Le métier d’analyste de données, ou Data Analyst, est devenu particulièrement stratégique dans un monde de plus en plus tourné vers le numérique et alors que s’échangent de plus en plus d’informations entre entreprises, clients, fournisseurs, canaux de communication…
Une partie de ces données ne demande qu’à être structurée et organisée pour être présentée ensuite de façon synthétique et aider aux prises de décisions dans les différents départements de l’entreprise (marketing, production, logistique, exécutif…). C’est le métier de base du Data Analyst.
Mais toutes les données générées par l’activité des entreprises ne sont pas forcément directement exploitables et nécessitent un traitement préalable pour en tirer des tendances.
La Business Intelligence, ou informatique décisionnelle, s’intéresse à ce gisement d’informations plus difficilement accessible, avec un protocole allant de la collecte des données brutes à l’utilisation d’outils spécifiques pour les réorganiser, les manipuler et leur donner du sens, toujours dans l’optique de pouvoir les utiliser pour aider aux décisions en fournissant des indicateurs supplémentaires
Alors que la Data Science, autre secteur de spécialisation du Data Analyst, s’emploie à établir des algorithmes prédictifs (en les inventant selon les attentes) pour agir proactivement, la Business Intelligence, qui est comme elle une méthode analytique, cherche plutôt des éléments de compréhension et de décision à partir d’entrepôts de données reçues et se conçoit plus comme un outil d’analyse rétrospective dont les éléments peuvent contribuer à faire évoluer une stratégie en place en fonction de certains indicateurs.
Récupérer des données, les traiter, les mettre en forme
Le Cloud Computing, avec sa capacité à récupérer et accumuler des données issues de sources très diverses, joue un rôle important dans l’activité de Business Intelligence, là où la Data Science s’appuie plutôt sur l’intelligence artificielle et le machine learning pour formuler et tester ses hypothèses, même si ces technologies peuvent aussi contribuer à orienter l’extraction de données et leur exploitation.
Il existe sur le marché de nombreux outils pour extraire, classifier et générer des tableaux et rapports en Business Intelligence. Microsoft dispose aussi du sien avec Power BI fonctionnant sous Windows.
Son principe est de pouvoir puiser dans différentes sources de données (fichiers Excel, bases de données SQL, entrepôts de données brutes) en local comme en cloud, de les organiser et de générer des tableaux de bord.
Pour aller au plus vite et au plus efficace, il est possible de faire appel à une formation Power BI qui permettra de maîtriser l’outil en quelques jours et d’obtenir des certifications reconnues par Microsoft comme DA-100 validant la capacité à extraire des informations à partir d’ensemble de données brutes et établir des dashboards complets.
