Les données sont souvent considérées comme l’or noir de l’ère numérique, et les entreprises qui savent comment les collecter, les analyser et les utiliser pour améliorer leurs opérations peuvent obtenir un avantage concurrentiel certain sur leurs concurrents.
Mais alors, à qui faire appel pour traiter et exploiter ses données ? Quelles sont les différences entre un Data Scientist et un Data Analyst ?
Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?
Construction d’algorithme, élaboration de modèles de prédictions, recueil et analyse des données… : en 2023, le métier de Data Scientist a le vent en poupe ! Au delà du buzzword, en quoi consiste véritablement ce métier ?
Le Data Scientist a pour objectif de recueillir, d’analyser et d’exploiter des jeux de données via différents canaux pour améliorer les performance d’une organisation. Pour cela, il utilise des données structurées et non structurées pour identifier des tendances, des modèles et des informations.
Parmi les outils les plus utilisés par le Data Scientist, nous pouvons citer :
- Les langages de programmation : les langages plus couramment utilisés par les Data Scientists sont Python et R. Ces langages sont très populaires en raison de leur grande flexibilité, de leur richesse en bibliothèques pour l’analyse de données et de leur communauté active de développeurs.
- Les bases de données : les bases de données relationnelles comme MySQL et PostgreSQL sont couramment utilisées par les Data Scientists, mais des technologies de base de données plus modernes telles que MongoDB et Cassandra sont également populaires pour le stockage et la manipulation de données non structurées.
- Des outils d’analyse de données : pour manipuler, nettoyer et explorer des données en masse, les Data Scientist se doivent d’utiliser des outils dédiés à l’analyse de données. Pandas et NumPy sont des bibliothèques Python populaires pour la manipulation de données, tandis que Tableau et Power BI sont des outils de visualisation de données couramment utilisés.
- Des outils de machine learning : comme outils d’apprentissage automatique, nous pouvons citer scikit-learn pour la construction et la mise en œuvre de modèles prédictifs, ou encore TensorFlow et PyTorch, outils plus connus pour construire des réseaux de neurones.
- Des outils de traitement du langage naturel : pour analyser des données textuelles, les Data Scientists utilisent des outils de traitement du langage naturel. À savoir que Spacy et NLTK sont des bibliothèques Python couramment utilisées pour le traitement du langage naturel.
En tant que Data Scientist, les types de projets peuvent varier en fonction de l’entreprise, de l’industrie et des besoins spécifiques des clients. Cependant, voici quelques exemples de projets courants que les Data Scientists de DataValue Consulting ont déjà pu rencontrer :
- Analyse de données exploratoire : exploration de données brutes pour trouver des tendances, des corrélations et des modèles.
- Modélisation prédictive : création de modèles statistiques ou de machine learning pour prédire des résultats futurs.
- Classification et segmentation : classification de données en groupes ou segments pour une analyse plus approfondie.
- Analyse de sentiment : analyse des opinions et des sentiments des clients à partir de données telles que les commentaires et les avis.
- Optimisation des processus : identification de processus inefficaces et proposition de solutions pour les améliorer.
- Analyse de la concurrence : comparaison des performances de l’entreprise par rapport à celles de la concurrence et proposition de recommandations pour améliorer les résultats.
- Analyse de la rentabilité : analyse des coûts et des revenus pour maximiser la rentabilité de l’entreprise.
- Analyse de la chaine d’approvisionnement : identification des goulets d’étranglement et des inefficacités dans la chaîne d’approvisionnement et proposition de solutions pour les améliorer.
- Prévision de la demande : prédiction de la demande future des produits et services de l’entreprise pour aider à planifier la production et les stocks.
- Analyse de la fraude : détection des fraudes potentielles et recommandations pour les prévenir.
Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?
Le Data Analyst a pour mission d’exploiter et d’interpréter les données à l’aide de différents canaux pour faciliter la prise de décision.
Les missions principales d’un Data Analyst sont les suivantes :
- Collecte de données à partir de différentes sources telles que des fichiers, des bases de données, des API, des sites web et des applications.
- Nettoyage et traitement de données en utilisant des techniques telles que l’échantillonnage, la normalisation, la transformation, l’agrégation, etc.
- Analyse des données en utilisant des méthodes statistiques, des algorithmes de machine learning et des outils d’analyse de données pour identifier des tendances, des modèles et des anomalies.
- Préparation et présentation des résultats d’analyse sous forme de rapports, de graphiques, de tableaux de bord, etc.
- Communication avec les parties prenantes, y compris les gestionnaires de projet, les data scientist, les ingénieurs de données, les métiers, etc.
Comme nous l’évoquions plus haut avec le Data Scientist, les types de projets du Data Analyst peuvent également varier en fonction de l’entreprise, de l’industrie et des besoins spécifiques des clients. Cependant, voici quelques exemples de projets courants que les Data Analysts de DataValue Consulting ont déjà pu rencontrer :
- Analyse des performances commerciales : un Data Analyst peut examiner les ventes et les indicateurs clés de performance (KPI) pour aider une entreprise à comprendre ses performances commerciales, à identifier les opportunités d’amélioration et à prendre des décisions plus éclairées.
- Analyse du comportement des clients : le Data Analyst peut examiner les données sur le comportement des clients, telles que les achats précédents, les commentaires et les retours, pour aider l’entreprise à mieux comprendre les besoins et les préférences des clients et à adapter sa stratégie de marketing en conséquence.
- Analyse des données de marketing : un Data Analyst peut examiner les données sur les campagnes de marketing, telles que les taux de clics, les taux de conversion et les coûts, pour aider l’entreprise à optimiser sa stratégie de marketing et à maximiser le retour sur investissement.
- Analyse des données opérationnelles : un Data Analyst peut examiner les données opérationnelles telles que les temps de cycle, les stocks, les délais de livraison, les temps de réponse, etc. pour identifier les goulots d’étranglement et les inefficacités dans les processus opérationnels et proposer des solutions pour les améliorer.
- Analyse des données financières : un Data Analyst peut examiner les données financières, telles que les revenus, les coûts, les marges bénéficiaires, etc., pour aider l’entreprise à comprendre sa situation financière et à prendre des décisions en matière d’investissement, de croissance et de réduction des coûts.
- Analyse des données de ressources humaines : un Data Analyst peut examiner les données de ressources humaines telles que le taux de rotation du personnel, le taux d’absentéisme, la satisfaction des employés, etc., pour aider l’entreprise à comprendre les tendances en matière de gestion des ressources humaines et à proposer des solutions pour améliorer l’engagement et la satisfaction des employés.
Ces exemples de projets sont représentatifs des types de projets que peut mener à bien un Data Analyst, mais il y en a bien sûr beaucoup d’autres en fonction des besoins spécifiques de l’entreprise.
Data Analyst vs Data Scientist : quelles différences ?
Bien que les termes « Data Analyst » et « Data Scientist » soient parfois utilisés de manière interchangeable, ces deux métiers data ont des différences significatives.
Voici quelques distinctions clés :
- Objectifs : le rôle principal d’un Data Analyst est d’analyser les données existantes pour fournir des informations exploitables, tandis que le rôle d’un Data Scientist est de créer des modèles prédictifs et de découvrir de nouvelles connaissances à partir des données.
- Compétences techniques : bien que ces deux professions nécessitent des compétences techniques, les compétences requises pour un Data Scientist sont généralement plus avancées et plus spécialisées. Un Data Scientist a souvent une expérience de programmation plus approfondie, une compréhension plus profonde des statistiques et de l’apprentissage automatique, ainsi que des compétences en matière de Big Data et de traitement de données à grande échelle.
- Processus de travail : le processus de travail d’un Data Analyst est souvent plus structuré et suit un processus analytique standard, tandis que le processus de travail d’un Data Scientist est souvent plus exploratoire et suit un processus scientifique. Un Data Scientist peut passer plus de temps à explorer et à comprendre les données avant de développer des modèles et des algorithmes.
- Complexité des problèmes : contrairement aux Data Analysts, les Data Scientists sont souvent appelés à développer des solutions innovantes et à résoudre des problèmes plus complexes en utilisant des techniques d’apprentissage automatique avancées.
- Types de données : un Data Analyst travaille généralement avec des données structurées et semi-structurées, tandis qu’un Data Scientist est souvent amené à travailler avec des données non structurées, comme des images, des vidéos, des textes et des signaux sonores.
- Objectifs commerciaux : un Data Analyst se concentre souvent sur des objectifs commerciaux immédiats, tels que l’optimisation des opérations commerciales existantes, tandis qu’un Data Scientist peut travailler sur des projets plus innovants et à plus long terme, comme la découverte de nouvelles opportunités commerciales ou la création de nouveaux produits.
En résumé, les Data Analysts et les Data Scientists partagent des compétences et des connaissances similaires en matière d’analyse de données, mais leurs rôles, leurs responsabilités et leurs compétences techniques diffèrent souvent en fonction des objectifs et de la complexité des projets auxquels ils travaillent.
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