Data Analyst
COMMENT DEVENIR DATA ANALYST ?
Le domaine du Big Data connaît une véritable expansion depuis quelques années. Les données massives recueillies par voie digitale donnent des informations cruciales pour affiner les diverses stratégies des entreprises, et ce, quelle que soit leur spécialité. Décryptage d’un métier clef à l’heure du numérique.
Qu’est-ce qu’un data analyst
Aussi nommé Data scientist, il est affecté aux traitements de données de l’entreprise. Ces dernières englobent tout aussi bien celles ayant trait aux clients et aux produits qu’aux performances de la société. Ainsi, les diverses tendances prédictives qui en ressortent sont transmises aux dirigeants pour faciliter leurs décisions stratégiques. Dans le cadre du sport, le data analyst sera amené à analyser des résultats, des actions lors d’un match pour en ressortir des statistiques, qui serviront ensuite aux joueurs, à leurs entraîneurs ou à tous les professionnels gravitant autour.
Quelles sont les missions d’un data analyst ?
Avant de transmettre son rapport, plusieurs étapes constituent le travail de l’analyste de données. Lorsqu’il reçoit les données, ces dernières sont brutes. Il utilise donc divers outils informatiques tels qu’un CRM ou Hadoop et crée des critères de segmentation dans le but d’étudier au mieux les chiffres à exploiter. Par exemple, les langages informatiques type Python lui permettent ensuite de créer une modélisation pour rendre une base de données exploitable. Il ne lui reste plus qu’à proposer la stratégie marketing qu’il en tire.
Dans le cadre d’un poste de data analyst pour une entreprise du secteur des paris comme la Française des Jeux, l’analyste de données est amené à collecter différents éléments tels que le nombre de blessures, de pénalités ou de points marqués d’un joueur, le prix des transferts de l’année, les primes versées… Ces informations arrivent donc brutes, il doit alors les trier pour les classer en différentes catégories exploitables. Celles-ci misent bout à bout grâce aux différents outils et critères de segmentations, lui permettent de dégager des tendances et des statistiques. Des tableaux de bord sont ainsi élaborés avec les valeurs prévisionnelles des potentiels gagnants.
Le tiercé en est un bon exemple, car les paris se basent sur ces prévisions. Cependant, la stratégie marketing exploite ces dernières bien au-delà de la simple vente des analyses prévisionnelles. Elles leur permettent de suivre les bénéfices et la marge de perte qui vont se dégager des paris en estimant également combien de personnes et combien d’argent seront engagés sur une même valeur.
Le but du data scientist est donc de coordonner un ensemble de données pour les rendre lisibles par les dirigeants et leur permettre d’établir un diagnostic des plus justes ou de mettre en place une stratégie. Il pourra également sur demande des décisionnaires ou sur proposition de sa part créer du machine learning. Cette technique, présente dans bien des outils de notre quotidien tels que nos smartphones, propose d’analyser en temps réel le flux de données tout en prenant en compte les différents critères établis. Ces programmes instinctifs permettent d’affiner les décisions à l’instant T en cas de changement majeur dans les critères préétablis comme une remontada inespérée.
Les qualités et compétences requises d’un data analyst
Ces métiers du domaine informatique et plus particulièrement de l’informatique décisionnelle sont à raison, associés à une grande maîtrise des méthodologies statistiques, du Business Intelligence (BI) et du Business analyst (BA). On peut ici citer des outils en exemple comme les ETL, APIs, data warehouses, data lakes ou encore l’utilisation d’algorithmes. Cependant, les entreprises apprécient grandement :
- Les qualités rédactionnelles qui permettent un rendu qualitatif lors des rapports finaux
- La rigueur, indispensable au bon suivi quotidien des bases de données et à leur exactitude
- La maîtrise de l’anglais lorsque la firme est une multinationale
- Des connaissances poussées dans le secteur sportif qui facilitera la compréhension des besoins de l’entreprise
Salaires et perspectives d’évolution
Les salaires bruts mensuels sont évolutifs. Le junior peut espérer gagner environ 3000 € par mois quand un analyste de données avec un certain nombre d’années d’expérience (Data scientist) est plutôt payé autour de 5000 € mensuel brut.
Le marché exponentiel du tout numérique offre un grand choix de domaine d’activité au Big Data. Le sport n’échappe pas à ce constat. En parallèle des Clubs de football et de rugby, les chaînes TV sont par exemple très demandeuses tout comme le secteur des paris avec la Française des Jeux.
C’est dans ce cadre que les données de type nombre de blessures, pénalités ou points marqués d’un joueur, le prix des transferts de l’année, les primes versées vont être utilisées. Cependant, une fédération ou un club ne les utiliseront pas de la même manière.
En effet, dans leur cas, celles-ci seront utilisées pour pressentir le nouveau champion de demain et ainsi investir dessus en le recrutant avant qu’il n’ait développé tout son potentiel pour garantir une plus-value sur investissement. En effet, si l’investissement est raisonnable et que le joueur se révèle numéro 1 des compétitions sur lesquelles il s’engage, les contrats, sponsors et ventes de produits dérivés comme les maillots à son nom promettent une belle rentabilité à l’investisseur initial.
Après plusieurs années au service d’une fédération ou d’un équipementier sportif, le data analyst peut évoluer vers un poste de data scientist ou prendre la direction d’un service dans une structure importante et ainsi devenir chief data officer.
Quelles formations effectuer pour devenir data analyst dans le domaine sportif ?
Le futur Data Analyst doit suivre un cursus d’ingénierie informatique où il apprendra à créer des algorithmes ou encore utiliser des serveurs type sqi server. Toute la partie analytique et technique de son futur métier lui sera prodiguée lors de ces études supérieures.
En effet, suite à l’obtention de son diplôme d’ingénieur, intégrer un master en marketing ou en statistiques est également recommandé. C’est donc une double compétence qui est exigée. Pour ce second cursus, une école de commerce est tout indiquée. Ces parcours proposent par exemple des cours pour maîtriser le Data management.
Cependant s’il souhaite se spécialiser dès la sortie du bac ou après un premier parcours à bac +5 dans le secteur du sport, un bachelor spécialisé dans les métiers du sport est tout indiqué. Les fondamentaux en culture générale, économie ou encore finance lui sont inculqués avec l’avantage d’être transmis sous le prisme du sport.
Pour pouvoir acquérir des compétences plus poussées dans le secteur de la data, il est conseillé de poursuivre en Master ou en Programme Grande Ecole. De plus, la possibilité de réaliser des stages pendant ce cursus permet d’acquérir une première expérience professionnelle qui facilitera l’insertion professionnelle à la sortie.
Aussi nommé Data scientist, il est affecté aux traitements de données de l’entreprise. Ces dernières englobent tout aussi bien celles ayant trait aux clients et aux produits qu’aux performances de la société. Ainsi, les diverses tendances prédictives qui en ressortent sont transmises aux dirigeants pour faciliter leurs décisions stratégiques. Dans le cadre du sport, le data analyst sera amené à analyser des résultats, des actions lors d’un match pour en ressortir des statistiques, qui serviront ensuite aux joueurs, à leurs entraîneurs ou à tous les professionnels gravitant autour.
Avant de transmettre son rapport, plusieurs étapes constituent le travail de l’analyste de données. Lorsqu’il reçoit les données, ces dernières sont brutes. Il utilise donc divers outils informatiques tels qu’un CRM ou Hadoop et crée des critères de segmentation dans le but d’étudier au mieux les chiffres à exploiter. Par exemple, les langages informatiques type Python lui permettent ensuite de créer une modélisation pour rendre une base de données exploitable. Il ne lui reste plus qu’à proposer la stratégie marketing qu’il en tire.
Dans le cadre d’un poste de data analyst pour une entreprise du secteur des paris comme la Française des Jeux, l’analyste de données est amené à collecter différents éléments tels que le nombre de blessures, de pénalités ou de points marqués d’un joueur, le prix des transferts de l’année, les primes versées… Ces informations arrivent donc brutes, il doit alors les trier pour les classer en différentes catégories exploitables. Celles-ci misent bout à bout grâce aux différents outils et critères de segmentations, lui permettent de dégager des tendances et des statistiques. Des tableaux de bord sont ainsi élaborés avec les valeurs prévisionnelles des potentiels gagnants.
Le tiercé en est un bon exemple, car les paris se basent sur ces prévisions. Cependant, la stratégie marketing exploite ces dernières bien au-delà de la simple vente des analyses prévisionnelles. Elles leur permettent de suivre les bénéfices et la marge de perte qui vont se dégager des paris en estimant également combien de personnes et combien d’argent seront engagés sur une même valeur.
Le but du data scientist est donc de coordonner un ensemble de données pour les rendre lisibles par les dirigeants et leur permettre d’établir un diagnostic des plus justes ou de mettre en place une stratégie. Il pourra également sur demande des décisionnaires ou sur proposition de sa part créer du machine learning. Cette technique, présente dans bien des outils de notre quotidien tels que nos smartphones, propose d’analyser en temps réel le flux de données tout en prenant en compte les différents critères établis. Ces programmes instinctifs permettent d’affiner les décisions à l’instant T en cas de changement majeur dans les critères préétablis comme une remontada inespérée.
Ces métiers du domaine informatique et plus particulièrement de l’informatique décisionnelle sont à raison, associés à une grande maîtrise des méthodologies statistiques, du Business Intelligence (BI) et du Business analyst (BA). On peut ici citer des outils en exemple comme les ETL, APIs, data warehouses, data lakes ou encore l’utilisation d’algorithmes. Cependant, les entreprises apprécient grandement :
- Les qualités rédactionnelles qui permettent un rendu qualitatif lors des rapports finaux
- La rigueur, indispensable au bon suivi quotidien des bases de données et à leur exactitude
- La maîtrise de l’anglais lorsque la firme est une multinationale
- Des connaissances poussées dans le secteur sportif qui facilitera la compréhension des besoins de l’entreprise
Les salaires bruts mensuels sont évolutifs. Le junior peut espérer gagner environ 3000 € par mois quand un analyste de données avec un certain nombre d’années d’expérience (Data scientist) est plutôt payé autour de 5000 € mensuel brut.
Le marché exponentiel du tout numérique offre un grand choix de domaine d’activité au Big Data. Le sport n’échappe pas à ce constat. En parallèle des Clubs de football et de rugby, les chaînes TV sont par exemple très demandeuses tout comme le secteur des paris avec la Française des Jeux.
C’est dans ce cadre que les données de type nombre de blessures, pénalités ou points marqués d’un joueur, le prix des transferts de l’année, les primes versées vont être utilisées. Cependant, une fédération ou un club ne les utiliseront pas de la même manière.
En effet, dans leur cas, celles-ci seront utilisées pour pressentir le nouveau champion de demain et ainsi investir dessus en le recrutant avant qu’il n’ait développé tout son potentiel pour garantir une plus-value sur investissement. En effet, si l’investissement est raisonnable et que le joueur se révèle numéro 1 des compétitions sur lesquelles il s’engage, les contrats, sponsors et ventes de produits dérivés comme les maillots à son nom promettent une belle rentabilité à l’investisseur initial.
Après plusieurs années au service d’une fédération ou d’un équipementier sportif, le data analyst peut évoluer vers un poste de data scientist ou prendre la direction d’un service dans une structure importante et ainsi devenir chief data officer.
Le futur Data Analyst doit suivre un cursus d’ingénierie informatique où il apprendra à créer des algorithmes ou encore utiliser des serveurs type sqi server. Toute la partie analytique et technique de son futur métier lui sera prodiguée lors de ces études supérieures.
En effet, suite à l’obtention de son diplôme d’ingénieur, intégrer un master en marketing ou en statistiques est également recommandé. C’est donc une double compétence qui est exigée. Pour ce second cursus, une école de commerce est tout indiquée. Ces parcours proposent par exemple des cours pour maîtriser le Data management.
Cependant s’il souhaite se spécialiser dès la sortie du bac ou après un premier parcours à bac +5 dans le secteur du sport, un bachelor spécialisé dans les métiers du sport est tout indiqué. Les fondamentaux en culture générale, économie ou encore finance lui sont inculqués avec l’avantage d’être transmis sous le prisme du sport.
Pour pouvoir acquérir des compétences plus poussées dans le secteur de la data, il est conseillé de poursuivre en Master ou en Programme Grande Ecole. De plus, la possibilité de réaliser des stages pendant ce cursus permet d’acquérir une première expérience professionnelle qui facilitera l’insertion professionnelle à la sortie.
