Description
Le Data Analyst requête, exploite et analyse une volumétrie importante de données extraites des systèmes d’information, afin de produire des connaissances utiles à l’optimisation des offres, des services et des processus opérationnels.
Il mène des analyses ciblées à la croisée de
l’informatique, des statistiques, du marketing et des différents métiers de l’entreprise, afin d’émettre des recommandations stratégiques, opérationnelles et techniques cohérentes auprès des décideurs et des parties prenantes.
Environnement, Tendances & Expériences
Environnement et conditions de travail
Identifie les sources de données pertinentes
Vérifie, rassemble, nettoie et trie les données
Structure l’information dans des bases de données qu’il crée et tient à jour
Analyse
Analyse les données pour en extraire les informations les plus utiles
Traite, modélise et restitue ces informations de manière visuelle, selon des indicateurs pertinents pour les décideurs
Assure la bonne intégration de ces données analysée dans le SI de l’entreprise
Recommandations
Contribue à l’expression de besoin interne fondée sur son expérience de traitement des données, afin d’améliorer les processus, les outils et modèles de gestion et d’analyse des données
Formule des recommandations stratégiques (investissement, marketing, production etc.), opérationnelles ( RH, maîtrise des risque, planification et maintenance etc.), techniques (réseaux, etc.) ou relatives aux solutions data innovantes
Domaines de compétence
Compétences spécifiques
Connaissances des modèles prédictifs (modèles mathématiques, modèles statistiques, techniques de traitement du signal, apprentissage automatique, simulation, analyse de textes d’images de sons)
Connaissances des outils et des langages informatiques d’analyse statistique et de requête de base de données (data management, bases de données SQL et no-SQL, outils de Web analyse)
Habilitations, normes et sécurité électriques
Connaissances juridiques (e-privacy, RGPD)
Expériences
Les évolutions du métier
Montée en puissance du métier de Data Analyst, de plus en plus stratégique et recherché aux côtés du Data Scientist, qui donne sens au Big Data par ses techniques pointues de statistiques et de programmation.
Accompagnement d’un nombre croissant de métiers de l’entreprise dans leurs projets mobilisant l’intelligence artificielle et le machine learning : R&D, production, maintenance, métiers de l’IT ou encore métiers transversaux.
Le métier se complexifie à mesure que le volume et la diversité des données exploitables augmentent, notamment du fait de la sophistication croissante des systèmes électriques et électroniques.
Pour accompagner cette complexification et donner du sens “métier” aux données analysées, le Data Analyst doit adopter une vision systémique et grand angle des services et technologies fournis par l’entreprise.