Comprendre ce qu'est la Data Analytics

 

On peut définir l’analyse de données comme l’examination, souvent massive, de données brutes pour obtenir des informations facile à comprendre. Celles-ci sont par la suite présentées dans des graphiques afin de mieux les interpréter et aider les entreprises dans leurs prises des décisions.

 

Être à l'écoute des clients et trouver des opportunités

 

Dans un premier temps, l’analyse de données découle de la data science. Cette dernière permet de découvrir des tendances et des comportements par l’analyse de données. Le principe consiste à faire ressurgir des informations pertinentes pouvant servir lors d’importantes prises de décisions des entreprises. Elle peut ainsi servir à comprendre et utiliser les informations pour établir des stratégies d’entreprises.

 

Créer des données produits 

 

Une donnée produit est un atout qui repose sur des données et les traite pour générer des résultats via un algorithme. Un exemple concret de donnée produit serait un moteur de recommandations. Il prend en compte les données utilisateurs et les utilise pour générer des recommandations personnalisée (exemple: Amazon, Netflix…). Les données produits n’ont pas pour but d’aider les entreprises dans leurs prises de décision. Ce type de produits est uniquement utilisé par les applications centrales auxquelles sont reliées l’algorithme.

 

Le rôle du data analyst 

 

Métier 

 

Depuis l’avènement de la big data et du numérique, les entreprises, tous secteurs confondus, ont accumulé énormément de données sur leurs clients, leur(s) activité(s), le marché, etc. De fait, elles souhaitent les analyser et les exploiter au mieux d’améliorer leurs prises de décision et les démarquer de la concurrence. Néanmoins, cela demande des connaissances et des expertises poussées d’où la nécessité pour elles de faire appel à un data analyst.

 

Missions

 

• Analyse des données,
• Conversion des données en informations pertinentes,
• Exploitation des informations exploitables,
• Définition de la stratégie marketing de data-driven de l’entreprise,
• Conception et suivi des bases de données de l’entreprise,
• Définition des critères de segmentation.

 

Data analyst VS data scientist

 

Bien que ces métiers soient tous deux issus de la Big Data, chacun possède ses propres spécificités. En effet, il faut bien comprendre que :

 

• Le data scientist maîtrise l’analyse brutes de données. Il jongle entre les statistiques d’inférence, le développement d’algorithme et la technologie. Son objectif est de résoudre des questions d’analyses complexes en utilisant un mélange d’importants stocks d’information brute issus d’entrepôts de données.
• Le data analytics, lui, est en mesure de tirer des conclusions à partir de l’extraction de données brutes issues de la big data. Ces conclusions créatrice de valeurs ont la particularités d’avoir une portée stratégique. En effet, elles sont le point de départ à la définition et mise en place des dispositifs stratégiques et décisionnels pertinents.

 

Rédiger un bon brief de data analytics 

 

Pour tout savoir sur l’écriture de briefs projets, consultez notre article “Les 8 essentiels pour un brief projet efficace”.

 

Pour en savoir plus sur la rédaction de landing pages, nous vous invitons à consulter nos pages d’expertises sur la Science des Données ou encore Stratégie marketing