La data analytics ou analytique de la donnée est un concept apparenté à la data science et aux sciences informatiques. Cette discipline consiste à collecter, trier et analyser les données afin de révéler des informations bénéfiques et exploitables au profit de l’entreprise.
On sait aujourd’hui que la data constitue une mine d’or, et les entreprises B2C l’ont bien compris. Ainsi, la big data est, aujourd’hui, un élément incontournable dans l’analyse des comportements sur le net. Véritable levier du marketing digital, elle permet de fournir une infinité d’informations dans divers secteurs notamment économiques, politiques et sociaux. Ces informations sont utilisées à des fins stratégiques (une aide à la prise d’une décision ou l’amélioration d’un produit par exemple).
Pour mieux comprendre ce concept, quelques notions de base sont à définir. Quels sont les enjeux de la data analytics, ses promesses et ses limites.
Qu’est-ce que la data analytics
De prime abord, il est important de définir la data analytics. La donnée désigne toute information générée par une personne physique ou morale sur internet. Chaque interaction, « click » ou recherche constitue une data. Il peut s’agir d’un formulaire, d’un « like » sur une page ou une publication Facebook, ou bien d’un commentaire. Qu’elles soient faites de manière consciente ou non, toutes les données récoltées sont analysées et exploitées par des Data analysts.
L’analyse data est un processus d’analyse de données. Le travail consiste à collecter les informations des utilisateurs, des collaborateurs ou des clients d’une entreprise dans l’objectif de les collecter, les décrire et les analyser pour en tirer le meilleur parti du modèle économique, et prévenir les éventuelles complications au sein de l’entreprise.
À l’ère de la digitalisation, l’analyse de la donnée informatique est de plus en plus sollicitée, et c’est notre société de consommation qui en témoigne. Avec la révolution des réseaux sociaux et des algorithmes, les données sont précieuses et constituent un véritable trésor dans l’analyse comportementale du consommateur.
Les données peuvent se présenter sous diverses formes (image, formulaire, vidéo, commentaire) et le data analyst est amené à faire le déchiffrage de ses données afin de les convertir pour mieux comprendre l’internaute.
Elles permettent d’identifier les points d’amélioration, de comprendre le comportement humain et de discerner les centres d’intérêts des internautes afin de mieux cibler les algorithmes dans les annonces et les suggestions de contenus. À titre d’exemple, l’algorithme de YouTube utilise nos données pour nous proposer du contenu qui correspond à nos loisirs ou à nos compétences.
De nombreuses entreprises ont aujourd’hui décidé d’intégrer l’analyse des données dans leur stratégie marketing afin de cibler les clients, de comprendre leurs préférences, de suivre les nouvelles tendances du marché et de mieux cerner les habitudes des acheteurs.
Les types de données
Dans le cadre de l’analyse de données, le data analyst est confronté à deux types de data :
· Les données structurées sont des données définies et formatées au préalable avant d’être placées dans le système de stockage. Par exemple, un formulaire d’inscription est une donnée structurée, puisqu’il contient des informations précises (nom, prénom, date de naissance, adresse, etc). Ces données sont principalement stockées dans des bases de données relationnelles et peuvent être exploitées par l’Homme ou un logiciel de business intelligence.
· Les données non structurées, contrairement à son antagoniste, ne sont pas exploitées dans un système transactionnel et ne résident pas dans un système de gestion de bases de données relationnelles. Il peut s’agir d’un contenu multimédia, de documents, de données de surveillance ou encore d’applications de productivité.
Les data analysts sont souvent confrontés à des challenges dans le déchiffrage des données non structurées. Leur mission est de réussir à convertir ces données en informations et d’en tirer le meilleur profit. Effectivement, avec l’avalanche de datasets non structurées (plusieurs centaines de milliards d’éléments), le traitement des données devient dès lors impossible avec une approche classique, ce qui risque d’amoindrir les capacités de serveurs et des systèmes de fichiers.
Pour pallier cette problématique et éviter la perte de données de valeur, de nombreuses entreprises (qui ont une activité similaire) ont repensé leur méthode d’exploitation à travers le partage du big data entre les régions géographiques proches. Dans ce cadre, le stockage objet devient une solution optimale pour répondre aux défis de la collaboration entre les entreprises. Le stockage objet permet ainsi la récupération de données et de fichiers à partir de n’importe quel endroit. Prenons à titre d’exemple Amazon S3 qui propose des services de stockage à travers le web.
Tout savoir sur le métier de data analyst
Le métier de data analyst est de plus en plus plébiscité dans les entreprises qui ont vu en la collecte de données, une stratégie infaillible dans la prise de décisions majeures, notamment dans le domaine de la vente.
Le data analyst est un responsable de l’analyse du big data au sein d’une entreprise ou d’un organisme donné. Concrètement, son métier consiste à analyser les données moyennant des compétences en mathématiques, statistiques et informatique. Ces analyses seront ensuite extraites pour aider la société lors d’une prise de décision.
À ne pas confondre avec le data scientist, le data analyst a pour mission de collecter et restituer les données émises par l’internaute, le client ou le collaborateur à l’aide d’outils de gestion de bases de données. Il est principalement chargé d’inspecter une source de données, notamment le CRM de l’entreprise (Customer Relationship management) grâce à un modèle prédéfini. Il a à sa charge l’étude de la base de données et l’analyse des actions marketing. Le data scientist, quant à lui, est un expert des modèles statistiques et mathématiques.
Pour résumer, le data analyst à la compétence de traduire la base de données brute et de la transformer en information. Celle-ci sera ensuite utilisée à des fins stratégiques auprès de l’entreprise.
Le métier de data analyst demande une certification en informatique accompagnée de connaissances ou de formations continues en management, marketing et statistiques. Il s’agit d’un domaine très exigeant (au minimum bac+3) qui demande rigueur, organisation et gestion de stress. Il faut, évidemment, être passionné par les métiers de l’IT et de l’informatique pour pouvoir perdurer et bâtir une carrière.
En marge du data analyst, il existe différents autres métiers liés à la collecte et l’analyse de la data. Nous pensons principalement au chef de projet data ou encore au data architect.
La business intelligence dans la collecte de données
La business intelligence définit l’ensemble d’applications, pratiques et logiciels de collecte et d’analyse des données et de l’information. Ce concept a pour perspective d’aider les entreprises dans leur stratégie de marketing et dans la prise de décisions sur des axes clés.
L’utilisation de la business intelligence a porté ses fruits pour de nombreuses entreprises qui ont observé l’évolution de leur chiffre d’affaires et l’acquisition de nouveaux clients. Parmi ses avantages, la business intelligence permet aux entreprises d’identifier les nouvelles tendances, et de repérer les failles. Outre le gain de temps considérable qu’offre la BI pour les data analysts (la création de rapports en quelques secondes), elle permet d’améliorer la visibilité des processus afin d’identifier les axes qui nécessitent une attention particulière.
En résumé, la BI vient apporter de la clarté et automatise l’analyse des données grâce à des logiciels performants.
Big Data, les limites d’une notion prometteuse
La data analytics offre des avantages clés pour les entreprises souhaitant améliorer leurs services. Mais comme dans toutes les nouvelles technologies de l’IT, le big data comporte des failles et des limites qu’il est essentiel de prendre en considération. Reposant principalement sur des statistiques, celles-ci ne sont pas tout à fait exactes puisqu’elles expriment d’une manière numérique les interactions et propos des consommateurs. Quand il s’agit d’analyser les comportements humains, les résultats sont souvent compromis compte tenu de leur irrationalité.
La sécurité est un sujet qui revient souvent quand on évoque le big data. À mesure que le concept se commercialise et se répand dans les entreprises, on pourrait se demander si cette pratique ne serait pas compromettante pour la sécurité des consommateurs.