Comment devenir analyste en informatique décisionnelle en 2024 : 5 étapes pour réussir

L'analyste en intelligence économique (ou développeur en intelligence économique) est à la tête de l'analyse économique, transformant les données brutes en informations exploitables. Il ne s'agit pas seulement de graphiques ou de chiffres sur une feuille de calcul ; il s'agit d'identifier des tendances, de prévoir des résultats et de faciliter la prise de décisions fondées sur des données.

Si vous avez déjà envisagé de devenir analyste en informatique décisionnelle, vous êtes au bon endroit. Cet article vous guidera tout au long du processus pour devenir un analyste BI en 2024. Nous discuterons du rôle, des compétences et de l'expérience requis. Nous verrons également comment naviguer au mieux sur le marché du travail - de l'acquisition d'une expérience pratique à la constitution d'un portefeuille professionnel, en passant par la préparation aux entretiens et l'évaluation des offres d'emploi.

Vous voulez commencer à apprendre tout de suite ? Notre cursus d'analyste de données en Power BI vous permettra d'acquérir un grand nombre des compétences dont vous avez besoin pour démarrer votre carrière.

Comprendre le rôle de l'analyste en intelligence économique

Commençons par examiner ce que font les analystes en intelligence économique. Cela peut vous aider à décider si c'est la carrière qui vous convient.

Qu'est-ce qu'un analyste en intelligence économique ?

Les analystes BI sont des experts capables d'extraire des informations à partir d'importants volumes de données. Leurs solides compétences en matière de communication et de narration de données leur permettent d'orienter les entreprises vers de nouvelles opportunités et de les aider à prendre des décisions.

D'un point de vue technique, les analystes BI travaillent souvent avec des outils tels que SQL pour la manipulation des données et des plateformes de visualisation des données telles que Tableau ou Power BI et possèdent une compréhension approfondie du domaine d'activité dans lequel ils opèrent.

Cependant, bien que la base du travail consiste à analyser des données, l'analyste BI doit avoir de solides compétences en matière de communication et d'organisation. Les analystes BI apportent le plus de valeur à une organisation s'ils peuvent soutenir les décideurs exécutifs.

Que fait un analyste en intelligence économique ?

Les tâches et les responsabilités peuvent varier d'une entreprise à l'autre, en particulier entre les start-ups et les grandes entreprises. Cependant, nous pouvons résumer les principales responsabilités d'un analyste BI en cinq domaines principaux :

Analyse et interprétation des données

• La mission première d'un analyste BI est d'analyser et d'interpréter les données. Ils passent au crible de vastes ensembles de données, identifiant les tendances, les modèles et les anomalies.
• L'analyse n'est pas qu'une question de chiffres, c'est une question d'idées. Qu'il s'agisse de chiffres de vente, du comportement des clients ou des tendances du marché, les analystes BI doivent interpréter efficacement leurs analyses et fournir des recommandations.

Générer des rapports et des tableaux de bord

• Le rôle de l'analyste BI consiste à créer des rapports et des tableaux de bord qui transmettent leurs conclusions le plus rapidement possible.
• Il ne s'agit pas seulement de présenter des données, mais de raconter une histoire qui éclaire les décisions stratégiques.

Collaboration et communication avec les parties prenantes

• Une communication efficace est au cœur des responsabilités d'un analyste BI. Ils doivent collaborer avec diverses parties prenantes, y compris les dirigeants, les gestionnaires et les professionnels de l'informatique, pour comprendre les besoins de l'entreprise et les traduire en solutions de données.
• Ils doivent combler le fossé entre des concepts techniques complexes et leurs applications pratiques, en veillant à ce que les idées résonnent auprès des décideurs de l'ensemble de l'organisation.

Contrôle et optimisation continus :

• Une grande partie de ce rôle consiste à surveiller en permanence les performances des solutions de données, en identifiant les domaines d'optimisation et d'amélioration.
• Au lieu de se contenter de créer des rapports statiques, les analystes BI doivent construire des systèmes dynamiques qui évoluent avec les besoins de l'organisation.

Garantir la sécurité et la conformité des données :

• Avec la prise de conscience et les préoccupations accrues en matière de sécurité des données, les analystes BI jouent un rôle crucial pour garantir la sécurité des données et leur conformité avec les réglementations sectorielles.
• Ils doivent souvent mettre en œuvre des protocoles et des mesures pour protéger les informations sensibles.

Comment devenir analyste en informatique décisionnelle : 5 étapes pour réussir

Maintenant que nous savons ce que font les analystes BI, voyons comment vous pouvez commencer votre carrière en tant qu'analyste. Nous avons décrit les cinq étapes à suivre pour devenir analyste en informatique décisionnelle.

1. Développer les aptitudes et les compétences clés

Les analystes BI doivent posséder de solides compétences techniques et analytiques. Cependant, comme nous l'avons déjà évoqué, des compétences non techniques spécifiques telles que la communication, la collaboration et la connaissance globale de l'entreprise sont également fondamentales pour réussir en tant qu'analyste BI.

Nous allons examiner quelques-unes de ces compétences plus en détail, ainsi que quelques ressources qui vous permettront de vous lancer dans la carrière d'analyste en informatique décisionnelle :

Compétences techniques

Celles-ci peuvent être réparties en trois domaines principaux :

• SQL: il est essentiel de maîtriser la capacité à interroger efficacement des bases de données et à manipuler des données à l'aide de diverses plates-formes SQL. DataCamp propose un cursus de compétences spécialement conçu pour apprendre le langage SQL dans le domaine de l'analyse d'entreprise.
• Visualisation des données: la maîtrise d'outils tels que Power BI ou Tableau est tout aussi cruciale dans le rôle. Les analystes BI doivent être capables de transformer les données qu'ils extraient des bases de données en récits convaincants pour un public varié (technique et non technique). Pour apprendre à maîtriser Power BI, découvrez le cursus Data Analyst in Power BI de DataCamp. Pour Tableau, commencez par notre cursus sur les principes fondamentaux de Tableau.
• Programmation: bien que non obligatoire, la connaissance de langages de programmation tels que Python ou R peut être précieuse pour l'analyse avancée des données. Nous avons rédigé un article séparé sur la question de savoir si les analystes BI devraient apprendre à coder. Consultez-le pour découvrir pourquoi apprendre à coder est un bon investissement pour votre carrière d'analyste BI. Vous pouvez également commencer par nos cursus de compétences en programmation Python ou en programmation R.

Compétences analytiques

Comme indiqué ci-dessus, l'analyste BI doit être capable d'analyser rapidement les données et d'en extraire des informations et des tendances significatives, ce qui dépend fortement de ses compétences techniques. Cependant, au-delà des compétences techniques, l'analyste BI doit être capable de réfléchir de manière critique à un problème afin de trouver une solution optimale.

Parmi les compétences analytiques clés des analystes BI, on peut citer

• Analyse statistique: Maîtrise de l'application de méthodes statistiques pour analyser des ensembles de données, y compris la compréhension des distributions, les tests statistiques et l'analyse de régression. Cette compétence est essentielle pour tirer des conclusions éclairées à partir des données.
• Extraction et exploration des données: La capacité à passer au crible de vastes ensembles de données afin d'identifier des modèles, des tendances et des relations. Il s'agit notamment d'utiliser des techniques telles que le regroupement, la classification et l'extraction de règles d'association.
• Nettoyage et prétraitement des données: Compétences en matière de nettoyage et de préparation des données pour l'analyse, ce qui implique le traitement des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et la normalisation des données. Cette étape est cruciale pour garantir la qualité et la fiabilité de l'analyse.
• Analyse prédictive: La capacité d'utiliser des données historiques pour faire des prédictions sur les tendances ou les comportements futurs. Cela implique souvent des techniques d'apprentissage automatique et la construction de modèles.

Compétences non techniques

Une communication et une collaboration efficaces sont deux compétences qui ne sont pas enseignées ou dont on ne parle pas autant qu'elles le devraient, mais ce sont les compétences dominantes des analystes BI qui réussissent. Voici quelques-unes des principales compétences non techniques que vous devrez développer pour devenir un analyste BI :

• Communication: Vous devrez être capable de communiquer des informations sur les données à différents publics, et vous travaillerez avec un grand nombre de parties prenantes au sein de l'entreprise pour laquelle vous travaillez.
• Résolution de problèmes: Capacité à faire preuve d'esprit critique et de créativité pour résoudre des problèmes commerciaux complexes à l'aide d'approches fondées sur des données.
• Le souci du détail: Un sens aigu du détail est essentiel pour garantir l'exactitude et la fiabilité de l'analyse des données et pour identifier des tendances ou des schémas subtils mais importants dans les données.
• Travail d'équipe et collaboration: Les analystes BI travaillent souvent au sein d'une équipe. La collaboration avec les autres membres de l'équipe, y compris les scientifiques des données, les professionnels de l'informatique et les parties prenantes de l'entreprise, est cruciale.

2. Obtenez une qualification et développez vos compétences

Une fois que vous aurez développé vos compétences essentielles, vous devrez continuer à les développer pour démarrer votre carrière en tant qu'analyste BI. Vous pouvez obtenir une qualification ou une certification, ce qui peut certainement vous aider, même si, comme nous le verrons, l'expérience pratique est également essentielle.

Diplômes et qualifications

Une licence dans un domaine connexe, tel que l'informatique, les technologies de l'information, les statistiques ou une discipline similaire, est souvent un prérequis dans la plupart des offres d'emploi pour les analystes BI. En outre, bien qu'ils ne soient pas obligatoires, les diplômes spécialisés en intelligence économique, en science des données ou en analyse sont de plus en plus répandus et peuvent fournir une formation ciblée directement applicable au poste.

Outre les diplômes universitaires traditionnels, l'obtention d'une ou plusieurs certifications est un atout pour prouver que vous maîtrisez les compétences techniques requises pour le poste. La certification d'analyste de données de DataCamp démontre que vous pouvez naviguer dans les systèmes de données, analyser les données et communiquer efficacement vos conclusions.

Il existe plusieurs autres certifications d'analyste commercial, que nous avons étudiées dans un autre article. Voici quelques exemples :

1. Certifié par Microsoft : Power BI Data Analyst Associate: Une certification de Microsoft, telle que Power BI Data Analyst Associate, valide les compétences en matière de visualisation de données, de modélisation et d'analyse à l'aide de Power BI.
2. Certificat professionnel Google Business Intelligence: Ce certificat de Google cible les compétences des professionnels de la BI, ce qui en fait un bon choix pour les analystes BI.

Des ressources telles que l'antisèche de la certification PL-300 Power BI peuvent vous aider à obtenir la certification.

Développer des compétences analytiques et non techniques

Nous avons mentionné les compétences techniques, analytiques et générales requises pour un analyste BI. À ce stade, vous vous demandez peut-être comment vous allez développer ces compétences, surtout si vous n'avez pas de diplôme officiel.

Les camps d'entraînement à la science des données en ligne et l'auto-apprentissage par le biais de cours en ligne sont des options viables pour développer et maîtriser les compétences techniques. Alors que les "bootcamps" peuvent être incroyablement coûteux, la voie de l'auto-apprentissage est à la fois rentable et permet d'offrir un programme d'apprentissage complet ciblé sur les compétences et les outils les plus pertinents pour le poste à pourvoir.

Cependant, le plus grand défi de l'auto-apprentissage est de mettre en place le bon programme d'études, dans lequel vous apprenez des concepts et des outils, tout en appliquant et en mettant en pratique vos compétences. Au lieu de passer des semaines à établir une feuille de route pour devenir analyste BI, DataCamp propose des cours individuels en ligne et des cursus de carrière qui tracent l'ensemble de votre parcours pour acquérir les bonnes compétences. De plus, vous pouvez mettre vos compétences en pratique grâce à des projets guidés et à des ensembles de données réelles.

3. Acquérir une expérience pratique

Si les diplômes et les certifications peuvent étoffer votre CV, l'expérience pratique et la capacité à présenter des projets concrets pèsent souvent lourd dans ce domaine compétitif.

Stages et postes de débutants

Si vous débutez, les stages dans le domaine de la BI ou dans des domaines connexes constituent une excellente première étape :

• Expérience pratique.
• Exposition à des projets réels.
• L'occasion de travailler avec des professionnels du secteur.

Vous pouvez également rechercher des postes de débutant ou des postes qualifiés de "juniors", qui impliquent de travailler en étroite collaboration avec des données, mais qui ne nécessitent qu'une petite expérience préalable. Ces fonctions servent souvent de tremplin pour accéder à des postes de BI.

Projets et études de cas

Pour démontrer vos compétences, vous pouvez travailler sur des projets afin d'appliquer vos compétences dans des scénarios du monde réel. Consultez quelques projets Power BI et projets Tableau qui peuvent vous donner de l'inspiration. Après en avoir réalisé quelques-uns, vous pouvez adapter vos projets aux secteurs d'activité qui vous intéressent. Cette spécialisation rend votre expérience plus pertinente lorsque vous postulez à des postes de BI dans ces secteurs.

Les types de projets que vous pouvez réaliser vont de la manipulation et du nettoyage de données à l'exploration et l'analyse d'ensembles de données, en passant par la visualisation de données et la création de tableaux de bord.

Documentez votre processus et vos résultats et veillez à ce que les projets soient orientés vers la résolution d'un problème commercial réel, même s'il est fictif. Vous devez présenter ces compétences dans un portfolio. Nous verrons plus loin dans ce guide comment constituer un portfolio professionnel que vous pourrez envoyer à des employeurs potentiels.

Participez à des concours où vous trouverez des ensembles de données et des énoncés de problèmes à résoudre. Participer à des concours de science des données améliore vos compétences en matière de résolution de problèmes et vous permet d'engager des discussions, de partager vos idées et d'apprendre des autres, autant d'éléments qui contribuent à développer vos connaissances pratiques.

Mise en réseau et mentorat

Vous pouvez développer votre réseau en rejoignant et en participant à des forums et à des communautés BI et en assistant à des événements, à des webinaires et à des conférences du secteur.

Le réseautage offre la possibilité d'entrer en contact avec des professionnels, de s'informer sur leurs expériences et de trouver un mentor. Les mentors sont des analystes BI expérimentés qui peuvent fournir des conseils, offrir des perspectives, partager des connaissances pratiques et aider à naviguer dans le domaine.

Connectez-vous et nouez des relations avec d'autres professionnels des données sur les médias sociaux et par le biais de communautés, qui peuvent mener à des opportunités d'emploi potentielles et fournir de l'aide et du soutien au fur et à mesure que vous développez et approfondissez vos connaissances en matière d'analyse. Si vous obtenez une certification avec DataCamp, vous pouvez également rejoindre notre communauté de certifiés DataCamp.

4. Constituer un portefeuille professionnel

La constitution d'un portfolio professionnel remarquable est une étape cruciale dans la recherche d'un emploi pour la plupart des postes techniques. Le portfolio doit attirer l'attention des employeurs potentiels et démontrer que vous possédez les compétences nécessaires pour accomplir le travail.

Nous verrons comment documenter et présenter efficacement votre travail dans un portfolio et comment compléter ce portfolio par une solide présence en ligne qui vous fera remarquer.

Cependant, il y a deux choses à garder à l'esprit tout au long de ce processus :

1. Soyez cohérent: Veillez à ce qu'il n'y ait pas de fautes de grammaire ou de frappe, et à ce que votre image de marque soit cohérente sur votre présence en ligne, votre CV, LinkedIn et votre portfolio.
2. Adaptez-vous à l'emploi que vous recherchez: Adaptez votre portfolio aux compétences et exigences spécifiques mentionnées dans les descriptions de poste. Faites en sorte qu'il soit facile pour les employeurs de voir si vous correspondez au profil recherché. Si vous vous intéressez à un secteur particulier, veillez à ce que vos projets soient pertinents par rapport aux défis et aux besoins de ce secteur.

Documenter votre travail

Incluez 1 ou 2 projets piliers dans votre portefeuille - il s'agit de projets ciblés et approfondis qui démontrent immédiatement les compétences clés d'un analyste BI. Vous pouvez ensuite travailler sur plusieurs projets de soutien démontrant vos compétences dans divers domaines tels que le nettoyage, l'exploration et la visualisation des données. N'oubliez pas de mettre en avant votre maîtrise d'outils spécifiques comme Power BI ou Tableau.

Au fur et à mesure que vous travaillez sur ces projets, suivez les lignes directrices suivantes pour documenter votre travail :

• Des descriptions claires des projets: Fournissez des descriptions détaillées de chaque projet, y compris le problème abordé, votre approche, les outils utilisés et les résultats obtenus. Démontrez votre capacité à traduire les problèmes de l'entreprise en solutions basées sur les données.
• Méthodologies utilisées: Expliquez les méthodologies que vous avez utilisées pour chaque projet. Expliquez clairement votre processus, qu'il s'agisse de nettoyage des données, d'analyse exploratoire des données ou de modélisation prédictive.
• Racontez une histoire: Utilisez des images avec des annotations ou créez des graphiques accrocheurs pour rendre votre portfolio visuellement attrayant. Un portfolio bien conçu a plus de chances de retenir l'attention.
• Un style cohérent: Maintenez un style visuel cohérent dans tous vos projets. Cela permet de créer un portfolio cohérent et d'aspect professionnel.
• Quantifiez les réalisations: Dans la mesure du possible, quantifiez l'impact de votre travail. Par exemple, mentionnez comment votre analyse pourrait conduire à une amélioration ou à une décision spécifique.
• Mettez l'accent sur les défis: Discutez des difficultés (ou des difficultés potentielles) rencontrées au cours des projets et de la manière dont vous les avez surmontées. Cela démontre une certaine résilience et des compétences en matière de résolution de problèmes.

Le cas échéant, montrez vos compétences en matière de codage en incluant des extraits de code ou des liens vers vos dépôts GitHub. Vous pouvez également utiliser une plateforme spécialisée comme DataLab qui fournit un notebook basé sur le cloud en R, Python et SQL.

Développer une présence en ligne

En établissant une présence en ligne, vous pouvez montrer à vos employeurs potentiels (et à vos collègues professionnels des données) que vous avez de solides connaissances techniques et analytiques. Même si vous êtes encore en train d'apprendre, vous pouvez nouer des liens et des relations en ligne qui vous motiveront à continuer et pourraient même déboucher sur une opportunité d'emploi à l'avenir.

Voici quelques exemples d'endroits où vous pouvez commencer à développer votre présence en ligne :

• DataCamp Portfolio : Créez un superbe portefeuille de données et partagez votre histoire professionnelle et vos réalisations en quelques minutes.
• LinkedIn: Optimisez votre profil LinkedIn avec une photo professionnelle, un titre convaincant et un résumé concis. Une fois que vous avez mené à bien quelques projets, vous pouvez également créer un lien vers ces projets sur LinkedIn.
• GitHub: Créez un dépôt GitHub pour héberger votre code et vos fichiers de projet. Cela démontre vos compétences techniques et permet de les partager facilement avec des employeurs potentiels.
• Blog personnel: Envisagez de créer un blog ou un site web personnel - vous pouvez le faire gratuitement sur GitHub ou Medium. Faites part de vos réflexions sur les tendances du secteur, les études de cas ou les tutoriels. Vous démontrez ainsi votre engagement et votre enthousiasme et vous vous positionnez en tant que leader d'opinion.

S'engager dans la formation continue et les certifications

Faire partie de l'industrie des données et de l'analyse en tant qu'analyste BI signifie adopter un état d'esprit d'apprentissage continu. Le domaine est en constante évolution, et vous devriez l'être aussi - continuez à vous inscrire à divers cours, à travailler sur des projets et à obtenir des certificats.

N'oubliez pas de mettre régulièrement à jour votre portfolio afin qu'il reflète vos derniers projets et compétences. Cela témoigne de votre engagement permanent en faveur de la croissance.

5. Naviguer sur le marché du travail

Une fois que vous avez acquis les compétences, les connaissances et l'expérience nécessaires pour devenir analyste en informatique décisionnelle, il est temps de commencer à chercher un emploi. Ce processus peut être décourageant, que vous commenciez votre première carrière ou que vous soyez transféré d'un autre domaine. Heureusement, il existe des méthodes éprouvées pour relever ce défi :

Recherche d'offres d'emploi

Explorez les sites d'offres d'emploi en ligne les plus populaires tels que LinkedIn, Google, Indeed, Glassdoor et les plateformes spécialisées. Créez des alertes d'emploi pour recevoir des notifications de postes en fonction des filtres que vous avez spécifiés (tels que la ville, le secteur d'activité ou la durée de l'emploi).

Vous pouvez également consulter les pages carrières des entreprises qui vous intéressent. De nombreuses organisations publient des offres d'emploi directement sur leur site web. Mieux encore : tirez parti de vos réseaux et contactez directement les professionnels et les responsables du recrutement pour leur faire part de votre intérêt pour les possibilités d'emploi.

Préparation aux entretiens

Au cours de l'entretien, on vous posera des questions générales sur vous-même et des questions techniques détaillées. Il est essentiel de bien se préparer à l'entretien pour montrer que vous êtes confiant et à l'aise pour parler de ces sujets.

Vous pouvez consulter nos articles sur les questions d'entretien pour les analystes de données et les questions d'entretien pour Power BI, par exemple, des questions et des réponses qui vous aideront à vous préparer à l'entretien. Voici quelques conseils pour vous aider à démarrer :

• Préparation technique: Examiner les concepts techniques clés en matière de BI, d'analyse de données et de visualisation. Soyez prêt à discuter de vos projets, de vos méthodologies et des outils que vous avez utilisés.
• Présentation d'un portfolio: Entraînez-vous à présenter votre portfolio. Expliquez clairement les défis que vous avez relevés, votre processus de résolution des problèmes et l'impact de votre travail.
• Questions comportementales: Anticipez et préparez-vous à répondre aux questions comportementales les plus courantes. Mettez en valeur vos compétences en matière de résolution de problèmes, votre capacité d'adaptation et votre aptitude à travailler en équipe.
• Connaissances spécifiques à l'industrie: Faites des recherches sur le secteur d'activité de l'entreprise avec laquelle vous passez l'entretien. Comprenez ses besoins en matière de données, ses défis et la manière dont vos compétences correspondent à ces exigences.
• Questions à l'intention de l'enquêteur: Préparez des questions réfléchies pour votre interlocuteur. Vous démontrez ainsi votre intérêt réel pour le poste et l'entreprise.

Conclusion

Devenir analyste en intelligence économique en 2024 nécessite un mélange de compétences techniques et non techniques. Les analystes BI doivent avoir d'excellentes connaissances en matière de communication, de collaboration et d'affaires pour soutenir efficacement les décideurs. Outre des compétences techniques telles que SQL, des compétences en visualisation de données à l'aide de Power BI ou Tableau, et quelques compétences en programmation, les analystes BI doivent posséder des compétences analytiques pour identifier rapidement les tendances et les idées qui ont un impact sur la stratégie de l'entreprise.

Pour naviguer sur le marché du travail, il faut acquérir de l'expérience pratique, constituer un portfolio professionnel et se préparer aux entretiens. Avec une demande croissante d'informations basées sur des données, les analystes BI ont de nombreuses opportunités de travailler dans divers secteurs et organisations.

Si vous envisagez une carrière dans l'analyse décisionnelle, le chemin à parcourir peut sembler difficile, mais il est également gratifiant. Avec les compétences et l'attitude adéquates, vous pouvez avoir un impact significatif sur le succès d'une organisation. Vous pouvez commencer votre parcours dès aujourd'hui avec notre cursus Data Analyst in Power BI, qui vous permettra d'acquérir un grand nombre des compétences dont vous aurez besoin pour devenir un analyste BI.