent ainsi d'optimiser son processus de recrutement, de formation et donc d'améliorer la rétention de ses talents.
Toute entreprise possède un grand nombre de données par rapport à son activité. Elles peuvent concerner les clients, produits, services ou les performances de l'entreprise. Ces données, sont très importantes, donc elles doivent être bien étudiés. C'est le métier de data analyst.
Avantages de l'analyse des données
Prendre des décisions plus rapides et mieux informées en s'appuyant sur des faits. Identifier les problèmes de performance qui nécessitent une action. Mieux comprendre les besoins des clients, ce qui permet d'améliorer les relations commerciales.
2 - Un métier très valorisant
L'essor du big data a fait prendre conscience aux entreprises de tout secteur qu'elles pouvaient tirer parti de la collecte et de l'analyse de données. Les informations sur les prospects et les clients sont précieuses et peuvent leur permettre de prendre des décisions stratégiques.
L'objectif de l'analyse des données est d'extraire une information statistique qui permet de cerner plus précisément le profil de la donnée. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser la stratégie de la société en question en ajustant certains points.
L'analyse des données consiste à identifier parmi la variété de données présentées celles qui sont significatives, à la lumière des objectifs de la recherche, et à établir des relations entre elles. Cette analyse est à la base de l'interprétation ou de la discussion des résultats.
Toutes les entreprises possédant une base de données peuvent faire appel à des professionnels de l'analyse de données. Le data analyst peut travailler au sein de sociétés du numérique ou de grands groupes qui font de la valorisation de la donnée le cœur de leur stratégie tant en ingénierie qu'en marketing.
Le Data Analyst doit avoir des compétences techniques et maîtriser plusieurs outils et logiciels ainsi que les langages de programmation. Par ailleurs, il doit avoir un goût prononcé pour les chiffres et être doté d'une grande aisance rédactionnelle et relationnelle.
Dans cet article, nous allons voir ensemble que devenir Data analyst n'est pas si difficile, que c'est à la portée de tous. A condition de maîtriser les bonnes compétences. En réalité, pour devenir Data analyst il faut juste maîtriser les bonnes compétences.
La Data Science permet de collecter et analyser plus de données et de prendre des décisions plus judicieuses en fonction de celles-ci. Cela laisse donc moins de place à l'incertitude et à l'échec.
Salaires d'un Data Analyst, France
Le salaire moyen pour le poste de Data analyst est de €44 000 en France. Filtrez par ville pour voir les salaires pour le poste de Data analyst dans votre région.
Il existe quatre sources de données principales que les entreprises peuvent collecter pour leur marketing : les données dites “zero party data”, “first party data”, “third party data” et les données libres.
Le Data analyst a un impact direct sur le business de l'entreprise. Ce qui explique pourquoi c'est l'un des métiers du digital le plus en demande sur le marché de l'emploi. En 2023, les offres d'emplois de Data analysts ont bondi de 35,9%. Top 30 des besoins en talents du numérique par région au 1er avril 2023.
Le Data Analyst peut être diplômé d'un Master en statistique / économétrie ou d'un Master spécialisé en Big Data par exemple. Une connaissance métier, notamment en marketing et relation client sera appréciée.
Avant d'aborder tout cela en détail, voici un résumé des principales différences entre ces deux métiers : Missions : Le Data Analyst analyse les données existantes et les rend compréhensibles par tous, tandis que le Data Scientist conçoit des modèles de Machine Learning pour réaliser des prédictions.
Il n'est pas possible de devenir data scientist sans diplôme. Sans formation adéquate, vous ne pourrez pas trouver de travail. En effet, les recruteurs et les clients exigent une formation minimale adaptée aux responsabilités qui pèseront sur vous.
Salaires d'un Data Analyst, Canada
La rémunération additionnelle moyenne pour un Data Analyst, Canada, est de 4 577 $, allant de 2 426 $ à 8 637 $. Les estimations de salaires sont basées sur 4734 salaires publiés anonymement sur Glassdoor par des employés travaillant comme Data Analyst, Canada.
En résumé, le métier de Data Analyst requiert à la fois des compétences techniques pointues dans le domaine du traitement et de l'analyse des données, ainsi que des qualités humaines et comportementales telles que la rigueur, l'organisation et la capacité à communiquer efficacement.
Pour devenir data scientist, il faut suivre une formation de niveau Bac+5 dans les domaines des mathématiques et des statistiques, par exemple. Un diplôme en ingénierie informatique, une école de statistiques, un master ou mastère spécialisé en big data sont des voies à privilégier.
Selon la taille et la structuration de l'entreprise, le data scientist travaille sur l'ensemble de la chaîne des données, depuis la collecte jusqu'à la restitution, ou seulement sur la partie analyse. Il est alors entouré de data analysts, chargés de données spécifiques (marketing, ressources humaines, achats, etc.)
Définition du poste de Data analyst
Le Data analyst utilise les données pour comprendre les tendances de consommation et ainsi diriger la stratégie marketing de l'entreprise pour répondre aux besoins des consommateurs.
Le premier type d'analyse des données est l'analyse descriptive. Il est à la base de toute connaissance des données. Il s'agit de l'utilisation la plus simple et la plus courante des données en entreprise aujourd'hui.
Il vous suffit de sélectionner une cellule dans une plage de données > et de choisir le bouton Analyser des données dans l'onglet Accueil. Analyser des données dans Excel analyse vos données et retourne des visuels intéressants à leur sujet dans un volet Office.
« Un plan d'analyse de données vous aide à réfléchir aux données que vous allez collecter, à leur utilisation et à leur analyse. La planification des analyses peut représenter un précieux investissement en temps » (Centres pour le contrôle et la prévention des maladies, 2013).