La data a pris une importance sans précédente dans notre société. La numérisation de chaque activité fait qu’un volume insoupçonné de données est collecté chaque jour par les entreprises. Peu importe le domaine d’activité de ces dernières, elles reçoivent de plus en plus de données provenant de leurs clients, des messages du support, des commandes, des données venant de leurs sites internet ou encore de leurs réseaux sociaux.
Les entreprises ont bien compris que l’exploitation intelligente de toutes ces données leur permettent d’avoir un avantage compétitif sur leur marché d’une manière ou d’une autre. Par exemple, dans la vente en ligne, en croisant les achats des clients sur une certaine période, une entreprise peut découvrir que le samedi, les bières et les couches sont achetées ensemble. Grâce à cette information, elle peut s’apprivosionner en conséquence et achalander ses produits de façon plus efficace. Dans le domaine de la finance, les banque en analysant leurs données peuvent identifier les comportements suspects ou des fraudes de carte bancaires. Par ces 2 exemples, vous voyez que grâce à l’analyse de données, une entreprise peut améliorer grandement ses processus métiers.
Cependant, pour mener ces croisements sophistiqués de données, les entreprises ont besoin de professionnels compétents dans le Big Data, spécialement les profils de Data Analyst et de Data Scientists. La demande pour ces deux profils est en plein essor. Donc aujourd’hui, si vous souhaitez vous orienter vers les métiers du Big Data, alors vous faites un bon choix.
Parmi les postes à occuper, il y a le métier de Data Analyst et de Data Scientist. Ces deux postes sont souvent confondues alors qu’elles sont différentes. La raison est qu’elles sont en étroite collaboration et œuvrent pour la prise de décision des entreprises. Des clarifications s’imposent. Dans cette chronique, nous allons vous donner la différence entre ces 2 profils afin que vous soyez en même de choisir le métier qui correspond à vos aspirations professionnelles.
Data Analyst : c’est quoi ?
Le Data Analyst est celui qui collabore avec les chefs de département de l’entreprise. C’est lui qui délivre les résultats issus de l’exploitation faite sur les données que l’entreprise possède.
Les données sur lesquelles le Data Analyst tire les résultats sont traitées préalablement par ses collègues à savoir le Data Engineer et le Data Scientist. Des indicateurs ressortent de ces traitements et le Data Analyst peut conclure une tendance qui puisse intéresser l’entreprise à partir de cela.
Son métier est donc axé sur le relationnel. Cela ne signifie pas qu’il ne doit connaitre aucune notion informatique. Au contraire, comme tous les métiers manipulant les données massives, il doit maitriser les aspects techniques nécessaires au bon fonctionnement de son travail. C’est également essentiel pour qu’il puisse comprendre les procédés utilisés par ses collaborateurs.
Et un Data Scientist ?
Le Data Scientist est celui qui apporte les résultats que le Data Analyst communique aux métiers. En effet, c’est lui qui reçoit les données brutes traitées en amont par l’ingénieur Big Data. Il trie les données, les analyse et les interprète pour en tirer des indicateurs.
Une fois que les données sont mises en valeur, il en déduit des algorithmes essentiels aux stratégies de développement de l’entreprise. Par exemple, ces algorithmes peuvent émettre des suggestions sur les réseaux sociaux ou encore sur les sites web. Grâce aux travaux du Data Scientist, les personnes qui reçoivent ces suggestions sont plus ciblées. Cela augmente considérablement l’impact de l’entreprise sur ses clients.
Afin de mieux aborder le sujet, le Data Scientist effectue des enquêtes auprès des métiers afin de cerner les problématiques à résoudre. Il oriente son travail par rapport à cela, mais toutefois, il n’effectue pas de retour vers ces métiers, car il va communiquer cela au Data Analyst.
Data Analyst vs Data Scientist : leurs missions
Les similitudes entre ces deux postes sont nombreuses. D’ailleurs, les travailleurs du Big Data présentent souvent des caractéristiques semblables. Ce qui est le cas de ces deux postes. On peut également trouver ces ressemblances dans d’autres métiers comme le Data Manager. Toutefois, leurs missions se distinguent par différents aspects. Voyons de plus près ces missions pour mieux cerner les deux sujets.
Le Data Analyst doit :
- Comprendre les enjeux du métier avec lequel il est rattaché. En effet, le Data Analyst est en relation avec les chefs de département et de service (Marketing, Finance, etc.) ;
- Soumettre des rapports sous forme de tableaux de bord, de KPI ou d’analyse statistique à l’aide de différents logiciels destinés à ces effets ;
- Aider les métiers à mieux comprendre ces rapports en apportant des explications et des interprétations ;
- Effectuer une veille technologique sur les outils nécessaires à son travail dans le but de toujours améliorer les résultats qu’il propose.
Le Data Scientist, quant à lui, doit :
- Aussi connaitre et comprendre les métiers dans lesquels les données sont issues ;
- Enquêter sur ces métiers afin de mieux connaitre les lacunes présentes au sein de ces derniers ;
- Élaborer des modèles statistiques afin de construire des algorithmes qui traiteront les problématiques ;
- Développer des outils de traitements à partir des algorithmes ;
- Collecter et trier les données pertinentes grâce aux outils mis en place ;
- Analyser les données ;
- Tirer des résultats (KPI, tableaux, etc.) à partir de l’analyse faite ;
- Effectuer une veille technologique sur les outils à utiliser.
Data Analyst vs Data Scientist : leurs compétences
Vu les tâches qui incombent aux deux postes, ils doivent tous deux maitriser plusieurs aspects technologiques, mais aussi relationnels.
Le Data Analyst doit posséder des compétences relationnelles afin que les métiers puissent avoir les bonnes informations. Pour cela, il doit parfaitement maitriser le domaine dans lequel œuvre le métier. Il faut également qu’il maitrise les techniques d’analyse ainsi que les outils nécessaires à cette analyse à savoir les logiciels tels que Power BI, Tableau, QlikView, etc.
Le Data Analyst va également se servir de certains langages de programmation tels que R ou Python. Il utilisera aussi des outils de traitement de bases de données tels que Access, MySQL, etc.
Le Data Scientist doit aussi avoir des notions en communication que lui seront nécessaires lors de ses enquêtes et de la communication avec ses collègues. Il doit absolument posséder des capacités mathématiques, c’est-à-dire comprendre les différents modèles (modèle de régression, statistique descriptive, etc.) utilisés dans les différentes prédictions.
Le Data Scientist doit être à l’aise avec les aspects informatiques utilisés dans le Big Data. Parmi ces aspects, on retrouve :
- Les Frameworks tels que Hadoop et Spark ;
- Les Data Lake et les Data Warehouse ;
- Les langages de programmation (Python, Java, R, etc.) ;
- Les outils de traitement de bases de données (SQL, Access, Excel, etc.) ;
- Les outils du cloud (AWS, Microsoft Azure, etc.) ;
- Les outils et technologies liés à l’intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning).
Data Analyst vs Data Scientist : carrières et salaires
Comme tous les métiers liés au Big Data, les opportunités sont nombreuses dans ces deux postes. En effet, les offres affluent de partout. Ce sont plutôt les profils compétents qui manquent. Ce qui veut dire que quoi que vous choisissiez, Data Analyst ou Data Scientist, vous serez sûr de trouver le poste qui vous conviendra. Du moment que vous possédiez les compétences requises, vous pourriez vous lancer.
On retrouve sur les plateformes de recrutement en ligne plus de 2500 postes libres sur le métier de Data Analyst en mars 2021. Et pour le métier de Data Scientist, il y a plus de 2400 postes à pourvoir sur la même période.
Quant au salaire, selon Glassdoor, le montant moyen pour un Data Analyst est de 41 350 euros par an. Le minimum est de 35 000 euros par an et le maximum est de 50 000 euros par an.
Le salaire moyen d’un Data Scientist est actuellement de 45 000 euros par an, toujours selon Glassdoor. Le minimum est de 36 000 euros par an et le salaire le plus élevé est estimé à 56 000 euros par an.
Voilà ! Nous espérons que vous avez maintenant une idée claire sur les différences entre le Data Analyst et le Data Engineer.