Traduction technique → métier

Data analyst : traiter et interpréter des données

Points clés de cette vidéo

Un résultat de requête (« HAVING SUM(amount) > 100 », « RANK() OVER (PARTITION BY...) ») n'a de sens que pour quelqu'un qui lit du SQL
Traduire un résultat technique en langage métier signifie reformuler ce que la donnée MONTRE, pas comment elle a été calculée
Un bon insight se formule comme une phrase actionnable, pas comme une description de requête

Transcription de la vidéo

Je m’appelle Valentin et je suis Data analyst. Mon métier consiste à traiter les données, les acheminer pour pouvoir les communiquer auprès des différents métiers qui peuvent en avoir besoin. Chaque jour, les entreprises reçoivent une quantité très importante de données qui leur permet de prendre des décisions, d'adopter les meilleures stratégies. Mon travail consiste à exploiter ces informations pour pouvoir faciliter leurs décisions. Ces données peuvent être utilisées, par exemple, pour les rapports de comptabilité, le calcul des provisions, mais également les relances de clients. J'utilise différents outils, notamment la visualisation des data afin de présenter de la manière la plus claire possible les données. Ce qui me plaît dans mon métier, c'est que c'est avant tout un métier de partage puisque les données que je traite vont servir aux gens avec qui je travaille. Ces données vont ensuite pouvoir bénéficier à tout le monde dans l'entreprise. J'aime aussi l'idée de trouver des solutions pour faciliter le travail des autres. J'apprécie aussi le fait que ce ne soit pas un travail routinier. Les données sont très différentes et nous avons un nombre très varié de besoins également. Selon moi, les qualités qu'il faut avoir pour ce métier, c'est avant tout avoir un bon sens de la logique, non seulement mathématique, mais aussi avoir une bonne méthode de travail. Il faut savoir être réactif et parfois s'adapter, et il faut savoir gérer son temps et organiser son planning en fonction des priorités. Et puis, bien sûr, il faut savoir maîtriser l'anglais car un grand nombre de termes que nous utilisons sont en anglais dans le métier du digital. Après mon bac, j'ai fait une prépa MPSI MP, puis ensuite je suis passé par une école d'ingénieur en informatique pendant trois ans. Pour devenir Data analyst, on peut également suivre une formation d'ingénieur en informatique, en marketing ou en statistique. Ce sont des formations Bac+4, Bac +5. Il existe également d'autres formations de niveau Bac+3 qui permettent d'occuper des postes d'assistant. Il y a des possibilités de s'orienter vers un côté encore plus technique en devenant développeur par exemple, expert sur certains types de codes ou d'environnements. On peut devenir Business analyst et donc se spécialiser dans des domaines spécifiques du métier, par exemple la finance ou le marketing. Il est également possible de devenir Data scientist, c'est à dire faire de la prédiction à partir des données. On peut également évoluer vers le poste de Chief Data Officer où on travaille particulièrement sur la qualité de la donnée, mais également on est responsable de la stratégie digitale. Dans mon cas personnel, j'aimerais bien devenir manager et pouvoir m'occuper d'une équipe. Je m'appelle Valentin et mon métier, c'est Data analyst.

Data analyst : traiter et interpréter des données

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