Data Scientist vs Data Analyst

Data Scientist et Data Analyst sont deux métiers permettant d’exploiter et d’interpréter l’ensemble des giga-données que constitue le « Big Data ». Par ailleurs, étant un domaine plus ou moins complexe, de nombreuses personnes ne savent pas faire la différence entre ces deux corps de métier qui semblent similaires à première vue, et qui pourtant ont chacun leurs spécificités.

Data Analyst, un expert de l’analyse des données

Le Data Analyst se définit comme un expert de l’analyse des données et se traduit d’ailleurs par « Analyseur de données ». Il a donc pour rôle d’analyser d’importante quantité de données ou de Big Data afin de répondre à des besoins précis, résoudre des problématiques d’ordre marketing, commercial, environnemental, social, informatique…

La plupart du temps, un Data Analyst est amené à analyser des données immenses afin d’aider des entreprises, des associations ou des entrepreneurs à prendre les bonnes décisions stratégiques. Pour ce faire, il passe son temps à analyser différentes données avec comme objectif d’identifier les tendances actuelles dans un secteur précis, créer plusieurs supports graphiques et ainsi mieux comprendre les données recueillies.

En général, il lui est demandé d’avoir des connaissances et des compétences poussées en big data, informatique et nouvelles technologies. Il doit maîtriser les différentes bases de données telles que DMX et SQL ainsi que les outils d’analyse statistique. Et en fonction du secteur dans lequel il souhaite exercer ses activités professionnelles, il est de son devoir de se cultiver davantage dans ce secteur.

Les missions du Data Analyst

Le Data Analyst peut travailler pour le compte d’une entreprise, d’une association, d’un groupe international, d’un entrepreneur et assurer différents types de missions. Il peut notamment :

• Rechercher des sources de données déjà existantes en insistant sur la pertinence

• Vérifier que ces données ne sont pas obsolètes et peuvent être transformées en énormes données statistiques

• Prendre le temps d’analyser ces données et de comprendre leur sens, les tendances actuelles…

• Exploiter ces données et s’en servir pour en faire des rapports financiers, améliorer les tableaux de bord, répondre aux problématiques de la structure, s’en servir comme indicateur de performance ou KPI.

Data Scientist, un expert de la science des données

Si l’on se réfère au sens propre du mot « Data Scientist », ce corps de métier consiste tout simplement à devenir un expert de la science des données. Mais de façon plus concrète, qu’est-ce qui le différencie d’un Data Analyst ?

Contrairement à ce dernier qui recueille, analyse et exploite des données existantes ou déjà déterminées en amont, le Data Scientist peut être amené à créer de nouvelles sources de données. Il peut s’agir de données qui n’existent pas encore ou du moins qui dérivent de données existantes, mais sous une autre dimension.

Les Data Scientist construisent de nouveaux modèles de big data qui dans la plupart du temps diffèrent des systèmes déjà existants. Ainsi, ils peuvent bien se comparer aux scientifiques et chercheurs à la recherche de nouveaux moyens pour davantage exploiter le machine learning et le deep learning.

Pour devenir un Data Scientist, il est nécessaire de maîtriser les différents langages de programmation informatiques, mathématiques et statistiques : Perl, Java, C++, Python, R… Bien évidemment, il faut aussi maîtriser les bases de l’analyse de données, étant donné qu’il s’agit d’une branche de la science des données.

Les missions du Data Scientist

Le rôle d’un Data Scientist au sein d’une structure ne se limite pas à l’analyse des données et à leur exploitation. Voici quelques exemples concrets des missions qu’il peut assurer :

• Créer de nouvelles bases de données en vue d’améliorer les techniques de vente et les stratégies marketing de l’entreprise

• Développer des algorithmes innovants et personnalisés selon les tendances du marché

• Développer des outils et processus informatiques qui facilitent l’analyse des données et des KPIs

• Utiliser des modèles de données prédictifs en vue d’optimiser le parcours d’achat, l’expérience client, les campagnes publicitaires…

• Mettre en place une nouvelle politique de gestion des données en vue d’augmenter le chiffre d’affaires

• Évaluer l’efficacité des outils informatiques actuellement en service et proposer des solutions correctives mieux adaptées aux besoins du marché.