Quel est le rôle d’un analyste business intelligence ? Quelles différences avec les métiers de business analyst, data analyst ou data scientist ?
Aujourd’hui dans un contexte où l’exploitation de la donnée devient un enjeu de plus en plus central, la Business Intelligence (BI) représente un atout concurrentiel majeur dans la prise de décision stratégique pour une entreprise. Le poste d’analyste BI ou analyste décisionnel est donc essentiel au bon fonctionnement de nombreuses entreprises pour permettre aux dirigeants de suivre des stratégies data-driven. Son objectif est de collecter automatiquement les données, construire des reportings et les automatiser. Il va notamment créer des rapports d’activité composés de tableaux de bord, de graphiques à partir des datas issues des logiciels de gestion d’une entreprise. Son rôle est d’apporter une logique data aux décisionnaires d’une entreprise pour les aider à établir une stratégie pour faire progresser l’entreprise. Ses compétences clés sont la compréhension du business, et des capacités techniques sur les outils de BI et les bases de données (SQL notamment).
La fonction de business analyst est différente puisqu’elle n’a pas besoin de “data” dans le sens de la donnée numérique pour travailler. Son rôle est d’accompagner les dirigeants lors d’un changement majeur au sein de l’entreprise vers la meilleure solution. Il va notamment recueillir pour chaque solution envisagée la vision du top management, les besoins métiers opérationnels et stratégiques, les contraintes internes et externes pour ensuite analyser celle la plus favorable pour l’entreprise.
Le data analyst, comme l’analyste BI, va analyser les données d’une entreprise et en extraire une information utile pour l’aider à progresser. Il source et modélise les données, nettoie la base constituée, crée de nouveaux indicateurs, apporte de la valeur aux données et souvent présente les données graphiquement pour les rendre plus facilement compréhensibles. Il peut également tirer des tendances et effectuer des prévisions grâce au machine learning. Ses compétences clés sont la compréhension du business, et des capacités techniques sur les bases de données (SQL notamment), le retraitement et le nettoyage de données (grâce à Python notamment), et des compréhensions en machine learning.
Le data scientist quant à lui va s’occuper des données futures en construisant des algorithmes de Deep Learning pour faire des analyses prédictives et prescriptives, et ainsi, par exemple, prédire les tendances du marché, construire des systèmes de recommandations en temps réel, faire de la reconnaissance d’image, etc... Néanmoins, pour devenir un data scientist, vous avez besoin d’un solide bagage en mathématiques et devez maîtriser plusieurs langages (Python, R et Scala).
Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir expert en business intelligence ?
Les compétences en data sont parmi les plus demandées, juste avant les compétences en développement, et celles liées à la conception de logiciels, d’après l’étude "Future of Jobs report 2020" réalisée par le Forum économique mondial.
Vous devez maîtriser notamment des outils informatiques décisionnels, des méthodologies statistiques, des techniques d’analyse des données en étant très organisé et rigoureux ! Notre formation vous propose de vous former à ces compétences en 5 mois à temps partiel et à distance tout en continuant de travailler.
