Tellement proches, tellement différentes ! Les fonctions de Data Analyst et de Business Analyst sont très souvent confondues, alors que leurs missions se superposent rarement. Plus complémentaires que concurrents, retour sur deux profils très recherchés.
La Data est désormais au cœur de tous les processus décisionnels dans les entreprises. Si l’on s’en réfère à une étude réalisée par l’institut IDC pour le compte de Seagate, les volumes de données générés par les entreprises devraient atteindre les 175 Zétaoctets à l’horizon 2025…
Dans ce contexte, collecter l’information ne suffit plus. Ce qui prime, c’est la capacité à tirer de ces données des enseignements permettant des prises de décisions éclairées. Mais en fonction des missions, des enjeux, du type de donnée, les méthodes d’interprétation et la façon même d’exploiter le précieux minerai peuvent être très différentes.
Le caractère protéiforme de la data a permis l’émergence de différents domaines d’expertise, suscitant parfois un certain flou entre des fonctions dont les appellations peuvent être trompeuses. La frontière qui sépare ainsi les missions du Data Analyst et celles du Business Analyst peut sembler ténue. Et pourtant, leurs fonctions, rôles et responsabilités sont très différents… et complémentaires !
Business Analyst & Data Analyst : un terreau commun
Si les fonctions de Business Analyst (en français Analyste d’affaires) et celle de Data Analyst font parfois l’objet d’une confusion, c’est que leurs missions sont intrinsèquement liées à la notion de valorisation de l’information.
Ce qui les distingue, c’est la nature de cette information.
Alors que le Data Analyst travaille sur des données numériques, issues des systèmes d’information de l’entreprise, le Business Analyst quant à lui, peut exploiter les données numériques autant que non-numériques.
Lorsque le premier doit assurer le traitement des données disponibles au sein de l’entreprise pour en extraire les enseignements permettant d’adapter les stratégies, le second apporte des réponses à des enjeux métiers concrets et fondées sur un échantillon de données pouvant dépasser le portefeuille data généré par l’entreprise.
Un large éventail de compétences
De son côté, le Data Analyst doit pouvoir se prévaloir de compétences avancées en mathématiques et en statistiques. Véritable expert des bases de données et du langage informatique, cet artisan de la donnée est bien souvent titulaire d’un diplôme dans le secteur de l’ingénierie informatique ou d’études statistiques.
Le Business Analyst quant à lui, présentera un profil moins marqué data (dans l’acception numérique du terme). S’il exploite l’information pour remplir ses missions, il restera toujours en prise directe avec le management et l’ensemble des directions métiers de l’entreprise.
Si le Business Analyst peut avoir des compétences en algorithmie, en base de données SQL ou maîtriser le langage XML, celles-ci ne constituent pas nécessairement un pré-requis indispensable.
En revanche, le Business Analyst devra être en mesure de démontrer un réel savoir-faire pour communiquer, écouter, entendre et comprendre les enjeux terrain de l’entreprise.
Pour le Data Analyst au contraire, les compétences techniques sont essentielles. Langage SQL, Python, Data modeling et Power BI, expertise IT et analytics lui permettront d’exploiter la donnée dans une dynamique opérationnelle pour l’entreprise.
Les différences de responsabilités et objectifs de chacun
Le quotidien du Data Analyst consiste avant tout à valoriser le patrimoine de l’entreprise. A cette fin, il sera par exemple garant de la qualité des données, de leur nettoyage et de leur optimisation.
L’objectif : tenir à disposition des équipes internes des bases données exploitables dans les meilleures conditions et identifier en permanences tous les leviers d’amélioration susceptibles d’impacter le projet data.
Le Business Analyst tirera profit du travail du Data Analyst qu’il contribuera à valoriser au maximum en mettant en perspective les données natives de l’entreprise avec des données et informations périphériques. En réconciliant et valorisant différentes sources d’informations, l’analyste d’affaires contribuera à faire émerger de nouvelles opportunités marché, organisationnelles ou structurelles pour accélérer le développement de l’entreprise.
En résumé, le Data Analyst est l’artisan du quotidien du projet data de l’entreprise. Le Business Analyst est celui qui intervient, au long cours, sur la stratégie commerciale. Pour relever ce défi, il fonde son action sur la qualité du travail de l’analyste de la donnée.
