Analystes de données : mythes contre réalités

Alors que l'analyse de données commençait à devenir plus pertinente pour les opérations quotidiennes de toute organisation, les postes vacants pour les analystes de données qualifiés ont également grimpé en flèche. Aujourd'hui, pratiquement toutes les organisations traitant du Big Data recherchent presque tout le temps des analystes de données qualifiés. Cependant, à mesure que le besoin grandissait, les mythes qui y étaient associés augmentaient également.
Comme, par exemple, les gens confondent l'analyse de données avec les mathématiques - un gros LOL pour eux. Ils ne savent pas, hein !
La plupart de ces mythes surgissent parce que les gens ne sont pas conscients des différents domaines impliqués dans la science des données et finissent souvent par confondre les uns avec les autres. Donc, avant de briser les mythes répandus, parlons d'abord un peu des analystes de données et voyons en quoi ils sont différents des scientifiques de données.

Le rôle d'analyste de données est similaire à celui d'un scientifique de données pour la plupart. La seule différence est qu'un Data Scientist entre en jeu lorsque le volume et la vitesse des données d'une organisation dépassent un certain niveau qui nécessite des compétences plus robustes pour trier une mer de données non structurées (big data) afin d'identifier les questions et d'extraire des informations critiques.
Par conséquent, les tâches quotidiennes d'un analyste de données ressemblent légèrement à celles d'un scientifique des données, mais à une échelle relativement plus petite. Examinons les responsabilités importantes qui entourent un analyste de données :

Collecte de données et mise en place de l'infrastructure

L'aspect le plus technique du travail d'un analyste de données consiste à collecter correctement les données pertinentes. La collecte de données implique souvent qu'ils collaborent avec des développeurs Web ou des développeurs d'applications pour optimiser la collecte de données. L'une des fonctions essentielles d'un analyste de données est de rationaliser la collecte de données et de développer des routines automatisées et réutilisables. Les analystes conservent une poignée de logiciels et d'outils spécialisés dans leur boîte à outils pour les aider à y parvenir.

Motifs de repérage

Une fois les données pertinentes en place, l'analyste vise maintenant à dégager des tendances et des modèles à partir du tas de données. Les analystes de données qui réussissent savent toujours comment créer des récits avec des données, et les modèles de repérage sont un moyen de commencer. Pour mieux comprendre les données, un analyste doit d'abord observer les modèles essentiels dans les données.
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Production de rapports

Les tendances et les modèles trouvés à l'étape 2 doivent être communiqués au reste de l'équipe. Pour cela, un analyste est tenu de créer et de maintenir des rapports - à la fois internes et destinés aux clients. Ces rapports fournissent finalement à la direction des informations sur les nouvelles tendances ainsi que sur les domaines d'amélioration pour l'organisation. Les rapports doivent être compris par le prochain décideur, il est donc essentiel que les analystes tissent une histoire autour de son rapport – afin qu'il soit plus facile à comprendre et à analyser.

Collaborer avec les autres

Bien que le mot « analyste » puisse vous faire penser à quelqu'un qui travaille isolément du reste de l'entreprise, c'est loin d'être vrai. Chargés de donner du sens aux données et de transmettre les résultats aux parties prenantes, ces analystes de données sont également chargés de travailler en étroite collaboration avec le reste des équipes. De l'unité commerciale pour comprendre les besoins de l'entreprise à l'équipe technique pour surveiller le type de données collectées, il n'y a pas un domaine qui ne soit dépourvu de l'expertise d'un analyste de données.
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Faisons un pas en avant et brisons certains mythes entourant la vie d'un analyste de données :

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Mythe #1 : Les analystes de données sont les maîtres des mathématiques.

Cela a peut-être été vrai à un moment donné, mais maintenant, avec l'arrivée d'outils beaucoup plus sophistiqués sur le marché, il existe plus d'opportunités que jamais pour les personnes qui n'ont pas de formation en mathématiques d'en apprendre davantage sur l'analytique.
Il existe de nombreux outils d'analyse pour vous aider à démarrer. Ces outils peuvent rendre l'acquisition de données plus confortable pour vous, vous laissant avec le lourd travail d'analyse de données. De plus, il existe également de nombreuses ressources qui peuvent vous apprendre l'art de l'analyse de données. Tout cela nécessite un état d'esprit logique et non une expertise en mathématiques.

Mythe #2 : L'analyse prend beaucoup de temps.

La plupart des organisations optent contre l'analyse de données en pensant que cela prendra trop de temps et qu'il leur restera peu de temps pour faire le travail réel. Cependant, c'est rarement le cas. Une fois que vous avez déterminé les métriques, vous devriez garder un œil dessus, et comment les suivre dans vos outils, il est assez rapide de mesurer ces métriques. Vous saurez précisément où les extraire et comment apporter des modifications à vos opérations en fonction de ces métriques.
Cependant, lorsque vous essayez de répondre à une nouvelle question, vous constaterez peut-être que l'analyse de vos données peut prendre un peu plus de temps. Cependant, ce sera toujours bien moins que ce à quoi vous vous attendiez.
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Mythe #3 : Analytics ne vous dira rien que vous ne sachiez déjà.

Ce n'est pas parce que vous pensez pouvoir deviner le sort de votre campagne que c'est nécessairement vrai. Chaque fois que votre organisation exécute une campagne, l'analyste de données analyse le type de contenu et les canaux qui fonctionnent bien. Vos taux de conversion sur le marketing par e-mail peuvent être différents de ceux du marketing sur les réseaux sociaux. Ces mesures varient d'une campagne à l'autre, et la seule façon d'être sûr du sort d'une campagne est en fait de s'asseoir et de mesurer les mesures.

Mythe #4 : Votre entreprise n'est pas assez grande pour avoir besoin d'analyses.

Toute entreprise, grande ou petite, peut revoir ses opérations à l'aide de l'analyse de données. Surtout pour les petites organisations, l'analyse des données peut être extrêmement utile pour comprendre comment se développer et pour savoir si vous vous développez dans la direction souhaitée. Il vous aide également à suivre les taux de conversion des visiteurs en prospects et les taux de conversion des prospects en clients ; ce qui aide à comprendre s'il y a une zone de l'entonnoir qui ne fonctionne pas et vous aide à décider sur quoi vous concentrer. Le suivi des performances de votre organisation sur divers canaux de médias sociaux vous permettra également de savoir quels canaux/campagnes promotionnels fonctionnent pour vous.
Si votre budget est serré, sachez que vous n'avez pas besoin d'outils coûteux pour démarrer. L'utilisation d'une feuille de calcul Google ou d'Excel pour suivre vos progrès fonctionnera également de manière transparente.

Mythe #5 : Vous devez créer un rapport sur chaque métrique.

Eh bien, cela dépend entièrement de vous. Si vous le souhaitez, vous pouvez passer 100 % de votre temps à générer des rapports sur chaque métrique que vous pouvez trouver. Il y a une quantité infinie de données, et vous pouvez continuer à créer des métriques pour les analyser - cela vous mènera à une boucle infinie.
Cependant, ce n'est pas ainsi que les choses se passent dans la réalité. Avant de procéder à toute analyse, l'analyste s'assoit d'abord avec les équipes commerciales pour comprendre les exigences exactes qui aident à décider des mesures critiques pour la tâche à accomplir. Ils n'ont pas besoin de rendre compte de chaque métrique, mais ils doivent connaître les métriques essentielles à mesurer pour un énoncé de problème particulier.
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