Que fait le data analyst concrètement ?

Les parties prenantes attendent des réponses des data analysts aujourd'hui (voire, encore mieux, hier). Le marketing a besoin de détails sur le funnel d'ici vendredi et la direction souhaite un dashboard quasi autonome. Les demandes ponctuelles s'enchaînent, tout comme le travail de définition du périmètre, de nettoyage, d'analyse et d'explication des données sous-jacentes.

Les data analysts jouent un rôle central dans la prise de décision en entreprise. Avec l'essor de l'IA qui prend en charge une part croissante des tâches fastidieuses, leur rôle consiste moins à extraire des données qu'à savoir comment les exploiter.

Ce guide détaille le rôle de data analyst, les compétences les plus importantes et sa boîte à outils essentielle (pour vous aider à comprendre cette fonction ou progresser dans ce domaine).

Principaux insights

• La plupart des analystes passent l'essentiel de leur temps à des tâches autres que l'analyse. La définition du périmètre des demandes, le nettoyage des données complexes et la vulgarisation des résultats pour les parties prenantes non techniques occupent une part bien plus importante de leur journée que l'analyse proprement dite : d'où l'intérêt de pouvoir compter sur des outils et des workflows efficaces.

• Les compétences techniques comme le SQL et la visualisation des données sont importantes, mais les compétences interpersonnelles comme la pensée critique et la communication avec les parties prenantes le sont tout autant

• La boîte à outils du data analyst se divise en trois catégories : l'analyse, la visualisation et les warehouses et pipelines de données. La qualité de l'intégration de ces outils a un impact bien plus important sur leur workflow que n'importe quelle fonctionnalité prise individuellement.

Qu'est-ce qu'un data analyst ?

Un data analyst transforme les données brutes en décisions. Il collecte les données, les interprète et les traduit en réponses ou recommandations exploitables.

Cette fonction implique des interactions avec presque tous les services de l'entreprise. Une semaine, un analyste peut aider l'équipe marketing à comprendre les raisons de l'échec d'une campagne de conversion. La semaine suivante, il peut montrer à l'équipe produit les points d'abandon de l'utilisateur ou encore concevoir un dashboard interactif pour la direction.

Les compétences techniques sont importantes, tout comme le sens des affaires. Les meilleurs analystes savent non seulement comment exploiter les données, mais aussi quelles questions pertinentes se poser à leur sujet.

Data analyst vs. data scientist vs. data engineer

Dans les petites entreprises, une seule personne peut être responsable de l'ensemble des données. Mais les grandes entreprises ont généralement trois fonctions distinctes liées aux données qui travaillent en étroite collaboration :

Que fait un data analyst au quotidien ?

Le travail d'un data analyst n'est pas linéaire. La plupart des analystes jonglent avec plusieurs tâches récurrentes en même temps, des demandes ponctuelles et des projets à long terme. Mais l'essentiel de leur activité se concentre sur quelques tâches principales, chacune nécessitant des compétences spécifiques.

1. Recenser, trouver et explorer les données

Avant d'analyser les données, un bon analyste s'attache à comprendre la question posée. À quelle décision cette réponse permettra-t-elle de répondre ? Que signifie concrètement une "baisse des conversions" pour la personne qui pose la question et sur quelle période ? Un mauvais contexte conduit à une réponse erronée.

Une fois le périmètre du projet clairement défini, ils recherchent les données. Autrement dit, ils identifient les sources pertinentes et les analysent afin de déceler les manques et les incohérences. Selon le projet, ils pourraient se pencher sur les

• Données comportementales qui capturent les interactions de l'utilisateur avec le site web, grâce à une plateforme d'analyse de l'expérience client basée sur l'IA comme Contentsquare

• Données de gestion de la relation client (CRM), en utilisant une plateforme comme Salesforce qui suit les informations et les transactions des clients

• Données produit qui suivent les parcours utilisateurs multi-sessions et multi-appareils, grâce aux outils d'analyse de produit de Contentsquare

  

  Obtenez les données d'analyse de produit dont vous avez besoin auprès de Contentsquare

🧰 Compétences et connaissances requises :

• Un esprit critique pour examiner une requête avant de se plonger dans les données

• Une connaissance de SQL pour extraire les ensembles de données appropriés des bases de données

• Une compréhension du contexte commercial pour faciliter la résolution de problèmes

• Des compétences en gestion des données pour collecter et organiser vos données

2. Créer l'analyse

Une fois le périmètre défini et les données collectées, il est temps de créer l'analyse qui répondra à la question.

Cela pourrait impliquer :

• D'isoler certains segments client (comme les nouveaux visiteurs par rapport aux clients connus ou les mobinautes par rapport aux utilisateurs et utilisatrices sur desktop) afin de comprendre leurs différences de comportement

• De déterminer les indicateurs personnalisés qui comptent pour l'entreprise (et pas seulement ce qui est facile à suivre)

• De comparer le comportement de différents changements de cohortes au fil du temps

• De repérer les nouvelles tendances dans les données et comprendre pourquoi ces changements se produisent

C'est la partie du travail qui exige le plus de compétences techniques (et le plus de discernement quant à l'approche la plus efficace).

🧰 Compétences et connaissances requises :

• Des compétences solides en programmation R ou Python pour construire et manipuler les ensembles de données

• Une compréhension des statistiques pour savoir quelle méthode analytique utiliser et comment interpréter les résultats

• Des capacités d'analyse pour définir la meilleure façon d'organiser les données et repérer les tendances

💡Conseil de pro : simplifiez votre analyse avec Contentsquare. Créez des segments et des indicateurs personnalisés accessibles à toute votre équipe. Moins de temps perdu à réinventer la roue, c'est plus de temps pour l'analyse proprement dite.

Créez une liste de segments personnalisés avec Contentsquare

3. Exporter les données et approfondir l'analyse

Un data analyst ne peut pas répondre à toutes les questions sur une seule plateforme. Parfois, son analyse a besoin d'une puissance de calcul supérieure :

• Un modèle plus complexe que ce que la plateforme analytique peut exécuter

• Un ensemble de données historiques plus long que celui qu'il stocke

• Une connexion entre plusieurs sources qui n'a de sens que dans un data warehouse

Par exemple, un analyste pourrait combiner des données comportementales avec des données CRM dans Snowflake pour comprendre quel segment clients a le plus abandonné.

🧰 Compétences et connaissances requises :

• Une connaissance des pipelines et des data warehouses pour comprendre comment les données circulent entre les systèmes et travailler au sein de plateformes comme Snowflake ou BigQuery

• Des compétences en analyse quantitative des données pour pouvoir appliquer des méthodes analytiques plus avancées une fois vos données exportées

💡 Conseil de pro : exportez vos données de la manière la plus propre et efficace possible grâce à une intégration directe et automatique. Si les exportations CSV manuelles peuvent dépanner, elles ne sont pas évolutives. Elles sont lentes et peuvent engendrer des problèmes de gestion de versions.

La meilleure option consiste à envoyer directement les données structurées vers votre data warehouse à l'aide d'un outil comme Data Connect de Contentsquare. Envoyez automatiquement les données comportementales, de session et de performance directement à Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks, et combinez-les avec les données CRM, l'historique des transactions et d'autres sources pour obtenir une vue d'ensemble complète. Moins de manipulation de données = plus de temps pour l'analyse de données.

4. Créer des dashboards et des rapports

Une fois l'analyse terminée, l'analyste doit lui créer un espace utile et accessible pour la stocker. Un data analyst pourrait créer

• Un rapport ponctuel pour l'analyse approfondie d'une question ou d'une période donnée

• Un dashboards récurrent, qui propose les vues les plus récentes des indicateurs essentiels

Un dashboard bien conçu ne se contente pas d'afficher des données. Il répond aux questions que se posent les parties prenantes, avant même qu'elles ne les formulent.

Un data analyst passe une grande partie de son temps à créer, examiner et expliquer des dashboards comme ceux-ci, sur la plateforme d'analyse de l'expérience de Contentsquare

🧰 Compétences et connaissances requises :

• Visualisation des données : savoir quel type de graphique communique le plus clairement vos résultats

• Maîtrise des outils pour tirer le meilleur parti de la plateforme sur laquelle vous travaillez. (Si cette plateforme est Contentsquare, Sense prend en charge une grande partie du travail fastidieux en vous permettant de poser des questions en langage clair au lieu de tout configurer manuellement.)

5. Communiquer les conclusions

Une analyse qui n'aboutit pas est une analyse sans intérêt.

Les data analysts doivent traduire les informations recueillies en un format compréhensible et exploitable par les parties prenantes. Ce format dépend de l'audience.

• Un diaporama structuré pour une équipe de direction

• Un résumé concis Slack pour un product manager

• Une présentation en direct du tableau de bord avec des temps pour les questions

Le format change. Le défi, lui, reste le même : rendre des résultats complexes clairs et pertinents.

🧰 Compétences et connaissances requises :

• Le storytelling pour présenter vos conclusions sous forme de récit qui en explicite l'importance

• Des compétences en communication pour adapter une présentation en fonction de l'audience et de la situation

• La gestion des parties prenantes pour répondre aux questions et aux objections avec assurance

3 types d'outils nécessaires au data analyst

Les data analysts travaillent rarement avec un seul outil. Leur métier englobe trop de tâches différentes pour qu'une seule plateforme puisse tout couvrir. La plupart des analystes travaillent avec les meilleurs outils d'analyse de données répartis en 3 catégories :

1. Plateformes analytiques

Les data analysts passent la majeure partie de leur temps sur une plateforme analytique (logique, non ?) Ce sont les outils qui permettent d'explorer les données, de réaliser des analyses et de faire apparaître des insights.

Les meilleures plateformes d'analyse ne se contentent pas de stocker des données. Recherchez :

• Une analyse et une segmentation personnalisées : créez des comparaisons de cohortes, des analyses de tendances et des indicateurs réutilisables

• Une interrogation basée sur l'IA : posez des questions en langage clair

• Des rapports partageables : partagez des templates et des dashboards avec les membres de votre équipe pour qu'ils se sentent aussi capables d'explorer les données

L'intelligence de l'expérience à 360° de Contentsquare couvre ces trois aspects. Contentsquare Charts est l'outil principal pour vos analyses. L'assistant IA Sense Chat vous permet de poser des questions en langage naturel et d'obtenir des réponses instantanées. Sense Analyst gère les questions plus complexes : soumettez-lui un prompt de haut niveau et il élabore un plan d'analyse, l'exécute et fournit des recommandations prêtes à l'emploi.

Comme l'explique Christian Fiorelli, SVP of Global E-commerce & CRM chez Alexander Wang : "Les membres de l'équipe qui, auparavant, dépendaient d'un data analyst ou attendaient un rapport, peuvent désormais accéder eux-mêmes aux insights en temps réel. Cela a permis à chacun d'être plus curieux et plus à l'aise avec les données. L'expérience digitale est un véritable travail d'équipe et Sense veille à ce que tout le monde puisse y participer."

2. Outils d'informatique décisionnelle (BI) et de visualisation

Les outils de BI et de visualisation transforment les données en dashboards et en rapports que les parties prenantes peuvent comprendre et consulter en toute autonomie.

Voici quelques options populaires :

• Metabase : un outil d'analyse open source léger pour les équipes qui privilégient la simplicité

• Power BI : une solution pratique d'informatique décisionnelle pour les entreprises qui utilisent déjà la suite Microsoft

• Contentsquare : parfait pour les visualisations comme les heatmaps, les analyses de funnel, les graphiques d'indicateurs clés de performance (KPI) et les dashboards personnalisés, avec l'IA pour faciliter l'analyse de ces visualisations

Visualisez des données comme les conversions de funnel et laissez Sense de Contentsquare gérer l'analyse pour gagner du temps

3. Data warehouses et pipelines

Lorsque l'analyse doit porter sur plusieurs sources ou traiter de grands volumes de données, c'est dans le data warehouse que ce travail se passe. Cette catégorie inclut aussi les pipelines qui acheminent les données vers ce data warehouse.

Parmi les principaux outils dans ce domaine :

• Les warehouses comme Snowflake ou BigQuery

• Les plateformes de nettoyage et de modélisation des données, comme dbt

• Les plateformes d'intégration de données automatisées comme Fivetran

Et si vous utilisez Contentsquare, vous pouvez connecter l'outil Data Connect à votre data warehouse une fois pour toutes, puis exporter et synchroniser automatiquement vos données.

« Data Connect transforme des données complexes provenant de sources multiples en informations unifiées et exploitables qui orientent le développement global de nos plateformes numériques. Nous n'avons plus besoin de procéder à l'aveuglette et pouvons prendre des décisions plus intelligentes et mieux informées. »

Kevin Jakubec

Responsable des analyses Web et des informations CRO

Moins de préparation, plus de stratégie : quelle est l'évolution de cette fonction ?

La fonction de data analyst a toujours consisté à orienter la prise de décision grâce aux données. Ce qui change, c'est la part des tâches répétitives (des requêtes répétitives aux exportations manuelles) que l'IA peut prendre en charge. Et contrairement à ce que l'on peut lire, cela ne rend pas les analystes superflus, mais au contraire, les rend plus précieux.

Car lorsque l'IA prend en charge les tâches ingrates, les analystes peuvent se concentrer sur la partie du travail qui demande vraiment une intervention humaine : interpréter la signification des chiffres et faire en sorte que les insights recueillis mènent à quelque chose.

FAQ sur les data analysts