Avec la montée en puissance du Big Data, l’analyse de données devient primordiale pour les organisations qui souhaitent améliorer leurs performances et avoir un avantage compétitif sur leur marché.
Mais alors, à qui faire appel pour analyser ses données ? Quelles sont les différences entre un Business Analyst et un Data Analyst ?
Qu’est-ce qu’un Business Analyst ?
Le Business Analyst est en charge d’analyser les processus métier, les systèmes d’informations et les problèmes organisationnels pour identifier des opportunités d’amélioration.
Il travaille en étroite collaboration avec les parties prenantes pour comprendre les objectifs métier et les défis auxquels l’entreprise est confrontée.
Pour l’aider dans la réalisation de ses missions, le Business Analyst utilise des techniques d’analyse telles que la modélisation de processus, la cartographie de flux, la segmentation des clients et l’analyse SWOT pour proposer des solutions adaptées aux besoins de l’entreprise.
L’un des outils les plus importants du Business Analyst est le logiciel de modélisation de données, qui lui permet de créer des diagrammes pour visualiser les processus, les flux de données et les cas d’utilisation. Il utilise également des outils de gestion de projet pour suivre les délais, les budgets et les ressources. Enfin les outils d’analyse de données (tableurs, logiciels de statistiques…) ou encore les outils de Data Visualisation sont essentiels pour la bonne réalisation de ses missions.
Voici une liste non-exhaustive de projets sur lesquels un Business Analyst peut travailler afin d’améliorer l’efficacité et la productivité des parties prenantes :
- Analyse des processus de recrutement,
- Analyse de rentabilité d’un produit (coûts associés à la production, distribution, commercialisation, revenus générés),
- Optimisation de la planification des effectifs,
- Optimisation des processus métier (identification des goulets d’étranglement, automatisation et conception de nouveaux processus),
- Évaluation des fournisseurs (qualité, fiabilité, coût),
- Amélioration de l’expérience client,
- Analyse de la performance financière (revenus, dépenses, marges bénéficiaires, ratios financiers, prévisions financières),
- Évaluation de la concurrence,
- Analyse de la chaîne d’approvisionnement,
- Évaluation des processus de conformité (risques réglementaires et coûts associés à la conformité).
Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?
Le Data Analyst est responsable d’analyser les données de l’entreprise pour en tirer des informations précieuses et aider à la prise de décision.
Il utilise divers outils et compétences techniques pour collecter, nettoyer, transformer et analyser des données provenant de différentes sources.
Le Data Analyst doit être capable de comprendre les modèles de données, d’identifier les tendances et les corrélations, et de communiquer les résultats à des parties prenantes non techniques.
Les compétences clés d’un Data Analyst peuvent varier selon les industries et les entreprises, mais voici quelques compétences de base qui sont généralement nécessaires :
- Compréhension des données : le Data Analyst doit avoir une compréhension approfondie des données qu’il manipule, y compris les sources de données, les formats de données et les modèles de données.
- Programmation : le Data Analyst doit être capable de programmer dans au moins un langage, comme Python ou R, pour manipuler les données et effectuer des analyses statistiques.
- Analyse statistique : pour identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données, le Data Analyst doit être capable d’utiliser des techniques d’analyse statistique.
- Base de données et SQL : pour extraire les données dont il a besoin, le Data Analyst doit être capable de travailler avec des bases de données et de comprendre le langage de requête SQL.
- Visualisation de données : le Data Analyst doit être capable de créer des visualisations de données efficaces pour communiquer les résultats de l’analyse aux parties prenantes.
- Curiosité et créativité : le Data Analyst doit être curieux et créatif pour trouver des moyens innovants d’analyser les données et de communiquer les résultats.
- Collaboration : il doit être capable de travailler en équipe et de communiquer efficacement avec les parties prenantes techniques et non techniques.
- Connaissance des outils d’analyse de données : le Data Analyst doit être familiarisé avec les outils d’analyse de données tels que Tableau, Power BI, SAS, etc.
- Connaissance du secteur : il doit être en mesure de comprendre le secteur dans lequel il travaille et les données qui sont pertinentes pour l’entreprise.
Business Analyst vs Data Analyst : quelles différences ?
Les rôles de Business Analyst et de Data Analyst sont étroitement liés, mais ils diffèrent par leur approche et leur domaine de compétence.
Business Analyst vs Data Analyst, 6 points pour les dissocier :
- Objectifs : le Business Analyst se concentre sur les processus métier, les défis et les opportunités d’amélioration, tandis que le Data Analyst cherche à extraire des informations utiles à partir des données pour aider à la prise de décision.
- Source de données : le Business Analyst peut travailler avec des données structurées et non structurées provenant de différentes sources, telles que des entretiens avec des parties prenantes, des enquêtes, des données opérationnelles, etc. Alors que le Data Analyst travaille principalement avec des données structurées.
- Compétences analytiques : les deux rôles nécessitent des compétences analytiques, mais le Data Analyst doit avoir une expertise plus pointue en matière de traitement de données, de statistiques et de visualisation de données.
- Rôle dans la prise de décision : si le Business Analyst peut être impliqué dans la prise de décision, il peut aussi fournir des recommandations aux parties prenantes. Le Data Analyst, quant à lui, fournit souvent des données et des analyses pour aider les parties prenantes à prendre des décisions.
- Collaboration : le Business Analyst travaille souvent en étroite collaboration avec les parties prenantes pour comprendre leurs besoins et proposer des solutions. Le Data Analyst peut travailler avec les parties prenantes pour comprendre les exigences de l’analyse, mais il travaille souvent en collaboration avec d’autres professionnels de la donnée comme les Data Scientist ou les Data Engineer.
- Domaine d’application : alors que le Data Analyst travaille généralement dans des domaines où les données sont importantes pour la prise de décision (finance, marketing, logistique…), le Business Analyst peut travailler dans différents domaines, tels que les opérations, les ventes, les finances.
Le Business Analyst est plus axé sur les processus métier, les défis et les solutions d’amélioration, tandis que le Data Analyst se concentre davantage sur l’analyse de données et la fourniture d’informations précieuses à partir de celles-ci. Cependant, il est important de noter que ces rôles peuvent se chevaucher, et que certains profils data peuvent avoir des compétences à la fois en Business Analyst et en Data Analyst.
