Quelles qualités doivent avoir les analystes ?
Michel Bruley
Les postes d’analystes de données se multiplient dans les entreprises, dans toutes les grandes fonctions, du fait de l’importance croissante accordée aux approches quantitatives pour éclairer les décisions. L’apport de ces analystes aux processus de décision est généralement apprécié mais il convient cependant de prendre quelques précautions.
L’analyse de données quantitatives n’est pas toujours un exercice facile et de plus souvent nécessite des temps d’apprentissages. Une première erreur ici à ne pas commettre, est d’engager un débutant. Il faut en fait beaucoup de compétences pour appréhender les nuances de la réalité des affaires, et les juniors n’évitent pas toujours les pièges des questions secondaires et perdent souvent la trace de l’essentiel des objectifs qui leur ont été assignés.
Si les compétences statistiques sont nécessaires, le sens des affaires est encore plus important, l’une des clés étant de savoir poser les bonnes questions et d’établir un vrai dialogue avec les responsables métiers. Il ne s’agit pas seulement d’être perspicace mais d’être conséquent et d’anticiper les impacts notamment politiques. Quand des éléments sont trouvés, il faut savoir les présenter et les analystes doivent être aussi sélectionnés sur leurs capacités à communiquer.
Si certaines séries d’analyses peuvent être réalisées rapidement, l’interprétation des résultats par les responsables métier est souvent un processus lent et non linéaire. Il faut donc laisser du temps aux métiers pour répondre et l’analyste doit s’adapter à la vitesse de travail, de réflexion de ses interlocuteurs.
L'analyse des données peut être comme un parcours dans un labyrinthe, quand on arrive dans une impasse il faut revenir en arrière et recommencer. De plus souvent les résultats ne sont pas suffisamment contrastés pour permettre de réaliser des actions percutantes et donc le processus d’analyse se révèle improductif. Si les analystes sont habitués à ce type de difficulté, leurs interlocuteurs peuvent en être perturbés.
Il est probablement difficile de trouver des analystes expérimentés mais c’est absolument indispensable pour réellement tirer profit de son système d’information décisionnel. Pour aller plus loin sur ce dernier thème, vous pouvez consulter mon article sur la constitution d’un centre de compétence BI : cliquez ici
> A LIRE EN CE MOMENT SUR DECIDEO
-
Starburst présente Starburst Torin, un moteur d’analyse de données natif GPU, basé sur NVIDIA cuDF
-
Pigment lève 250 M$ pour une valorisation de 2,3 Md$
-
Étude Denodo : l’AI Data Layer génère un ROI de 290 % et accélère par 3 le déploiement des agents IA d’entreprise
-
La validation automobile entre dans l’ère de l’intelligence
-
Boomi acquiert Elementary Data pour renforcer la fiabilité des données utilisées par l’IA
-
L'IA ne réparera pas votre système d'information : pourquoi la gouvernance Data est devenue stratégique
-
Stordata et Qohash annoncent un partenariat transatlantique pour la sécurité des données sur le marché français
-
Everpure annonce de nouvelles fonctionnalités de gestion des données pour l'IA en production à grande échelle
-
Biomemory lance DNA Shield, son premier produit commercial bâti sur sa plateforme d'informatique Moléculaire
-
Planification : arrêtons de demander à l’IA de prédire l’avenir, demandons-lui de nous aider à décider