Le big data est devenu aujourd’hui indispensable pour les entreprises, car l’usage de données massives permet d’affiner la compréhension des attentes clients, la conception des produits et ainsi, d’améliorer les résultats de l’entreprise.
Son traitement est possible grâce à la data analyse et à la data science. Faisant toutes les deux appel aux données massives, la confusion entre les deux disciplines s’avère très fréquente.
Dans cet article, nous faisons le point sur les différences entre les deux professions d’expert en big data.
Qu’est-ce que la science des données, ou data science ?
Pour partir sur de bonnes bases, définissons d’abord la science des données. Il s’agit d’une science qui étudie, analyse et interprète des données dans le but de résoudre un problème.
La science des données est exercée par le data scientist, un professionnel qui s’appuie sur des modèles statistiques et mathématiques pour collecter des informations.
En clair, la data science donne accès à des données ayant un rôle stratégique dans la prise de décisions intelligentes. C’est l’intersection entre les mathématiques, l’informatique et l’expertise business.
Qu’est-ce qu’un data analyst ?
Le data analyst est spécialisé dans l’analyse des données déjà existantes. Il les traite de manière à permettre aux décideurs d’une entreprise de résoudre des problèmes associés aux clients, aux produits ou aux performances de la société en question.
L’analyste des données se doit d’être compétent en matière d’ingénierie informatique, car il fait appel à des outils avancés spécifiques au big data. Il maîtrise le langage informatique et les méthodes statistiques. Il dispose également de solides compétences en marketing lui permettant d’orienter les dirigeants d’une entreprise.
Qu’est-ce qu’un data scientist ?
Le data scientist s’occupe de la création de nouvelles sources de données. Il est aussi à même d’exploiter des données existantes pour en créer de nouvelles. Il construit de nouveaux modèles de big data et son travail est comparable à celui des scientifiques.
Cet expert des sciences de données est très compétent en matière de mathématiques, de statistiques et de langages de programmation. Mais pas uniquement ! Il a aussi des connaissances en analyse de données, bien qu’il ne pratique pas opérationnellement l’analyse de données au quotidien.
Data analyst vs Data scientist, quelle est la différence ?
La data analyse et la data science font appel à des compétences communes. L’analyste de données et le scientifique de données sont tous les deux très qualifiés quant à la maîtrise des mathématiques et de l’ingénierie logicielle. De surcroît, les deux profils comprennent parfaitement les algorithmes et communiquent assez habilement.
Cependant, de nombreuses différences séparent les deux métiers.
Analyste de données et scientifique de données : des missions différentes
Certes, les deux professionnels font appel aux données massives. Ils les manipulent et les exploitent, mais avec des objectifs différents.
Le data analyst se sert des données existantes. Il les analyse pour éventuellement créer des dashboards permettant aux managers d’une entreprise de prendre des décisions pertinentes. Bien connaître l’entreprise, son environnement, ses valeurs, ses stratégies, ses concurrents et son fonctionnement est indispensable à une analyse pertinente.
Quant au data scientist, son champ d’action est beaucoup plus large. Il utilise une programmation avancée et mène des interventions plus poussées sur le plan algorithmique et statistique. Il fait appel aux algorithmes de Machine Learning, ce qui lui permet la prédiction de certains phénomènes futurs.
Data analyst vs data scientist, les compétences divergent
La compétence principale du data analyst est la maîtrise du SQL, tandis que celle du data scientist est le langage Python.
SQL est le programme qui rend possible la requête et la manipulation d’une base de données. Python est le langage de programmation qui permet non seulement la création des algorithmes de Machine Learning, mais aussi leur mise en production. Grâce à Python, l’interaction avec de plus gros volumes de données s’avère réalisable.
Bien qu’un analyste de données puisse avoir des compétences en Python, le spécialiste des sciences de données reste plus qualifié à ce sujet. De plus, il possède les compétences nécessaires pour utiliser :
- MatLab et SCALA (langages de programmation),
- SAS (logiciel statistique),
- Pig (plateforme de création de programme MapReduce),
- Hive (système d’entrepôt de données open source).
Les responsabilités d’un analyste de données diffèrent de celles d’un expert en sciences de données
Un data analyst est responsable de :
- L’écriture des requêtes en SQL : indispensable pour répondre aux questions d’une entreprise,
- L’identification des problèmes,
- L’implémentation de certaines métriques, le but étant de comprendre et de suivre l’évolution d’une activité,
- La création des rapports de données : étape obligatoire afin que l’entreprise puisse opter pour les bonnes décisions.
Un data scientist est responsable de :
- L’exploitation des données permettant à l’entreprise de :
→ Créer de nouveaux produits et services de manière pertinente,
→ Repérer des opportunités de développement et des pistes d’amélioration. - L’organisation des données pour que l’analyse de celles-ci puisse être correcte et fructueuse,
- La réalisation des tests et des expériences,
- L’élaboration des rapports et la visualisation des résultats de son travail.
Où trouver des spécialistes d’analyse et de science de données ?
Il n’est pas toujours évident de trouver un data analyst ou un data scientist compétent. Déposer une annonce sur les sites d’emploi est l’une des méthodes adoptées par les recruteurs. Mais cela peut relever du parcours du combattant au regard du temps nécessaire au traitement des candidatures.
Il est possible d’opter pour des plateformes qui connectent les entreprises avec des analystes et des scientifiques de données qualifiés. LeHibou, par exemple, est une plateforme abritant uniquement des freelances spécialisés en informatique. De nombreuses expertises associées à ce domaine s’y trouvent, dont l’analyse des données et la science des données.
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