Les TIC (technologies de l’information et de la communication) ont transformé le macrocosme. Il est passé de société de l’information à celui de l’hyper information. En conséquence, le nombre de données à traiter, au quotidien, a pris des propensions exponentielles. La survenue de la pandémie à coronavirus et les adaptations inhérentes à la survie de l’humanité, face à cette crise sans précédent, ont poussé le monde à effectuer un “leap frog“. Dans les faits, les mesures de distanciation sociales, avec pour effet immédiat, les séries de confinement, ont démocratisé le télétravail. Dans ce contexte, il est indispensable pour une entreprise de traiter et d’analyser les “Data” en temps réel. Pour ce faire, elle doit disposer d’un “Data Analyst“.
Le Data Analyst (analyste des données) analyse les informations recueillies et veille à l’optimisation de leur exploitation. Pour mener à bien son activité, il utilise différents canaux. l‘analyse, qu’il délivre aux dirigeants, facilite leurs prises de décision et les accompagne dans la gestion quotidienne de l’entreprise. Grace à cette expertise, ils peuvent réajuster leurs stratégies en temps réel.
Pour décrypter, au mieux, la quantité sidérale de données recueillies, les entreprises ont besoin d’un technicien hautement qualifié : le Data Analyst. Il s’agit, là, d’un poste clé du “Big Data”, car c’est lui qui décortiquera les différentes données en relation avec les clients, les produits ou les performances de l’entreprise. Les indicateurs dégagés sont, aujourd’hui, indispensable pour tout décideur. C’est en s’appuyant sur ces informations, fournies par le Data Analyst, qu’une entreprise, une marque détermine les produits à proposer au consommateur, corrélativement à ses besoins. Ces indicateurs permettent, aussi, la définition d’une stratégie marketing cohérente et adaptée au marché. Enfin, ils orientent vers les améliorations à apporter au processus de production.
Le data analyst doit posséder des compétences en ingénierie informatique, car les outils spécifiques au Big Data, notamment les outils de traitement des données comme Hadoop ou Spark pour transformer les données brutes en informations utiles, sont en langage informatique. Il doit, également, être un bon statisticien. Cette compétence lui donne la capacité de déceler les tendances et de faire les recommandations stratégiques idoines aux managers. En outre, il doit avoir la connaissance du marketing. Ce prérequis est, pour lui, un outil essentiel au conseil des dirigeants d’entreprise. Enfin, le Data Analyst doit être rigoureux, s’il veut traiter correctement la montagne de données disponibles.
Pour devenir Data Analyst, il faut suivre une formation d’ingénieur en informatique, accompagnée d’un master en marketing ou en statistiques. De plus, dans ce domaine, la maîtrise de l’anglais et l’aisance rédactionnelle sont des qualités très recherchées. S’il cumule de l’expérience, le Data Analyst peut évoluer vers le poste de “Data Scientist“.
KOFFI-KOUAKOU Laussin
Rédacteur en chef
à lire aussi sur Strat’Marques :
Comments