Cela va peut-être vous surprendre mais j'ai décidé de reprendre une formation intensive de Data Analyst en bootcamp auprès de DataScientest.com de juillet à septembre 2024 ! Pourquoi ? je dirais pour valider et améliorer mes connaissances et pratiques de data analyse... oui mais pourquoi est-il devenu crucial de maîtriser l’analyse des données dans mon quotidien de Business Owner ou de Business Process Owner ?
Personne ne vous dira le contraire, avec ou sans IA, la data est au coeur du réacteur, on ne peut plus faire sans...
Prises de décision informées : Les données permettent de baser les décisions sur des faits concrets et des analyses précises plutôt que sur des intuitions.
Efficacité opérationnelle développée : Les données permettent d'identifier et éliminer les inefficacités au sein des processus internes, ce qui conduit à une meilleure allocation des ressources et à une optimisation des coûts.
Compétitivité accrue : Les données permettent d’anticiper les tendances du marché, d’innover en fonction des besoins réels des clients et de se démarquer de la concurrence.
Satisfaction clients maximisée : Les données permettent de personnaliser les offres et services, d’anticiper les besoins et d’améliorer continuellement les produits en se basant sur des feedbacks précis.
Pour analyser les tendances : Suivre les tendances du marché et les comportements des consommateurs aide à anticiper les besoins et à adapter les stratégies.
Pour évaluer les performances : Les données permettent de mesurer les performances d'une initiative, d'un processus, d'une campagne...
Pour optimiser les processus : Avec les données, les business process owners peuvent identifier les goulots d'étranglement et les inefficacités. Ils peuvent également décider d'automatiser tout ou partie des processus modélisés BPML.
Pour gérer les ressources : Les données aident à mieux allouer les ressources, que ce soit en termes d'équipe, de temps ou de budget.
Pour innover : La data permet d'identifier de nouvelles opportunités de marché en analysant les tendances et les comportements des clients.
Pour benchmarker : En analysant les données de la concurrence les business owners peuvent identifier leurs forces et faiblesses et ajuster leur stratégie pour rester compétitifs.
Pour personnaliser : L'analyse des données clients permet de mieux comprendre les préférences cleints et de personnaliser les offres ou la communication pour répondre à leurs attentes.
Pour anticiper : Les données historiques permettent de faire des prévisions sur les ventes, la demande et les tendances futures, aidant ainsi à planifier à long terme. L'analyse prédictive peut également aider à identifier et à atténuer les risques potentiels avant qu'ils ne deviennent des problèmes majeurs.
C'est vrai après tout il y a bien des gens dans l'entreprise qui sont là pour structurer, extraire et analyser la donnée ? non ?
Bon déjà il n'y a pas de service data dans toutes les boites, c'est le cas dans la grande majorité des grosses structures mais ce n'est pas systématique notamment dans les PME et dans ce cas vous êtes généralement livré à vous même pour aller chercher la donnée là où vous pouvez...
Et même quand il y a un service data, il est souvent très sollicité...
Reprenons... pourquoi se former à la data analyse ?
Autonomie dans le requêtage et l'analyse des données
Pour créer et exécuter mes propres requêtes : Vous pouvez extraire les données dont vous avez besoin sans dépendre des autres services, ce qui vous donne une plus grande flexibilité et réactivité.
Pour accéder à des insights immédiats : Vous pouvez analyser les données en temps réel, ce qui est crucial pour une prise de décision rapide.
Compréhension et optimisation des requêtes
Pour éviter les erreurs : En comprenant comment fonctionnent les requêtes, vous pouvez éviter les erreurs courantes qui peuvent fausser les résultats de vos analyses.
Pour explorer d'autres alternatives : Vous êtes en mesure de proposer et d'implémenter des alternatives plus efficaces pour obtenir les données nécessaires, ce qui peut améliorer la qualité et la pertinence de vos analyses.
Traduction des besoins des équipes métier
Pour être apporteur de solutions : Une bonne maitrise des données disponibles et de ce que l'on peut en faire permet de mieux traduire les besoins qui vous sont exprimés et de détecter les solutions activables.
Pour mieux exprimer mes besoins : être autonome ne veut pas dire ne plus faire appel aux services de data analyse de l'entreprise et dans ce cas la bonne connaissance du sujet permet de mieux exprimer ses besoins.
Contrôle de la qualité des données
Pour bien valider les livrables : Vous pouvez vérifier la qualité des données fournies, identifier les anomalies et garantir que les informations utilisées pour les décisions sont fiables.
Pour favoriser une amélioration continue : Vous contribuez à une amélioration continue des processus de collecte et d'analyse des données, ce qui renforce la fiabilité de vos décisions.
Pour toutes ces raisons j'ai décidé de reprendre une formation intensive de Data Analyst pour compléter mes analyses et recommandations. La data est partout et va devenir j'en suis persuadé le nerf de la guerre des années à venir alors quelque soit votre activité, je vous encourage à vous poser cette question : "En quoi la donnée peut venir changer mon métier ?" et à accompagner le changement pour ne pas le subir et en tirer profit.
Mon nom est Yann Puslecki, je suis indépendant. J’accompagne en mission ou en transition des équipes et des projets pour booster durablement la performance du digital commerce et des parcours omnicanaux. En savoir +