Ils travaillent tous deux dans les données numériques et numériques et pourtant leurs fonctions diffèrent légèrement. Les données Scientifique d'autre part, une grande masse de données numériques, communément appelée Big Data, en créant des algorithmes et un langage informatique.

Les données Analyste, d'autre part, manipule également ces données, mais dans une moindre mesure. Il répond à un objectif marketing sur un ciblage spécifique sur ces données numériques. Nous sommes plus sur un travail hun pont entre le marketing et la technologie

Ces rôles se situent principalement dans le contexte de la transformation des activités numériques.

Les données sont partout … Besoin de spécialistes

"Dans le secteur numérique, un nouveau nom d’entreprise apparaît chaque mois! La plupart de ces professions n'existaient pas, il y a encore trois ans "déclare Godefroy de Bentzmann, président de Syntec Digital, le syndicat de ce secteur en pleine ébullition.

Parmi ces nouveaux métiers liés à la transformation numérique ou simplement au numérique, on trouve le Data Analyst et les données Sscientifique qui ne font pas exception à la règle. Ils sont également très demandés pour leur capacité à analyser les données. En effet, la puissance du Big Data est telle que son volume impressionnant de données à analyser se fait sentir aujourd'hui.

À tout moment, les données sont produites partout dans le monde. Celles-ci " Big Data " prendre de plus en plus important, qu’ils soient instantanés ou non de manière structurée ou non. La prolifération d'objets connectés pourrait bien renforcer ce phénomène.

Et aujourd'hui, le rapport est réel pour de nombreuses entreprises, elles ne savent pas comment gérer ces données et surtout comment les utiliser à bon escient. Il devient donc urgent pour eux de recruter des spécialistes dans ces données numériques …

Ces nouveaux métiers 3.0 encore inconnus, constituent de réelles opportunités professionnelles.

À la recherche d'un analyste de données et d'un scientifique de données

Qui sont-ils ? Ce sont des spécialistes des données numériques et en particulier des fans de chiffres, de statistiques et de programmes informatiques. Une différence persiste encore entre ces deux métiers …

Les données Scientifique ne lésinez pas pour aller au fond des choses en recherchant ces données au moyen de codes de calcul et de calculs mathématiques. Le but étant capacité à agréger, regrouper, donner un sens et extraire des données utiles qui alimentent souvent le travail des professionnels du marketing, de la technologie de l'information et de la vente " (source emlv.f ). Le langage informatique le plus connu pour manipuler ces données est le langage Python. (Plus d'infos en vidéo)

L'analyste de données récupère ces données extraites pour analyse! Il essaiera de les comprendre et surtout de donner un résultat à des tiers (clients externes, directeur marketing, etc.). C'est un profil hybride entre technologie et marketing.

The Data Scientist, un acteur important de la transformation numérique d'une entreprise

Scientifique à part entière, informaticien spécialisé, le Scientist Data propose des solutions aux entreprises confrontées aux données numériques. Pour ce faire, il doit produire des algorithmes sur les données afin d'anticiper leur comportement, de faire des recommandations ou de les catégoriser.

Il est considéré comme un chercheur d'or, s'aventurant dans le nouvel ouest sauvage: celle du Big Data. Ce spécialiste devient donc indispensable, et ce, dans tous les secteurs pour:

• Résoudre problèmes avec de grandes quantités de données,
• Mettre en évidence les données pour toutes les fonctions de l'entreprise.

Et bien qu'il utilise les données existantes, il peut être amené à en créer de nouvelles …

Ainsi, il devient un élément clé de l’entreprise en termes d’informatique décisionnelle. l'amenant à sa propre transformation numérique.

The Data Analyst, un profil hybride entre technologie et marketing

Une fois les données récupérées par le Data Scientifique, les données Analysteil est responsable de travailler sur ces données. Il apporte un éclairage nouveau sur un comportement particulier à partir d'un objectif défini par l'entreprise. Exemple, ce cas spécifique "Comment améliorer la vente d'un produit sur un site de commerce électronique?"

Pour ce cas les données Analyste récupère différents types de données (nombre d'achats de ce produit, profil de acheteurs etc.) puis proposer une solution à l'équipe marketing, aux clients externes, au comité de direction, etc.

Ainsi, il est amené à travailler sur différents objectifs marketing tels que la tarification, l'optimisation du parcours client ou l'analyse financière d'une unité commerciale.

Sa tâche principale consiste à mettre à jour la base de données concernée, à transcrire les données numériques dans un langage commercial, d’où son côté marketing. C’est grâce aux outils d’analyse de type DataViz qu'il parvient à formuler des solutions.

Il peut également rendre ses résultats disponibles sur une plate-forme dédiée qui sera consultée par les autres équipes.

Pour devenir Data Analyst, certaines qualités (voir ci-dessous) sont requises et similaires à la Les données Scienciste, la goût les chiffres sont nécessaires surtout dans les statistiques. Ayez un esprit curieux et curieux pour trouver des solutions. Un côté technique pour l’utilisation d’outils statistiques et la connaissance des outils Big Data. Soyez organisé et rigoureux.

Les 8 compétences essentielles pour le bon scientifique

Le site cartelis.com nous donne une image des compétences clés du bon scientifique. Ils sont au nombre de 8 et sont comparés à d'autres métiers, y compris l'analyste de données.

(source: cartelis)

• 1. Compétences en programmation
• 2. Compétences statistiques
• 3. Compétences en apprentissage automatique
• 4. Compétences en algèbre linéaire et fonctions de plusieurs variables
• 5. Compétences en préparation de données
• 6. Compétences en visualisation et communication de données
• 7. Compétences en génie logiciel
• 8. Intuition

L'avenir de ces métiers avec les données numériques

Ces professions se développent de plus en plus et les secteurs qui recrutent sont variés comme par exemple les entreprises commerciales, celles spécialisées dans le marketing ou encore les entreprises médicales.

D'autres moyens sont possibles, comme devenir Data Eingénieur, Ingénieur décisionnel, apprentissage machine ou Data Sspécialiste, Concepteur de données.

Et avec la loi RGPD ?

Enfin, avec la nouvelle réglementation RGPD, ces spécialistes seront obligés de changer de mode de fonctionnement. En effet, cette nouvelle loi sur la protection des données a changé la donne sur les données numériques, en particulier sur le comportement des clients à leur égard.

Ainsi, de nombreuses entreprises devront revoir leurs actions marketing. selon Markess «77% les fonctionnaires ont été amenés à revoir leur approche commercialisation "(Source e-marketing)

Acteurs essentiels en termes de transformation numérique des entreprises. Un avenir prometteur leur est réservé pour ces spécialistes des données numériques!

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