Le data analyst : qui est-il ?
Son objectif est (surprise !) l’ analyse et le traitement des données à la disposition de son entreprise ou de ses clients – car la data scientist peut être employé ou à son compte et travailler pour plusieurs entreprises. Son travail se rapproche du data mining en ce sens où il doit chercher les informations et les rendre lisibles grâce à différents outils. Après avoir récupéré ces données, ces informations, le data analyst les analyse afin de trouver des patterns récurrents, de l’information utile, de définir des profils-types, des envies/besoins, des attentes…
A partir de là, il est celui qui permettra de prendre des décisions au sein de l’entreprise et de mettre en application les recommandations qu’il faites. On parle donc, ici, de predictive marketing, ou marketing prédictif en français : l’objectif est, pour toutes les entreprises, d’avoir un temps d’avance sur les autres et de proposer des solutions pour tous leurs clients.
Data analytics et business intelligence
La business intelligence, ou informatique décisionnelle en français, est la forme d’informatique qui a pour objectif de servir de support aux prises de décisions côté management. Le terme de « business intelligence » désigne l’ensemble des outils et pratiques qui permettent l’accès à l’information, et qui permettent d’analyser cette information afin d’aider les entreprises à prendre des décisions et apporter des solutions concrètes.
La data analytics s’inscrit donc dans ce cadre ; ne soyez pas étonnés de voir écrit l’un ou l’autre dans une fiche de recherche d’emploi par exemple.
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