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Les 3 tendances Analytics dont nous devrions entendre parler cette année

Les nouveaux types de données, d’outils et de technologies qui émergent régulièrement sous nos yeux confèrent une dimension nouvelle au travail des analystes, les conduisant dans des directions riches d’opportunités, mais aussi d’incertitudes. De fait, tout évolue si rapidement dans l’univers de l’analyse des données que certains professionnels en viennent légitimement à s’interroger sur la nature même de leur métier dans le futur.

Les algorithmes intelligents dédiés au machine learning sont capables d’analyser et d’interpréter les données avec toujours plus de rapidité et de précision, et même de produire du contenu pour les tableaux de bord et les rapports imprimables. En ce début d’année, vous êtes donc en droit de vous poser une question centrale : mon job d’analyste sera-t-il encore d’actualité au-delà de 2020 ?

Nous répondons très clairement : OUI. A l’instar de tout autre métier de nos jours, le rôle des Analysts Data et des Analystes Métier pourrait effectivement connaître des évolutions afin de rester au plus près des innovations les plus récentes. Mais soyez rassurés, votre métier va perdurer dans le temps. En fait, les développements continus que nous observons en matière d’intelligence artificielle, de machine learning et d’automatisation – lorsqu’ils sont mis en œuvre correctement –, sont moins une menace qu’une réelle opportunité.

Voici quelques tendances nouvelles en matière d’analyse des données et d’analyse métier qu’il serait judicieux de prendre en compte afin d’ancrer votre carrière bien au-delà de cette année 2020 nouvelle :

Compétences des Data Analysts toujours en forte demande

Les compétences liées à l’univers des données vont continuer à faire l’objet d’une forte demande, comme c’est déjà le cas actuellement. Les prévisions dans ce domaine semblent suggérer que le rôle le plus important que les techniciens data seront appelés à jouer dans un avenir proche est celui de Data Analyst. Cette tendance forte est le résultat de l’automatisation croissante de nombreuses tâches associées aux données, mais aussi de l’importance désormais accordée à l’analyse des données.

Dans la décennie qui s’ouvre, l’analyse des données métier portera probablement moins sur l’accumulation des données, et davantage sur des actions intelligentes menées avec les informations tirées des données – une tâche que les analystes savent accomplir mieux que quiconque.

Applications encore élargies pour l’AutoML

A très haut niveau, l’AutoML consiste à utiliser les techniques de machine learning pour… automatiser le machine learning. Son développement a toutefois encouragé le déploiement de l’automatisation à l’ensemble du pipeline data-insights, du nettoyage des données jusqu’à la mise en œuvre. A cette échelle, nous ne sommes plus dans l’AutoML mais dans l’analyse augmentée. L’analyse automatisée peut, de nos jours, ajouter de l’efficacité à une grande partie du pipeline de données, avec potentiellement la possibilité d’impacter l’ensemble du processus et d’influencer la structure des équipes data à long terme.

Convergence entre Data Science et Business Intelligence

Les entreprises emploient traditionnellement des équipes indépendantes pour la Business Intelligence standard et pour la Data Science. Mais cette barrière devrait rapidement tomber, tant il est vrai que les deux domaines connaissent aujourd’hui une convergence accrue, avec la croissance commune des applications associées aux différentes technologies.

Au cours de l’année 2020, nous devrions voir un plus grand nombre d’entreprises de pointe regrouper leurs pratiques en matière de Data Science et de Business Intelligence, avec un accès centralisé, et en temps réel, vers différentes sources de données.

Téléchargez ici le Playbook de l’Analyste en 2020 qui offre un panorama complet des tendances émergentes, des compétences requises et des futures fonctions clés. Il répertorie également les ressources les plus pertinentes pour vous aider dans votre parcours.

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