1. Introduction
2. Analyste d’affaires
3. Analyste de données
4. Différences
5. Similitudes
6. Résumé

Introduction

En dehors des mots qui les séparent, quelle est la différence entre un Analyste de données et un Analyste d’affaires? Nous voyons des entreprises les utiliser parfois de manière interchangeable, mais en regardant les descriptions de poste et en puisant dans les expériences personnelles, il existe des exemples clairs qui mettent en évidence leurs divergences. Il est également important de noter ce qui les rend vraiment similaires. Ci-dessous, je décrirai et discuterai des distinctions des deux rôles ainsi que de leurs similitudes respectives. Je vais également effectuer une plongée profonde dans les compétences requises pour chaque rôle, en plus des objectifs associés à ce même rôle. Continuez à lire si vous souhaitez en savoir plus et discuter des postes d’Analyste d’affaires et d’Analyste de données.

Analyste d’affaires

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Un analyste commercial mesure toutes les parties de l’entreprise pour assurer la maintenance et la croissance de l’entreprise. Vous pouvez vous attendre à créer, développer ou maintenir des mesures importantes, également appelées indicateurs clés de performance (KPI). Vous quantifierez l’entreprise afin que des décisions importantes puissent être prises concernant un processus de vente ou une amélioration de produit par exemple. Vous étudierez à la fois les parties internes et externes de l’entreprise et découvrirez donc des anomalies dans un processus qui contribuera finalement à rendre l’entreprise plus efficace et plus performante. Vous utiliserez certains outils tels que SQL, des outils de visualisation tels que Tableau et vous présenterez les résultats aux parties prenantes. Ce rôle est centré sur le client, même si le « client » est interne.

Voici quelques-unes des compétences qu’un analyste d’affaires peut s’attendre à employer:

Compétences

• SQL
• Excel
• Tableau (ou un outil de visualisation similaire)
• Salesforce
• Autres outils CRM
• Plongées profondes
• Analyse des indicateurs de performance
• Présentation / réunions avec les clients / parties prenantes

Certaines des compétences requises pour être analyste d’affaires ont été énumérées ci-dessus, et elles constituent à la fois des compétences techniques et des compétences générales. Cette combinaison comprend des outils d’analyse et des discussions en personne (ou virtuelles) avec d’autres personnes au sein et à l’extérieur de l’entreprise, parfois également.

Voici quelques-uns des objectifs qu’un analyste d’entreprise peut s’attendre à atteindre :

Objectifs

• surveiller la santé de l’entreprise
• améliorer les métriques de l’entreprise

Les objectifs d’un analyste d’entreprise sont simples. Cependant, vous pouvez vous attendre à utiliser une variété d’outils pour atteindre ces objectifs respectifs. Comme vous le verrez, il existe des compétences qui se chevauchent à la fois pour un analyste d’affaires et un analyste de données.

Analyste de données

Photo de Mika Baumeister sur Unsplash.

On a peut-être vu que nous venons de décrire un analyste de données ci-dessus. Mais, il y a d’autres différences au sein du rôle d’analyse de données, ainsi que certaines des compétences et des objectifs sur lesquels se concentre ce poste. Un analyste de données peut s’attendre à se concentrer davantage sur les données de l’entreprise que sur l’impact de ces données. Ils finiront par exécuter les deux, mais l’accent sera moins mis sur la présentation aux parties prenantes, et plus encore sur l’entreposage de données, les tables de données et le code SQL développés pour créer ces métriques métier.

Voici quelques-unes des compétences qu’un analyste de données peut s’attendre à employer:

Compétences

• SQL
• R et Python (parfois)
• Tableau (ou d’autres outils de visualisation)
• Architecture de données
• Dépannage des données
• Rapports de routine
• Identifier les anomalies de données
• Identifier les erreurs dans les données

Les compétences d’un analyste de données sont davantage axées sur les parties techniques des données, plutôt que sur les analyses non techniques ou axées sur les activités. Vous vous concentrerez sur l’analyse des données elles-mêmes, plutôt que sur l’analyse des données sur l’entreprise.

Voici quelques—unes des compétences qu’un analyste de données peut s’attendre à employer:

Objectifs

• Maintenir les données de l’entreprise
• Servir les données et les métriques pour d’autres rôles dans l’entreprise

Les objectifs d’un analyste de données comprennent : assurez-vous que l’intégrité des données est saine – que les requêtes SQL sont optimisées pour l’efficacité, le temps et l’argent. Vous pouvez vous attendre à travailler avec des analystes métier, des scientifiques des données et des chefs de produit pour servir les données et les métriques ou les calculs à partir de requêtes SQL pour servir de nouvelles données.

Différences

Photo de Nick Fewings sur Unsplash.

Déjà discuté à un niveau élevé, il existe des différences claires entre un Analyste métier et un Analyste de données. Bien sûr, oui, il y a parfois des entreprises qui les définissent presque également, et certaines entreprises ignorent même lequel est lequel. Ce qui est important, c’est comment vous définissez l’un ou l’autre rôle pour l’employé interviewé afin qu’il sache quelles compétences et quels objectifs sont requis et visés une fois qu’il commence son travail quotidien.

Différences

• Un Analyste de données obtiendra les données
• Un Analyste d’affaires utilisera ces données pour prendre des décisions d’affaires
• Un Analyste de données travaillera davantage avec des techniciens au sein de l’entreprise
• Un Analyste d’affaires sera plus interfonctionnel, travaillant avec les parties prenantes
• Un Analyste de données se concentrera davantage sur le SQL et les tables de données
• Un Analyste d’affaires se concentrera davantage sur les métriques elles-mêmes et les visualisera
• Un Analyste de données est plus tête baissée
• Un Analyste d’affaires est plus face au client

Comme vous pouvez le voir, les différences correspondent réellement à leur nom. Qu’y a-t-il dans leur nom ? L’intérêt et l’importance des données pour un rôle d’analyste de données, et l’intérêt et l’importance des affaires pour un analyste d’affaires. Maintenant, quelque chose qui était considéré comme confus et sans ambiguïté, est maintenant assez clair.

Similitudes

Photo de l’Échange créatif sur Unsplash.

Maintenant que nous avons établi que ces rôles sont en fait différents, examinons ce qui les rend similaires. Bien sûr, ils intègrent tous les deux des données dans leur travail et leurs fonctions quotidiens. Certains outils similaires que les deux rôles peuvent partager incluent SQL et Tableau. Selon l’orientation donnée ou métier de votre rôle spécifique, vous pouvez vous attendre à vous concentrer davantage sur le côté SQL des choses ou sur la visualisation, les changements et les tendances du côté données des choses.

Similitudes

• Utilisation de données et de SQL
• Utilisation d’outils de visualisation (comme Tableau, Looker, Google Data Studio, etc.)

Les objectifs peuvent parfois également se chevaucher, y compris, mais sans s’y limiter, l’utilisation de données pour informer l’entreprise de son succès d’une manière ou d’une autre.

Résumé

Il est peut-être un peu surprenant qu’il y ait plus de différences que de similitudes après avoir étudié ces deux rôles. Bien sûr, ce ne sont pas toutes les différences et pas toutes les similitudes. Certaines entreprises ont besoin d’un Analyste de données pour faire le travail d’un Analyste d’affaires, alors qu’il en va de même pour l’inverse.

Cela n’a vraiment pas d’importance, à part vos attentes sur le rôle et les attentes de l’entreprise sur vous.

Si vous êtes embauché pour devenir analyste d’affaires et que vous créez de nouvelles tables et d’autres manipulations d’architecture de données, alors peut-être que leur description de poste était désactivée, et vous pouvez rencontrer votre manager ou le recruteur (espérons-le avant) pour discuter de vos forces, faiblesses et objectifs du poste. On peut en dire autant de votre embauche en tant qu’analyste de données et de la tenue de réunions avec le PDG de votre entreprise en passant en revue les métriques Salesforce, alors que vous vous attendiez à n’interroger que des données, non présentes avec d’autres outils CRM.

J’espère que vous avez trouvé cet article à la fois utile et intéressant! N’hésitez pas à commenter ci-dessous votre expérience en tant qu’Analyste commercial ou Analyste de données, ou même un autre rôle similaire et en quoi elles diffèrent de ce que j’ai partagé, et en quoi elles sont également similaires. Merci!

Si vous souhaitez connaître les différences, ainsi que les similitudes entre un Data Scientist et un Business Analyst, voici le lien vers cet article :