{"id":11853,"date":"2020-03-09T17:03:11","date_gmt":"2020-03-09T17:03:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/?p=11853"},"modified":"2020-03-11T15:05:20","modified_gmt":"2020-03-11T15:05:20","slug":"data-analysts-4-raisons-de-leur-faire-confiance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/data-analysts-4-raisons-de-leur-faire-confiance\/","title":{"rendered":"Data Analysts : 4 raisons de leur faire confiance"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

Le ph\u00e9nom\u00e8ne ne vous a s\u00fbrement pas \u00e9chapp\u00e9 : depuis quelques ann\u00e9es, les Data Scientists (DS) sont partout. Si ces experts aux multiples casquettes ont boulevers\u00e9 l\u2019univers de la data, ils font de l\u2019ombre \u00e0 une autre profession, tout aussi essentielle et bien plus \u00e9tablie : celle de Data Analyst (DA). Or, si mes dix ann\u00e9es d\u2019exp\u00e9rience en analyse et data science m\u2019ont appris une chose, c\u2019est que le sacre du Data Scientist ne devrait en aucun cas rel\u00e9guer le Data Analyst aux oubliettes. Voici pourquoi.<\/p>\n

Quel avenir pour les m\u00e9tiers de la data science et de l\u2019analyse des donn\u00e9es ?<\/strong><\/h3>\n

En tant que membre du Global Analytics and Data Science Council de Criteo, j\u2019ai la chance de participer, aux c\u00f4t\u00e9s de plusieurs dirigeants, aux discussions strat\u00e9giques sur l\u2019\u00e9volution de ces postes au sein de notre entreprise. Et nous avons assist\u00e9 en premi\u00e8re ligne \u00e0 l\u2019av\u00e8nement du Data Scientist (et du cort\u00e8ge de \u00ab buzzwords \u00bb qui l\u2019accompagne).<\/p>\n

Mais Criteo n\u2019est pas le seul concern\u00e9. J\u2019ai discut\u00e9 avec des experts de tous bords, dans des start-ups disruptives ou des soci\u00e9t\u00e9s plus \u00e9tablies. Partout, le constat est le m\u00eame : l\u2019intitul\u00e9 de poste \u00ab DS \u00bb est port\u00e9 aux nues, au d\u00e9triment des DA. Une conclusion inqui\u00e9tante.<\/p>\n

Data Scientist, Data Analyst\u2026 Pour beaucoup, difficile de faire la diff\u00e9rence. En g\u00e9n\u00e9ral, les DS sont (\u00e0 tort) jug\u00e9s plus qualifi\u00e9s et pertinents que les DA. Et cette id\u00e9e re\u00e7ue n\u2019est pas sans cons\u00e9quences : consid\u00e9r\u00e9 comme \u00ab vieux jeu \u00bb ou obsol\u00e8te, le poste de DA dispara\u00eet progressivement au profit du DS, plus prestigieux. Mais si ces fonctions partagent plusieurs comp\u00e9tences, elles restent bien diff\u00e9rentes. Voici les distinctions \u00e0 op\u00e9rer entre ces deux profils, strat\u00e9giques pour toute entreprise ax\u00e9e sur l\u2019exploitation des donn\u00e9es.<\/p>\n

Les Data Scientists ne sont pas les nouveaux Data Analysts.<\/strong><\/h3>\n

Si on en croit la tendance actuelle, le Data Analyst serait tout simplement l’anc\u00eatre du Data Scientist \u2013une version plus rouill\u00e9e du m\u00e9tier. Pourtant, c’est loin d’\u00eatre le cas. Et voici pourquoi :<\/p>\n

1. Victime d\u2019un effet de mode.<\/strong><\/h3>\n

Il y a quelques ann\u00e9es, le machine learning d\u00e9tr\u00f4nait le big data. Aujourd\u2019hui, c\u2019est au tour de l’\u00ab IA \u00bb d\u2019\u00eatre sur toutes les l\u00e8vres. La glorification du Data Scientist suit la m\u00eame logique.<\/p>\n

De nombreuses entreprises utilisent cet intitul\u00e9 tendance pour attirer les meilleurs candidats \u00e0 des postes de Data Analysts. Peu importe si le titre ne refl\u00e8te pas toujours le r\u00f4le\u00a0–\u00a0Data Scientist est plus vendeur. Il suffit de se rendre sur LinkedIn pour constater que les postes de Data Scientist sont trois fois plus nombreux que ceux de Data Analyst.<\/p>\n

2. L\u2019analyse de donn\u00e9es est d\u00e9valoris\u00e9e, \u00e0 tort.<\/strong><\/h3>\n

Certes, les Data Analysts et Data Scientists ont plusieurs comp\u00e9tences en commun. Mais leurs missions sont bel et bien diff\u00e9rentes : ces deux profils ne sont pas cens\u00e9s utiliser, ni d\u00e9velopper, les m\u00eames connaissances.<\/p>\n

Les Data Analysts se concentrent sur les insights imm\u00e9diatement exploitables par l\u2019entreprise. Leur r\u00f4le est strat\u00e9gique, ce qui les rapproche des postes d\u00e9cisionnels. Ils sont \u00e9galement soumis \u00e0 d\u2019importantes contraintes de temps. Impliqu\u00e9s dans les d\u00e9cisions strat\u00e9giques, ils font souvent face aux m\u00eames pressions que les dirigeants de l\u2019entreprise : projets \u00e0 court terme, environnements ultra-comp\u00e9titifs, \u00e9changes directs avec les clients, objectifs de rentabilit\u00e9, etc.<\/p>\n

Bien s\u00fbr, les Data Analysts travaillent aussi sur des probl\u00e9matiques \u00e0 plus long terme. Mais c\u2019est sur les sujets imm\u00e9diats que leur expertise est le mieux mise \u00e0 profit.<\/p>\n

3. L’\u00e9cosyst\u00e8me, les produits et les chiffres du march\u00e9 n’ont aucun secret pour le Data Analyst.<\/strong><\/h3>\n

Pour ceux qui se r\u00eaveraient chefs d\u2019entreprise, commencez par un poste de Data Analyst. Car ce profil est essentiel au d\u00e9veloppement de l\u2019activit\u00e9.<\/p>\n

Les Data Analysts s\u2019adressent \u00e0 tous les services de l\u2019entreprise pour en d\u00e9crypter les donn\u00e9es. Ce sont donc d\u2019excellents communicants. Polyvalents, ils savent adapter leur vocabulaire et leur argumentaire \u00e0 leur interlocuteur.<\/p>\n

4. Les Data Analysts ont les faveurs de nombreux dirigeants.<\/strong><\/h3>\n

J\u2019ai dirig\u00e9 pendant des ann\u00e9es les p\u00f4les d\u2019analyse des donn\u00e9es, ou science des donn\u00e9es, dans de nombreuses entreprises. J\u2019ai donc pu constater en premi\u00e8re ligne l\u2019immense valeur ajout\u00e9e qu’apportent les Data Scientists \u00e0 l\u2019entreprise. Mais il faut pour cela que leur travail soit exploit\u00e9 comme il se doit, notamment \u00e0 travers des analyses d\u00e9taill\u00e9es et des outils de pr\u00e9vision.<\/p>\n

Si leur r\u00f4le est essentiel, il ne remplace toutefois pas celui des Data Analysts, essentiel pour comprendre et d\u00e9velopper la strat\u00e9gie de l\u2019entreprise. De plus en plus, les dirigeants les consid\u00e8rent comme de v\u00e9ritables conseillers strat\u00e9giques : c\u2019est donc vers eux qu\u2019ils se tournent en priorit\u00e9.<\/p>\n

Data Analysts et Data Scientists\u00a0: l’union fait la force.<\/strong><\/h3>\n

La mont\u00e9e en force de la Data Science et de ses diff\u00e9rents intitul\u00e9s de poste m\u2019a permis de m\u2019interroger sur la r\u00e9elle d\u00e9finition des r\u00f4les de DA et de DS, et la valeur que chacun a \u00e0 apporter. La popularit\u00e9 des Data Scientists n\u2019est pas forc\u00e9ment une mauvaise nouvelle : elle peut contribuer \u00e0 revaloriser l\u2019importance des DA, \u00e0 mettre leur travail en lumi\u00e8re. Sur ces bonnes paroles, longue vie au poste de Data Analyst\u00a0!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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