Architecture de données cloud : guide complet pour une gestion efficace
L'adoption d'une architecture de données cloud est essentielle. Cet article vous permet d'établir les fondations nécessaires au déploiement d'une stratégie...
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.
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.
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.
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.
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.
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 :
C’est en s’attardant sur leurs différences que l’on saisit vraiment l’essence de chacun de ces métiers.
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.
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.
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
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 :
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 :
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.
Articles similaires
L'adoption d'une architecture de données cloud est essentielle. Cet article vous permet d'établir les fondations nécessaires au déploiement d'une stratégie...
Synapsys est fier d'annoncer son partenariat officiel avec le Club des Responsables de l'Infrastructure et Production (CRiP), un réseau professionnel...
De quoi parle-t-on quand on parle “indicateurs” ? Un indicateur de pilotage est la résultante de : Il existe d’innombrables...