Ces spécialistes des chiffres et des statistiques traitent les données pour en extraire les informations pertinentes et répondre à une problématique. Le but ? Les rendre exploitables et compréhensibles pour tout le monde, mais aussi identifier les tendances afin d’orienter la stratégie de l’organisation et optimiser la productivité d’une tâche.
Prenons un exemple concret : un·e Data Analyst peut collecter et analyser les données d’une boutique en ligne pour mieux comprendre sa clientèle et adapter ses offres en conséquence.
Le métier de Data Analyst peut être souvent confondu avec le métier de Data Scientist : il existe bel et bien des similitudes, mais il y a tout de même des différences à notifier. Le·la Data Analyst collecte et interprète des données pour que les organisations puissent guider leur stratégie. Son travail sert souvent de base aux Data Scientists, qui créent des modèles prédictifs et analytiques pour résoudre des problèmes plus complexes :
Imaginons une entreprise de commerce en ligne. Le·La Data Analyst se plonge dans les données d’achat, analyse les préférences des clients et suggère des ajustements de tarification et des promotions ciblées. Son travail concret et immédiat guide la stratégie quotidienne.
Le·a Data Scientist, à partir des analyses du·de la Data Analyst, crée des modèles prédictifs sophistiqués. Par exemple, en utilisant les habitudes d’achat passées, il·elle développe un modèle pour prédire le comportement futur des clients. Ces modèles plus complexes aident l’entreprise à anticiper les tendances à long terme, dépassant la simple adaptation pour résoudre des défis stratégiques.
