Analyste d'affaires et analyste de données - Comprendre les rôles et les parcours de carrière

Vous souhaitez travailler en tant qu'analyste de données ou analyste commercial ? Quelle est la différence entre ces deux fonctions ? Dans cet article, nous expliquons le débat entre l'analyste de données et l'analyste d'entreprise, et nous vous indiquons la voie à suivre pour réussir dans l'un ou l'autre de ces métiers.

La demande de personnes capables de décoder des données complexes a atteint de nouveaux sommets dans un monde des affaires en constante évolution. Parmi les nombreux rôles disponibles, les analystes d'entreprise et les analystes de données ont chacun leurs propres responsabilités, ensembles de compétences et parcours de carrière. Malgré les similitudes de titre, il est essentiel de reconnaître que ces rôles ne sont pas interchangeables.

L'analyste d'entreprise joue le rôle d'architecte stratégique. Il travaille à l'intersection des besoins de l'entreprise et des solutions technologiques. Il est le traducteur de l'entreprise : il analyse, élabore des stratégies et comble les lacunes avec les parties prenantes pour s'assurer que la technologie s'aligne sur les objectifs de l'organisation.

L'analyste de données (AD) joue le rôle de détective numérique. Il extrait des données des informations utiles pour guider la prise de décision. Les analystes de données parcourent de vastes ensembles de données pour révéler des tendances et des modèles en collectant et en traitant des données, en effectuant des analyses statistiques et en éclairant la prise de décision.

Bien que ces rôles soient souvent confondus, ils ont chacun un objectif distinct. Dans cet article, nous examinerons les deux rôles, qui ont en commun de s'appuyer sur des informations fondées sur des données, mais qui diffèrent par leurs objectifs et leurs applications spécifiques. Nous découvrirons rapidement que certaines compétences servent de fil conducteur à ces professions. SQL, le langage de manipulation et d'analyse des données, est l'une de ces compétences essentielles. Pour ceux qui ne connaissent pas SQL, notre Le SQL de A à Z couvre à la fois des sujets fondamentaux et avancés. Alors, sans plus attendre, commençons !

Révéler les rôles

Les analystes d'entreprise (le lien entre l'entreprise et la technologie) et les analystes de données (les interprètes compétents des tendances et des modèles de données) jouent chacun un rôle distinct. Examinons ces rôles en détail.

Rôle de l'analyste d'entreprise (AE)

1. comprendre les besoins de l'entreprise

Les analystes d'affaires définissent les besoins de l'entreprise en travaillant en étroite collaboration avec les parties prenantes pour comprendre l'état actuel de l'entreprise, ses objectifs, ses défis et ses opportunités de croissance. Par exemple, si un détaillant souhaite augmenter ses ventes en ligne, l'analyste d'affaires peut mener des entretiens avec les parties prenantes, analyser le comportement des clients et présenter des recommandations exploitables.

2) Évaluer les processus

Les experts-comptables améliorent les processus existants en procédant à des examens systématiques des flux de travail, en identifiant les inefficacités et en proposant des améliorations. Dans l'industrie manufacturière, l'agent d'exécution rationalise les processus de production grâce à des informations fondées sur des données, ce qui permet d'accroître l'efficacité et la rentabilité.

3. fournir des recommandations fondées sur des données

Les agents d'exécution utilisent des données quantitatives et qualitatives pour proposer des solutions conformes aux objectifs de l'organisation, en s'appuyant sur la compréhension des besoins de l'entreprise et sur l'évaluation des processus. Si une institution financière souhaite améliorer la satisfaction de ses clients, l'analyste de données peut recommander des stratégies basées sur les données, telles qu'une application mobile conviviale.

Rôle de l'analyste de données (AD)

1. collecte et traitement des données

Les AD collectent et traitent les données à l'aide d'outils tels que SQL et Python afin de garantir l'exactitude des données en vue d'une exploration et d'une interprétation ultérieures. Dans le domaine du commerce électronique, un analyste de données peut optimiser les recommandations de produits en interrogeant les données pertinentes à l'aide de SQL et en utilisant Python pour le nettoyage et la transformation.

2. effectuer des analyses statistiques

Les AN effectuent des analyses statistiques sur des ensembles de données afin de découvrir des modèles, des relations et des tendances. Dans le secteur de la santé, une AN peut utiliser l'analyse statistique pour évaluer l'efficacité d'un traitement médical par le biais d'une analyse de régression ou d'un test d'hypothèse.

3. éclairer la prise de décision

L'objectif ultime d'une AN est de traduire des analyses de données complexes en informations exploitables qui soutiennent les décisions stratégiques de l'entreprise. Dans le commerce de détail, l'AD analyse les données de vente, crée des visualisations et communique des informations afin d'optimiser les stocks et d'améliorer l'expérience des clients.

Pleins feux sur les compétences et les qualifications

Le développement d'un ensemble solide de compétences et de qualifications est essentiel pour les analystes d'entreprise et les analystes de données. Examinons les compétences et qualifications clés qui distinguent les deux rôles.

Compétences et qualifications de l'analyste d'entreprise (BA)

1. Compétences analytiques : Les analystes commerciaux doivent interpréter des informations complexes, identifier les tendances et tirer des conclusions significatives afin de contribuer à une prise de décision éclairée au sein de l'entreprise.
2. Compétences en communication : Il doit être capable de communiquer efficacement des informations techniques à diverses parties prenantes afin de favoriser la collaboration et de veiller à ce que les solutions proposées soient conformes aux objectifs de l'organisation.
3. Aptitude à résoudre les problèmes : Les analystes d'entreprise excellent dans la réflexion critique et la créativité, naviguant dans les complexités des processus d'entreprise pour identifier les goulets d'étranglement et proposer des solutions innovantes.
4. Sens des affaires : les analystes d'affaires qui ont une connaissance approfondie de leur secteur d'activité, de la dynamique du marché et des objectifs de l'organisation peuvent aligner leurs analyses et leurs recommandations sur les grandes stratégies de l'entreprise.
5. Compétence technique : Les agents d'exécution doivent être en mesure d'utiliser divers outils et technologies nécessaires à l'analyse des données, à l'évaluation des processus et à la mise en œuvre de solutions, afin de garantir l'efficacité de l'extraction et de l'analyse des données. La maîtrise du langage SQL est essentielle pour interroger les bases de données et en extraire des informations pertinentes.
6. Documentation et rapports : Les analystes de données excellent dans l'art de saisir et d'exprimer des informations complexes dans des rapports clairs à l'aide d'outils tels que Tableau ou Power BI.

Compétences et qualifications de l'analyste de données (AD)

1. Analyse statistique : Les analystes de données utilisent de solides compétences statistiques pour déchiffrer des modèles, tirer des conclusions et prendre des décisions éclairées à partir d'ensembles de données, contribuant ainsi à la prise de décision fondée sur les données.
2. Connaissance de la programmation et des bases de données : La connaissance de langages de programmation tels que SQL, Python et R permet aux AN de manipuler efficacement les données. Ils doivent également comprendre la structure et la fonction d'une base de données SQL.
3. Nettoyage et préparation des données : Les AN excellent dans le traitement systématique des erreurs (comme la correction des valeurs manquantes) et dans l'assurance de la qualité des données.
4. Visualisation des données : Les AD doivent être en mesure de communiquer efficacement des résultats complexes au moyen de représentations visuelles convaincantes créées avec des outils tels que Tableau, Power BI ou des bibliothèques Python.
5. Pensée critique : Les AD abordent les problèmes complexes de manière méthodique et analytique, en tirant des conclusions précises et en formulant des recommandations utiles.
6. Connaissance du domaine : La compréhension de l'industrie permet aux DA de contextualiser les analyses de données, en interprétant les résultats dans le contexte de défis commerciaux spécifiques.

Formation et expérience

Nous allons maintenant analyser les formations et l'expérience pratique requises pour les analystes d'entreprise et les analystes de données. Commençons par les éléments essentiels qui vous aideront à déterminer la personne la mieux adaptée à votre parcours analytique.

Formation et expérience d'un analyste d'entreprise

Une combinaison de diplômes et d'expérience pertinente est généralement requise pour devenir analyste commercial :

Formation

• Licence: Une licence dans un domaine connexe - tel que l'administration des affaires, la gestion, la finance ou l'informatique - est exigée pour de nombreux postes d'analyste commercial. Ce diplôme constitue une base solide en matière de principes et de processus commerciaux.
• Diplômes supérieurs (facultatifs) : Bien que les diplômes supérieurs tels que le MBA (Master of Business Administration) ou les masters spécialisés dans l'analyse d'entreprise ne soient pas toujours requis, certains BA les poursuivent. Ces diplômes peuvent vous aider à améliorer votre réflexion stratégique et vos compétences analytiques.

Expérience pertinente

• Expérience dans le domaine des affaires ou des technologies de l'information : Une expérience préalable dans le domaine des affaires ou des technologies de l'information est souvent un avantage pour les BA. La gestion de projets, l'analyse de systèmes et l'expérience du conseil en entreprise permettent d'acquérir une compréhension pratique des processus organisationnels.
• Stages : Les stages dans le domaine de l'analyse d'entreprise ou dans des domaines connexes peuvent être d'une valeur inestimable. Ils permettent d'acquérir une expérience pratique et d'appliquer les connaissances théoriques à des situations réelles.
• Certifications: L'obtention de certifications pertinentes peut renforcer les références d'un BA. Par exemple, sur LearnSQL.fr, chacun de nos cours donne lieu à une certification à l'issue de la formation. Consultez notre article SQL pour l'analyste d'entreprise pour obtenir des recommandations.
• Formation continue: Les analystes d'affaires doivent se tenir au courant des tendances, des outils et des méthodologies du secteur. Les ateliers, les webinaires et les conférences du secteur peuvent les aider à améliorer leurs compétences et leurs connaissances.

Formation et expérience d'un analyste de données

L'acquisition de qualifications éducatives spécifiques et d'une expérience pratique sont toutes deux requises pour les analystes de données. Consultez notre feuille de route pour devenir analyste de données pour un examen approfondi de ce parcours professionnel. La formation et l'expérience qui peuvent mener à une carrière d'analyste de données sont les suivantes :

Formation

• Baccalauréat : Une licence dans un domaine pertinent est souvent le point de départ d'une carrière d'analyste de données. Les domaines les plus courants sont les statistiques, les mathématiques, l'informatique, les technologies de l'information ou une discipline connexe.
• Diplômes supérieurs (facultatif) : Certaines universités proposent des diplômes spécialisés dans l'analyse des données. Ces programmes offrent un cursus concentré sur les compétences et les techniques liées aux données.

Expérience pertinente

• Stages ou postes de débutant : Il est essentiel d'acquérir une expérience pratique en effectuant des stages ou en occupant des postes de débutant. Il est essentiel d'acquérir une expérience pratique en effectuant des stages ou en occupant des postes de débutant. IndividuelCes postes permettent d'appliquer les connaissances théoriques à des scénarios réels et de constituer un portefeuille de projets.
• Projets liés aux données : La réalisation de projets personnels ou universitaires impliquant l'analyse de données permet de démontrer des compétences pratiques et de fournir des exemples tangibles de ses capacités. Il peut s'agir d'analyser des ensembles de données, de développer des visualisations ou de mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique.
• Certifications : Les certifications peuvent renforcer les références d'un AN en matière de statistiques et de langages de programmation tels que SQL, Python et R.
• Apprentissage continu : Les AN doivent se tenir au courant des nouvelles technologies et méthodologies. La participation à des cours en ligne, à des conférences sur les données et à des communautés de codage contribue à l'apprentissage continu.

Divergence et convergence : Analyse d'entreprise et analyse de données

Les rôles du BA et du DA se chevauchent souvent dans certains domaines, mais divergent dans d'autres. Voyons comment ces professionnels partagent certaines caractéristiques et diffèrent dans d'autres.

1. Responsabilités : Similitudes et différences

Les BA et les DA ont tous deux un engagement fondamental envers la prise de décision fondée sur les données, ce qui implique d'utiliser les données pour façonner des plans stratégiques et fournir des informations exploitables. Un BA, par exemple, peut utiliser des données sur les ventes pour recommander des stratégies de tarification ; un DA peut utiliser les mêmes données pour identifier les tendances du marché qui influencent ces stratégies.

Bien que les deux rôles tournent autour des données, leurs priorités diffèrent. Les BA s'intéressent avant tout à la compréhension et à l'optimisation des processus d'entreprise. Il peut, par exemple, rationaliser les processus de gestion des stocks afin d'améliorer l'efficacité. Les DA, quant à eux, se concentrent sur l'analyse statistique, l'extraction de modèles significatifs pour éclairer les décisions. Ils peuvent, par exemple, utiliser l'analyse de régression pour déterminer les facteurs qui influencent les taux de satisfaction de la clientèle.

2. Compétences : Expertise analytique et technique

Les capacités analytiques sont le fil conducteur des deux rôles. Les BA utilisent ces capacités pour évaluer les besoins de l'entreprise, tandis que les DA les utilisent pour l'analyse statistique. L'analyse coûts-bénéfices d'une campagne de marketing par un BA et l'analyse de l'efficacité de la campagne par un DA à l'aide de données sont deux exemples de ce chevauchement.

Si les deux fonctions exigent des compétences techniques, les compétences spécifiques requises diffèrent. Les BA doivent avoir une compréhension de base de la technologie, tandis que les DA doivent avoir des compétences avancées en programmation, en particulier en SQL. Pour plus d'informations sur l'importance du langage SQL, consultez notre article Comment j'ai utilisé le langage SQL pour progresser dans ma carrière. Un BA peut travailler avec des spécialistes de l'informatique pour mettre en œuvre un nouveau système de gestion de projet, tandis qu'un DA peut écrire des requêtes SQL pour analyser les calendriers et les jalons d'un projet.

3. Les parcours professionnels : Des parcours distincts

Les deux rôles offrent une certaine polyvalence pour passer d'un secteur à l'autre. Un BA spécialisé dans l'optimisation des processus peut passer du secteur de la santé à celui de la finance ; un DA spécialisé dans l'analyse statistique peut appliquer ses compétences à des domaines allant du commerce électronique aux télécommunications.

La spécialisation se traduit par des parcours professionnels distincts. Les BA accèdent fréquemment à des postes de chef de projet ou de stratège commercial. Les DA, quant à eux, peuvent choisir de se spécialiser davantage en devenant des scientifiques des données ou des ingénieurs en apprentissage automatique. Un BA peut accéder au poste de directeur des opérations commerciales, tandis qu'un DA peut devenir un data scientist spécialisé dans la modélisation prédictive. Consultez notre article Les 10 meilleurs sites web qui vous aideront à trouver l'emploi SQL idéal pour démarrer votre carrière dès maintenant !

Choisir une carrière : Analyste commercial ou analyste de données ?

Une question cruciale se pose lorsque vous vous trouvez à la croisée des chemins entre les professions d'analyste commercial et d'analyste de données : Quelle voie correspond le mieux à vos intérêts et à vos compétences ? Nous allons procéder à une auto-évaluation, puis nous verrons comment acquérir les compétences nécessaires à l'une ou l'autre de ces carrières.

1. Auto-évaluation : Identifier vos intérêts et vos points forts

Réfléchissez aux questions suivantes en examinant vos points forts et vos intérêts. Les deux rôles présentent des défis et des opportunités uniques, il est donc essentiel de faire correspondre votre carrière à vos intérêts.

Pour un analyste commercial :

• L'optimisation des processus et des flux de travail vous intéresse-t-elle ?
• Vous aimez collaborer avec les différentes parties prenantes pour comprendre les besoins de l'entreprise ?
• Vous appréciez la planification stratégique et l'alignement des solutions technologiques sur les objectifs de l'entreprise ?

Pour un analyste de données :

• Vous aimez déduire des modèles et des tendances à partir d'ensembles de données ?
• Vous vous intéressez à l'analyse statistique et à la signification des chiffres ?
• Souhaitez-vous travailler avec des bases de données et des langages de programmation tels que SQL ?

2. Acquérir les compétences nécessaires : Une feuille de route pour réussir

L'essentiel est de faire correspondre vos compétences et vos intérêts aux exigences spécifiques du poste choisi. Évaluez vos points forts, développez les compétences nécessaires et envisagez des plateformes d'apprentissage telles que LearnSQL.fr pour maîtriser les aspects techniques.

Dans le cas d'un analyste commercial :

• Améliorez vos compétences analytiques. Entraînez-vous à la pensée critique et à la résolution de problèmes. Pour affiner votre esprit d'analyse, examinez des études de cas et résolvez des problèmes basés sur des scénarios réels.
• Mettez l'accent sur la communication. Développez de solides compétences en communication écrite et orale. Participez à des ateliers ou à des cours en ligne axés sur une communication professionnelle efficace.
• Reconnaître les processus d'entreprise. Apprenez à connaître les processus et les méthodologies des entreprises. Participez à des projets d'optimisation des processus ou à des stages.

Dans le cas d'un analyste de données :

• Maîtriser le langage SQL et les bases de données. Investissez du temps dans l'apprentissage du langage SQL. Apprenez à rédiger efficacement des requêtes et à extraire ou manipuler des données.
• Maîtriser les statistiques. Acquérir une compréhension approfondie des méthodes statistiques. Participez à des cours ou à des projets d'analyse statistique et d'interprétation des données.
• Développez vos capacités de visualisation des données. Découvrez les outils et les techniques de visualisation des données. Créer des visualisations pour communiquer efficacement des informations sur les données.

Analyste de données ou analyste commercial : Embarquez pour votre voyage analytique

En conclusion, l'interaction dynamique entre les analystes d'entreprise (BA) et les analystes de données (DA) est marquée à la fois par des similitudes et des différences. Si les deux rôles s'appuient sur des données pour prendre des décisions, les BA excellent dans l'optimisation des processus tandis que les DA se spécialisent dans l'analyse statistique. Leurs capacités analytiques se recoupent, mais leurs capacités techniques diffèrent.

Que vous optimisiez les processus opérationnels ou que vous tiriez des enseignements des ensembles de données, le monde de l'analyse est à découvrir. Choisissez la voie qui correspond à vos intérêts et laissez le voyage analytique se dérouler.

Le langage SQL est une compétence importante pour les deux rôles. Envisagez de commencer votre voyage en SQL avec notre cours SQL pour les débutants cours. La maîtrise de cette connaissance fondamentale vous permettra de devenir un analyste commercial ou un analyste de données compétent, doté des compétences essentielles pour prendre des décisions fondées sur des données.