Data analyst : 3 outils indispensables à maîtriser en 2023

Un article publié sur L’actualité explique que le volume de données qu’on produit maintenant en deux jours est supérieur à celui généré entre le début de l’humanité et l’année 2003…! Et pour cause, le nombre d’appareils connectés croît sans cesse (plus de 10 milliards dans le monde). Vous comprenez donc tout le potentiel qui peut découler de l’analyse de ces données pour une entreprise.

 

Les sociétés allouent de gros budgets à l’analyse des données afin d’optimiser l’expérience des clients et booster les ventes. Si vous êtes intéressé par ce métier d’avenir, cet article vous dévoile trois outils à connaître pour exceller en tant que data analyst.

Quelle est la mission d’un data analyst ?

 

Le data analyst collecte, traite et interprète les données afin de résoudre des problèmes ou de créer des opportunités dans une entreprise. Sur la base d’une problématique précise (l’amélioration du service après-vente par exemple), il va :

 

  • Cibler les données à collecter (retours/avis des clients sur les produits, temps de réponse des téléconseillers, etc.).
  • Définir quel type d’analyse ou quel outil utiliser pour étudier ces données.

 

Ce métier exige de solides connaissances en informatique, et a des similarités avec celui de hacker éthique. Comme le montre CyberGhost, le hacker éthique aide l’entreprise qui l’emploie à résoudre certaines failles. Il agit et pense comme un pirate du web, mais dans le but de protéger son entreprise des attaques cybercriminelles. Il teste notamment le système de sécurité de l’entreprise pour déceler les failles et proposer des solutions.

Les 3 outils indispensables à un data analyst

L’analyste de données utilise des outils qui interviennent dans chaque étape de son travail.

Google Sheets

Selon un article du JDN, Google Sheets fait de l’ombre à l’Excel auprès des analystes de données. Cet outil en ligne permet la saisie simplifiée des données dans les feuilles de calcul, et intègre des fonctionnalités pour faciliter davantage l’analyse et la présentation des données.

Par exemple, dans « Graphiques », il est possible de générer un diagramme sur la base des données collectées et inscrites dans le tableur.

Power BI

Les data analysts utilisent généralement cet outil pour créer des représentations visuelles des données interactives et faciles à interpréter.

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Avec Microsoft Power BI, l’analyste peut créer et partager des tableaux de bord ainsi que des rapports avec différentes membres de l’équipe. Parce qu’il s’appuie sur le cloud, Power BI permet de conserver les données plus longtemps et en toute sécurité en ligne.

Hubspot

Hubspot est un logiciel de gestion de la relation client que le data analyst utilise pour obtenir le plus de renseignements possibles sur les clients de l’entreprise. C’est le trait d’union entre le marketing, les ventes, le service client et la gestion du site web – des éléments qui ont pour point commun la clientèle.

Autrement dit, cet outil aide l’analyste à étudier les données en rapport avec les campagnes marketing, le trafic sur le site, et plus encore, en vue de trouver la solution la plus adéquate au problème posé.

Conclusion

Les métiers liés à l’informatique sont des professions à fort potentiel de recrutement. En effet, face aux habitudes de consommation changeantes (achats en ligne, livraisons à domicile, etc.) et à l’augmentation du temps de connexion des consommateurs (en moyenne 2h18 par jour), les entreprises  recrutent de plus en plus des profils technologiquement qualifiés. Le but de cette démarche est d’anticiper les besoins, de répondre de manière efficace aux demandes des clients et d’enrichir l’offre de produits et services. D’ailleurs, la forte demande des profils de data analyst et data scientist a fait croître le coût salarial unitaire de 40 % entre 2010 et 2019, selon des chiffres de l’INSEE.

Pour répondre efficacement aux besoins actuels, de nombreuses entreprises encouragent également l’inscription à des bootcamps spécialisés, offrant une formation approfondie en une formation approfondie en analyse de données pour former rapidement des professionnels compétents dans ce secteur crucial.

Yohann G.