Data analyst

Cela fait des années que j’essaie d’expliquer ce qu’est un data analyst. J’ai fini par trouver quelques manières de décrire ce rôle et les compétences nécessaires. La plupart n’ont pas un intitulé de poste qui contient data analyst, mais s'ils travaillent au sein du service data, on les appellera certainement data analyst. Toutes les organisations n’ont pas forcément de service data, donc on vous appelle peut-être Operations analyst ou Marketing analyst, mais votre poste contient le mot « analyst ». Il y a aussi différents niveaux de data analyst. Vous pouvez être un data analyst sans le savoir, ou exercer les compétences de l’analyste sans vous en rendre compte. Un data analyst a une compréhension plus poussée des systèmes de données et une plus grande connaissance de la conception des bases de données qu’un data worker. Un data analyst aura un accès un peu plus large aux tables et visualisations des bases de données. Il a en général quelques compétences de base en requêtes SQL et écrit tout le temps des instructions SQL pour accéder aux données. Cela varie en fonction de l’organisation et de l’accès. Un data analyst a une compréhension supérieure à la moyenne du plan de gouvernance des données, car si vous êtes data analyst, vous travaillez dans le cadre des politiques et procédures en place. Les data analysts qui ont quelques années d’expérience savent souvent mieux quelles questions poser et comment faire des recherches. Ils savent comment nettoyer les données et les transformer pour répondre aux exigences du projet. Les data analysts savent aussi comment créer des fonctions de différents types comme les instructions conditionnelles ou logiques Les data analysts utilisent les statistiques et, au moins au début, les statistiques descriptives et fonctions d'agrégation. Ils auront aussi appris à connecter leurs données de telle sorte qu’il leur suffit de les mettre à jour pour que leurs visualisations et rapports soient actualisés. Si vous souhaitez vous améliorer, approfondir un peu plus les statistiques est incontournable. Je dis un peu plus car il ne s’agit pas de devenir statisticien, c’est un rôle entièrement distinct. Les jeux de données que vous créez pourront être utilisés pour différents exercices statistiques, il est donc bon d’avoir quelques connaissances. Vous n’aurez jamais assez d’expérience dans l’écriture de fonctions et vous devrez maîtriser les fonctions IF, les fonctions d’agrégation et les recherches simples. Vous devez comprendre les jointures et leur rôle dans les jeux de données. Côté compétences personnelles, l’écoute active, savoir raconter une histoire avec les données, et l’esprit critique. Si vous venez de comprendre que vous êtes data analyst, on vous qualifie sûrement de « magicien » au travail.