Data analyst ou data scientist : quel profil pour vos besoins ?

Dans l’ère numérique en constante évolution, l’utilisation efficace des données est devenue un enjeu majeur pour les entreprises cherchant à se développer. Au cœur de cette révolution data, deux profils essentiels se distinguent, le data analyst et le data scientist, dont nous allons décortiquer les différences.

Dans cet article, nous explorerons en détail les compétences clés, les missions et l’impact du data analyst et du data scientist. Nous vous expliquerons leurs rôles respectifs et leurs contributions à la prise de décision stratégique. Enfin, nous vous fournirons quelques conseils pratiques pour éclairer votre choix entre un data analyst ou un data scientist en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise.

Description et rôle du data analyst

Un data analyst est chargé de transformer des données brutes en informations pertinentes et compréhensibles. Grâce à lui, les entreprises peuvent décrypter les chiffres et les tendances pour orienter leurs décisions stratégiques. Pour vous donner un exemple simple, si les données étaient un puzzle, le data analyst serait celui qui en assemble les pièces pour révéler l’image globale.

Compétences clés du data analyst

• Outils : Dans ce domaine, il est indispensable de maîtriser certains outils. Par exemple, le data analyst utilise régulièrement des logiciels comme Excel pour ses analyses basiques, mais il s’appuie aussi sur des outils plus spécialisés comme SQL pour extraire des données de bases importantes ou des outils de data visualisation (Power BI, Tableau, Looker) pour la visualisation.
• Techniques : Au-delà des outils, le data analyst a une solide formation en statistiques. Il sait comment effectuer des régressions, des tests d’hypothèses ou encore des analyses de clusters pour segmenter des données.
• Soft skills : Les soft skills tels que la communication, la curiosité, ou la capacité à travailler en équipe sont donc des atouts majeurs pour ce métier. Par exemple, il peut être amené à expliquer une tendance complexe à une équipe marketing afin qu’elle ajuste sa stratégie.

Missions principales

Si on devait décrire une journée type d’un data analyst, ce ne serait pas aussi simple, car ses missions sont variées. Ses responsabilités englobent la collecte de données, leur nettoyage (élimination des erreurs ou données manquantes), la complétude et, bien sûr, leur analyse. Il peut, par exemple, être sollicité pour identifier pourquoi les ventes d’un produit ont chuté sur un mois donné.

À l’aide d’une analyse fine, il pourra déterminer si cette baisse est une anomalie ou le symptôme d’une tendance plus large. Il présente ses résultats sous forme de rapports, très souvent de dashboards (tableau de bord) contenant des visuels explicites (tableaux, graphique, carte etc.) et parfois de reporting. L’objectif étant que ces derniers deviennent des outils d’aide à la prise de décision pour les chefs d’entreprises et manager.

Description et rôle du data scientist

Le data scientist est un spécialiste de la science des données. 

Ce profil d’expert des données possède des connaissances en mathématiques et statistiques qui lui permettent de rendre lisibles et d’exploiter des données brutes, complexes ou déstructurées.

Dans la plupart des cas, le data scientist fait de la prédiction à partir des données et développe des algorithmes d’intelligence artificielle, soit de Machine Learning soit de Deep Learning.

Compétences clés

• Programmation : Un data scientist est souvent à l’aise avec plusieurs langages de programmation. Python et R sont des incontournables, permettant de manipuler des jeux de données volumineux et d’appliquer des algorithmes complexes.
• Machine Learning : Le Machine Learning est un outil précieux pour le data scientist. Par exemple, il pourrait utiliser un algorithme d’apprentissage automatique pour anticiper les comportements d’achat des clients en fonction de leur historique.
• Statistiques : Si les statistiques sont essentielles pour le data analyst, elles le sont tout autant pour le data scientist. Cependant, il doit avoir une expertise plus profonde afin de pouvoir faire face à des statistiques plus complexes.
• Autres compétences : Au-delà de ces bases, des connaissances en traitement naturel du langage ou en réseaux de neurones peuvent être nécessaires selon les projets.

Missions principales du data scientist

Le rôle d’un data scientist est évolutif, mais centré sur la prédiction et l’optimisation. Imaginons une entreprise e-commerce souhaitant anticiper les besoins de ses clients pour les prochaines fêtes. Le data scientist pourrait alors créer un modèle prédictif basé sur les achats des années précédentes, les tendances actuelles et d’autres variables. Il est aussi couramment sollicité pour améliorer les algorithmes de recommandation, optimiser les processus logistiques ou encore détecter les fraudes.

Data analyst vs data scientist : différences

Points communs

Le data analyst et data scientist ont des missions qui peuvent se rejoindre, même si leurs méthodes sont différentes. Ces ressemblances sont fondamentales pour comprendre leur distinction :

• L’amour des données : L’un comme l’autre sont fascinés par les données et y font face avec une certaine aisance.
• La maîtrise des outils : Les deux utilisent des logiciels et des langages de programmation similaires, tels que Python, R ou SQL, pour extraire, nettoyer et traiter des données.
• L’approche collaborative : Que ce soit en équipe ou avec d’autres départements, ils doivent collaborer pour comprendre et répondre aux besoins de l’entreprise.
• la veille et l’autodidaxie pour s’adapter aux nouveaux outils émergents et à l’évolution des outils déjà existants.

Points de divergence

C’est en s’attardant sur leurs différences que l’on saisit vraiment l’essence de chacun de ces métiers.

Chacun son rôle

Si le data analyst se concentre souvent sur l’analyse des tendances existantes pour aider à la prise de décision, le data scientist va plus loin. Il développe des modèles prédictifs, explore des données non structurées et tente de répondre à des questions plus complexes.

Les compétences

Bien que partageant des bases communes, le data scientist possède généralement une expertise plus approfondie en Machine Learning, en statistiques avancées et parfois même en intelligence artificielle.

L’impact

Le travail du data scientist peut, à terme, avoir un impact transformationnel sur l’entreprise, en mettant en place des systèmes d’intelligence artificielle ou des algorithmes prédictifs. Tandis que le data analyst aura un impact direct et immédiat sur les décisions opérationnelles grâce à ses insights.

Pour aller plus loin : Data storytelling et data visualisation : faites parler vos données

Les données, levier de croissance de l’entreprise

De nos jours, chaque entreprise, quelle que soit sa taille ou son secteur d’activité, génère une quantité considérable de données. Correctement utilisées, ces données peuvent être la clé de la réussite et de la croissance. Voici pourquoi :

• Prise de décision éclairée : Disposer de données fiables et précises permet à une entreprise de prendre des décisions en connaissance de cause. Par exemple, une marque de vêtements pourrait utiliser ses données de vente pour décider quels articles sont à promouvoir davantage, quelles tailles produire en plus grande quantité, ou quels designs retirer.
• Optimisation des opérations : Les entreprises peuvent identifier où elles gaspillent des ressources ou du temps. Un restaurant pourrait, par exemple, constater que certaines heures de la journée ne génèrent pas beaucoup de commandes, et ajuster ses heures d’ouverture ou ses rotations de personnel en conséquence.
• Connaissance du client : Les données aident les entreprises à comprendre leurs clients. Une plateforme de streaming pourrait remarquer que les utilisateurs ont tendance à regarder des films d’horreur en octobre et adapter sa promotion de contenu en conséquence.

Data analyst ou data scientist : quel profil data en fonction de vos besoins ?

Le choix entre un data analyst et un data scientist dépend principalement des objectifs et des besoins spécifiques de votre entreprise. Voici quelques conseils pour vous orienter :

• Évaluer vos besoins actuels : Si vous cherchez principalement à comprendre vos données actuelles, à générer des rapports et à obtenir des insights pour des décisions opérationnelles, un data analyst serait plus adapté. Supposons, par exemple, que vous dirigiez une boutique en ligne et que vous souhaitiez mieux comprendre le comportement d’achat de vos clients, un data analyst serait le choix idéal.
• Anticiper vos besoins futurs : Si vous envisagez d’exploiter des volumes plus importants de données non structurées, ou si vous souhaitez développer des algorithmes prédictifs ou des solutions d’intelligence artificielle, un data scientist serait plus approprié. Si une compagnie d’assurances veut prédire les risques futurs en se basant sur une multitude de données variées, elle aurait besoin des compétences d’un data scientist. Il existe de nombreux autres métiers dans la data si vous souhaitez en faire votre carrière.
• Budget : Le coût peut également être un facteur. Compte tenu de leur expertise plus spécialisée, les data scientists ont tendance à avoir des salaires plus élevés. Mais il faut prendre en compte la valeur ajoutée potentielle que ces derniers peuvent apporter à votre entreprise.

En résumé, le choix entre un data analyst et un data scientist doit être guidé par la vision stratégique de votre entreprise, vos besoins actuels et futurs, ainsi que par les ressources dont vous disposez.