Analystes de données vs. scientifiques des données : cinq différences clés

Selon une estimation récente, près de 700 000 mégaoctets de données étaient créés chaque minute en 2021. Ce tsunami de données incompréhensible a entraîné une demande accrue de scientifiques des données et d’analystes de données capables d’examiner, de comprendre et de fournir des informations utiles à partir de ces données.

Ces fonctions sont devenues si déterminantes, en fait, que Glassdoor les a incluses dans sa liste des 50 meilleurs emplois aux États-Unis, respectivement en n° 2 et n° 35.

Les dirigeants qui entament la transformation de leurs entreprises par les données pourraient être tentés de faire l’impasse sur certaines étapes en choisissant soit un scientifique des données, soit un analyste. En réalité, les deux sont nécessaires pour atteindre le nirvana des données, car ils présentent davantage de différences que de similitudes. Examinons cinq différences majeures entre les scientifiques des données et les analystes de données.

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1) Analystes de données vs. scientifiques des données : utilisation des données 

Les scientifiques des données sont généralement les premiers employés à examiner les ensembles de données et peuvent être considérés comme leurs décodeurs. Les ensembles de données sur lesquels ils travaillent sont volumineux, mal structurés et nécessitent que le scientifique des données effectue des tâches d’analyse abstraites, comme les parcourir pour trouver des « signaux » ou des informations jusqu’alors inconnues dans les données.

Considérez les scientifiques des données comme une ressource polyvalente, capable de prendre en charge toutes les étapes, de la préparation et de l’exploration des données, au nettoyage et à la structuration des données, à l’extraction d’informations métier, à la création de modèles d’apprentissage automatique et à la production de rapports pour l’entreprise.

Après avoir acquis une meilleure compréhension de leurs données, ils peuvent sélectionner des informations que les analystes de données pourront mettre en pratique. Une fois qu’ils reçoivent des ensembles de données connus contenant des informations exploitables, les analystes de données sont généralement chargés de repérer les tendances dans les données, de créer des rapports et des indicateurs répondant à des questions métier précises, et de communiquer avec un public non technique. Leurs analyses servent à comprendre le fonctionnement d’une entreprise et à repérer les possibilités d’amélioration.

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2) Analystes de données vs. scientifiques des données : utilisation des outils

Les scientifiques des données doivent explorer les données, effectuer une analyse exploratoire des données et créer des modèles d’apprentissage automatique. Leur boîte à outils comprend donc des langages de programmation tels que Python, Java et R. Il existe également des plateformes de science des données qui combinent plusieurs outils afin d’accélérer les processus de mise en pipeline et d’exploration des données.

Les analystes de données disposent d’un peu plus de latitude concernant les outils qu’ils utilisent. Certains peuvent configurer des tableaux croisés dynamiques dans Microsoft Excel, tandis que d’autres, plus à l’aise techniquement, peuvent utiliser des requêtes SQL sur les systèmes sources. Quels que soient les outils ou les plateformes, l’essentiel est que les ensembles de données soient connus, fiables et puissent être assemblés en indicateurs métier exploitables pour la direction générale et les cadres dirigeants.

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3) Analystes de données vs. scientifiques des données : formation et compétences

Les scientifiques des données ont généralement une formation en mathématiques, en programmation, en ingénierie, en statistiques ou en informatique. Comme ils viennent souvent de la programmation, ils possèdent généralement de nombreuses compétences techniques. Toutes ces compétences entrent en jeu lorsqu’ils recherchent des tendances et des informations dont l’organisation n’a pas encore connaissance.

Les scientifiques des données sont généralement plus souvent titulaires d’un diplôme de deuxième ou troisième cycle que les analystes de données. La formation d’un analyste de données comprend généralement des connaissances dans des domaines quantitatifs comme l’informatique, les statistiques et les mathématiques, mais aussi dans des secteurs d’activité spécialisés.

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4) Analystes de données vs. scientifiques des données : qui les dirige ?

Les scientifiques des données sont susceptibles de rendre compte au directeur des données. Tous les scientifiques des données d’une organisation agissant en équipe, différentes unités opérationnelles peuvent faire appel à eux pour fournir des ensembles de données à forte valeur ajoutée que leurs analystes de données respectifs pourront exploiter. Un jour, un scientifique des données peut trier des données relatives à la chaîne logistique et, le lendemain, éplucher des informations sur les résultats financiers.

Comme indiqué plus haut, les analystes de données travaillent souvent au sein d’un domaine d’activité donné. Il n’est pas rare qu’un analyste de données rende compte à la direction financière et qu’un autre rende compte à la direction commerciale ou marketing, chacun se concentrant sur les indicateurs et les rapports les plus importants pour son unité opérationnelle. Cette approche ciblée permet aux analystes de données de devenir de véritables experts de leur domaine d’activité. 

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5) Analystes de données vs. scientifiques des données : valeur métier

Puisque ces deux fonctions exigent des formations, des compétences et des objectifs différents, il est naturel qu’elles apportent également une valeur différente aux organisations.

Pour les scientifiques des données, leur valeur réside dans la découverte de possibilités inexploitées au sein des ensembles de données. Les analystes de données apportent de la valeur à leur organisation en transformant ces possibilités en informations exploitables. 

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Analystes de données vs. scientifiques des données : vue d’ensemble

Il devrait maintenant être clair que les scientifiques des données et les analystes de données ne sont pas la même chose — et que votre organisation a besoin des deux. C’est ainsi que vous tirerez le meilleur parti de vos données. N’employer qu’un seul de ces profils revient à laisser le puzzle inachevé.

Vous avez besoin de scientifiques des données pour identifier de nouvelles informations, et d’analystes de données pour fournir aux dirigeants ce dont ils ont besoin afin de répondre à des questions métier précises. Ensemble, les analystes de données et les scientifiques des données exploitent pleinement les données pour brosser le tableau complet de ce que votre entreprise pourrait faire et devenir.

À propos de l’auteur

Rex Ahlstrom, directeur technique et vice-président exécutif de la croissance et de l’innovation chez Syniti.