Se former aux métiers en rapport avec les données est primordial. Cela ouvre de nombreuses portes, mais surtout, cela répond à une véritable attente des entreprises qui embauchent. Quelle différence entre data analyst et data scientist ? En quoi les données représentent-elles un enjeu stratégique pour les entreprises ?
Plan de l'article
Quelle différence entre data analyst et data scientist ?
Comme le site de DataBird le souligne très justement, se former aux métiers des data permet de répondre aux problématiques business actuelles. Pour autant, il existe une certaine confusion entre data analyst et data scientist. Ce sont pourtant deux métiers bien distincts. Quelles sont au juste les différences entre le métier de data analyst et celui de data scientist ?
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Qu’est-ce que le métier de data analyst ?
Le data analyst est un professionnel dont le rôle est d’effectuer l’analyse des données. Cette dernière se concentre sur une et une seule source de données, celle qui est liée à l’entreprise pour le compte de laquelle il travaille. Le métier de l’analyse des données permet de répondre à certaines questions relatives à l’activité de l’entreprise. Celles-ci peuvent être par exemple liées au profil des clients ou encore aux tendances d’achats des prospects.
L’analyse de données doit avoir des connaissances en SQL, en Python ou encore JavaScript.
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Qu’est-ce que le métier de data scientist ?
Contrairement au data analyst, le data scientist travaille, non plus sur une, mais sur plusieurs sources de données. Il n’a pas comme seule fonction d’analyser les données pour répondre à des questions. Il doit les exploiter pour modéliser des tendances à venir et anticiper les problématiques qui y sont liées.
Par conséquent, là où l’analyse de données se contente de répondre à des questions qui lui sont posées sur une problématique immédiate, le data scientist est là pour anticiper le marché de demain.
Quels enjeux économiques représentent les data ?
Beaucoup d’analystes économiques et stratégiques l’affirment. Les données sont bien plus précieuses que tout autre bien, y compris que l’or ou le pétrole. En effet, grâce à ces données, il est possible d’anticiper le marché de demain, de passer devant la concurrence et même de séduire de nouveaux consommateurs.
Un levier stratégique
Il y a quelques années, le business model des datas était principalement réservé aux GAFA (Google, Amazon, Facebook et Apple). Aujourd’hui, les données sont exploitées par des entreprises bien plus petites en termes de structure car elles sont d’une importance stratégique.
Ainsi, de nombreuses enseignes de la grande distribution, du prêt-à-porter ou encore du sport les utilisent. Des structures plus petites y voient également un intérêt dans leur développement économique. Par exemple, certains zoos en France embauchent des data analysts et des data scientists pour traiter les données en temps réel mais également pour anticiper les attentes des consommateurs. Cela permet par exemple de définir le profil type de ces derniers et de cibler les actions commerciales à venir.
Dans le prêt-à-porter par exemple, c’est la data qui permet de définir la stratégie commerciale, mais également le type de vêtements qu’il faut proposer pour élargir son cœur de cible. C’est également d’une importance fondamentale dans la gestion et l’optimisation des stocks.
Le marketing prédictif
L’exploitation des données en temps réel ou après analyse permet de déterminer les besoins en temps réel et futur des clients ou des prospects, d’anticiper les évolutions de marché.
C’est un élément clé du développement de pratiquement tous les secteurs d’activité. Souvent,le secteur bancaire et celui des assurances est cité, mais on peut l’élargir à tous les domaines. L’exploitation des données à des fins de marketing prédictif intéresse également le commerce en ligne, l’habillement, le secteur des loisirs et beaucoup plus encore.
