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Vous êtes Data analyst ou vous souhaitez le devenir ?
Vous souhaitez savoir quels sont les meilleurs outils Data du marché pour faire de l’analyse de données de qualité ?
Dans cet article, nous vous partageons nos meilleurs outils !
Avant de vous présenter les meilleurs outils du Data analyst, faisons un rapide tour sur ses missions.
Le Data analyst est chargé d'analyser des ensembles de données pour extraire des informations utiles et fournir des insights aux décideurs de l’organisation.
Ses missions comprennent la collecte, le nettoyage et la transformation des données brutes. Pour les réaliser, il utilise des outils statistiques et des techniques d'analyse pour identifier des tendances, des modèles ou des corrélations significatives. Il peut même utiliser l'IA (comme ChatGPT et d'autres IA par exemple) pour faire une partie de l'analyse de données.
Mais cela ne s’arrête pas là. Le Data analyst doit aussi communiquer les résultats obtenus auprès des parties prenantes du projet. Il crée donc des rapports et des visualisations claires pour aider les décideurs à prendre des décisions intelligentes.
Ce qu’il faut retenir c’est que grâce à lui, les décideurs de l’entreprise disposent d’informations stratégiques pour améliorer leurs prises de décisions.
Pour réaliser leurs missions, les Data analysts mobilisent une palette d’outils numériques tout au long de leur processus de gestion et de traitement de la donnée.
Ces outils se classent en 4 catégories :
Avant de pouvoir faire des analyses poussées, le Data analyst doit récolter des données en lien avec le sujet qu’il doit traiter. Cela peut être sur des plateformes web comme Kaggle ou encore Data World.
Ensuite, il doit nettoyer les données pour qu’elles soient exploitables pour la phase d’analyse.
En cas de mauvais nettoyage des données, le Data analyst ne pourra pas dégager des tendances de qualité, puisque ses analyses seront faussées.
Pas de données fiables = pas d’analyse pertinentes = pas d’informations stratégiques
Vous comprenez donc l’intérêt que représente cette étape. C’est l’un des piliers de la stratégie de gouvernance de la donnée d’une entreprise, qu’on appelle également “Data governance”.
Heureusement, de nombreux outils aident le Data analyst à rendre les données qualitatives et fiables.
SQL est un langage de programmation puissant qui permet de gérer des bases de données. Il est très utilisé au quotidien par les Data analysts, notamment pour collecter et nettoyer des données.
Il permet aux utilisateurs d'interagir avec les bases de données relationnelles, et d’en extraire les données spécifiques à leurs recherches. Les requêtes SQL permettent de filtrer, trier et agréger les données, tandis que les clauses JOIN facilitent la fusion de données provenant de différentes tables.
Prix : gratuit
Disponibilité : langage open source, accessible via un éditeur de code (Explications d'utilisation).
Google Sheets est une application de tableur en ligne, qui offre un espace pour la collecte et le nettoyage de données. Avec ses fonctionnalités intuitives de saisie de données, de filtrage et de tri, les utilisateurs peuvent rapidement organiser et interpréter des informations.
Les formules et fonctions intégrées, telles que VLOOKUP et IF, facilitent la manipulation des données pour les rendre plus cohérentes.
Les options de collaboration en temps réel permettent à plusieurs utilisateurs de contribuer simultanément à la collecte et à la correction des données.
Google Sheets se présente comme un outil accessible et efficace pour gérer le processus de collecte et de nettoyage des données de manière collaborative.
Prix : gratuit
Disponibilité : Tableur disponible via la suite Google Drive, hébergée sur le cloud (Explications d'utilisation).
Python, est un langage de programmation polyvalent qui permet d’intervenir tout au long du cycle de traitement de la donnée. De la phase de collecte à la phase d’analyse.
Grâce à ses bibliothèques spécifiques, telles que Pandas, il est possible de faire du web-scraping pour automatiser la récupération de données sur le web.
Une fois les données récoltées, la bibliothèque Pandas permet d'aligner, de fusionner ou encore de manipuler des données. Pandas est également connu pour sa capacité à transformer les données structurées (sous forme de tableaux, de matrices, de séries temporelles…) en données exploitables.
Apprendre à coder avec Python et à utiliser la bibliothèque Pandas est à la portée de tous, grâce à sa syntaxe, facile d’apprentissage.
.Avantages de Pandas :
Prix : gratuit
Disponibilité : logiciel disponible en open source (Explications pour l'installer).
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Power Query est un moteur de transformation et de préparation des données. Il permet d’extraire des données de différentes sources (API, bases de données, sites web, services cloud..) de les transformer et de les charger dans Excel.
Avec son langage M, vous pouvez, par exemple, supprimer une colonne, modifier un type de données ou fusionner des tables… Peu importe votre besoin, vous trouverez une solution avec lui. Power Query donne la possibilité de faire plus de 300 transformations sur vos données.
Power Query est accessible dans plusieurs produits et services, comme : Excel, Power BI, Microsoft... Selon le produit que vous utilisez, la destination de stockage des données peut varier.
Par exemple, si vous utilisez Power Query sur Excel, vous pouvez charger vos données dans une feuille de calcul ou dans le modèle de données. Si vous utilisez Power Query sur Power BI, vous pouvez charger vos données dans un rapport ou un tableau de bord.
Avantages de Power Query :
Prix : gratuit
Disponibilité : outil disponible via Excel, Power BI, Azure Data Factory et d’autres plateformes (Explications d'utilisation).
Ça y est, les données nécessaires aux projets Data ont été récoltées puis nettoyées. Il est désormais temps de les faire parler.
C’est à ce moment précis que le Data analyst doit réaliser les analyses de données.
Elles sont cruciales pour découvrir des tendances et alimenter la prise de décision stratégique. De plus, elle aide à identifier des corrélations entre différentes variables, et donc de mieux comprendre les relations au sein des données.
L'analyse de données permet également de détecter des anomalies, contribuant ainsi à assurer la qualité et la fiabilité des informations traitées.
Elle offre un avantage concurrentiel aux entreprises. Elle leur permet d’anticiper des tendances futures et de rester compétitives et réactives dans un environnement en constante évolution.
Nous l’avons vu précédemment, le langage Python (avec sa bibliothèque Pandas) permet de collecter et de nettoyer les données. Mais ce langage de programmation ne s’arrête pas là.
Grâce à des bibliothèques spécifiques à l’analyse de données, comme Numpy, il est possible de réaliser des analyses poussées. En utilisant cette bibliothèque, le Data analyst peut rédiger des lignes de codes pour formaliser et automatiser des fonctions mathématiques. Comme :
Numpy permet de calculer plus rapidement des formules que les listes classiques de Python. La bibliothèque est plus performante et est plus simple d’utilisation.
Avantages de Numpy :
Prix : gratuit
Disponibilité : outil disponible en open source (Explications d’utilisation)
Les outils de data visualisation sont indispensables pour les Data analysts, qui ont besoin de communiquer les résultats de leurs analyses aux décideurs.
À l’aide de plusieurs logiciels, ils transforment des ensembles de données complexes en représentations graphiques compréhensibles. C’est l’art du Data storytelling.
Cette méthode aide les Data analysts à communiquer des insights de manière claire et convaincante, facilitant la compréhension des résultats par des parties prenantes non techniques.
En utilisant des graphiques via des outils de data visualisation, des tableaux de bord et des diagrammes interactifs, les Data analysts peuvent explorer les données sous différents angles, favorisant une compréhension approfondie.
Encore une fois, nous retrouvons notre fameux langage de programmation favori, Python. Précédemment, nous avons vu que grâce à lui, il était possible de collecter de la donnée, de la nettoyer, mais également de réaliser des analyses poussées.
Mais ce n’est pas fini.
Avec Python et sa bibliothèque Matplotlib, il est aussi possible de transformer des résultats bruts en différents graphiques. L’outil offre une large variété de types de graphes qui s’adaptent à tous les besoins : histogrammes, boîtes à moustache, courbes, scatter plots, camemberts…
Matplotlib englobe 4 grandes fonctionnalités :
Matplotlib s’utilise avec les bibliothèques Numpy ou Pandas.
.Avantages de Matplotlib :
Prix : gratuit
Disponibilité : outil disponible en open source (Explications d’utilisation)
Looker studio est une plateforme d'analyse de données, offrant aux Data analysts des fonctionnalités avancées pour la Data visualisation. Avec son interface conviviale, elle permet de créer rapidement des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels percutants.
Avec cet outil, vous pouvez centraliser les données de plusieurs outils au sein du même dashboard. Peu importe votre service (Finance, marketing, Rh..) vous pouvez élaborer des tableaux de bords adaptés à vos besoins.
Contrairement à un reporting Excel, il est possible d’interagir avec les graphiques du dashboard de Looker Studio. Ce qui rend l’expérience utilisateur plus personnalisable et plus collaborative.
Avantages de Looker Studio :
Prix : gratuit
Disponibilité : outil disponible en open source (Explications d’utilisation)
Tableau est un logiciel de business intelligence, parmi les plus performants du marché.
Le succès de Tableau vient de son aspect pratique et ergonomique. Grâce à son interface basée sur le “glisser-déposer”, il est possible de créer facilement des graphiques interactifs, des tableaux de bord et des rapports visuels à partir de données complexes.
Tableau possède de nombreuses fonctionnalités de connexion, qui permet de se connecter à diverses sources de données. L'importation et la manipulation de données en temps réel est plus rapide à réaliser. 10 à 100 fois plus rapides que les autres solutions disponibles sur le marché.
Aussi, l’outil propose des fonctionnalités avancées telles que les filtres dynamiques, les calculs personnalisés et la prévision, offrant une grande flexibilité d'analyse.
Tableau est une plateforme robuste et évolutive, aujourd’hui, elle est utilisée par les plus grandes entreprises du monde.
En plus de ça, elle est facile d’utilisation.
Avantages de Tableau :
Prix : disponible à partir de 15 euros par mois avec l’offre Viewer
Disponibilité : logiciel de service disponible sur le Saas (Explications d’utilisation)
Power BI est une plateforme de business intelligence de Microsoft, qui rencontre un succès mondial.
Grâce à ses capacités de prévision et d'analyse avancées, cette solution révolutionne la gestion des données en permettant aux entreprises de déceler des tendances, d'optimiser les performances et de stimuler la croissance.
C’est l’un des outils préférés des business analyst et des data analysts.
Au quotidien, Power BI leur permet d’élaborer des rapports interactifs ainsi que des tableaux de bord dynamiques. L’avantage de cet outil, c’est que les utilisateurs peuvent importer et transformer des données provenant de différentes sources.
Ses nouvelles fonctionnalités, basées sur l’IA, vous permettront de gagner en productivité dans vos activités de Data analyst. Voici quelques exemples :
Apprendre Power BI est le meilleur moyen de devenir autonome en Data visualisation.
Sa compatibilité avec Excel et d'autres produits Microsoft facilite l'intégration dans des environnements existants.
Avantages de Power BI :
Prix : gratuit pour les utilisateurs de Microsoft Fabric
Disponibilité : disponible via un Saas (Explications d’utilisation)
Zapier se révèle être un atout majeur pour les Data analysts en facilitant l'automatisation des flux de données entre différentes applications.
En effet, cette plateforme permet de créer des "Zaps", des workflows automatisés qui connectent des applications et déclenchent des actions en fonction d'événements spécifiques.
Pour les Data analysts, cela signifie une automatisation efficace de la collecte et de la mise à jour des données, réduisant ainsi les tâches manuelles répétitives. En intégrant des outils d'analyse de données, Zapier simplifie la consolidation de l'information provenant de multiples sources, améliorant la cohérence des données analysées.
Les automatisations mises en place par Zapier libèrent du temps pour les analystes, mais pas que. La plateforme fluidifie également les activités d’autres experts métiers. Comme les équipes Sales, IT, Marketing…
Peu importe votre secteur d’activité, vous en tirerez forcément un bénéfice en utilisant Zapier. Voici quelques exemples :
Avantages de Zapier:
Prix : accessible dès 18 euros (mais une version gratuite est disponible)
Disponibilité : outil disponible via Excel, Power BI, Azure Data Factory et d’autres plateformes (Explications d'utilisation).
HubSpot est une plateforme complète de gestion de la relation client (CRM), permettant aux Data analysts de centraliser leurs données et de les analyser.
Les données clients collectées par HubSpot sont riches et variées, permettant aux analystes de comprendre les interactions des clients avec l'entreprise. La fonctionnalité de suivi des leads, combinée aux données démographiques et comportementales, offre des insights approfondis sur le parcours client.
Les rapports et tableaux de bord intégrés permettent aux Data analysts de visualiser et d'analyser rapidement les performances marketing, les ventes et le service client.
Avec Hubspot, il est également possible d'automatiser des tâches répétitives pour simplifier la gestion des données. Et permettre aux Data analysts de se concentrer sur la phase d’analyse pour améliorer les performances globales.
Avantages de Hubspot :
Prix : disponible à partir de 18 euros par mois (mais une offre gratuite existe)
Disponibilité : directement en ligne, via le cloud (Explications d'utilisation).
Google Analytics est un outil essentiel pour les Data analysts, leur permettant de comprendre les comportements des utilisateurs sur les plateformes en ligne.
Il permet de mesurer le trafic, d'identifier les sources de visite, et de comprendre le parcours des utilisateurs sur un site web. Grâce à ses fonctionnalités avancées, Google Analytics fournit des données précieuses sur les conversions, les performances des pages, et l'efficacité des campagnes marketing.
Les rapports détaillés facilitent l'identification des tendances, des pics d'activité, et des points de friction.
De manière générale, Google Analytics permet d'évaluer l'impact des stratégies mises en place, facilitant ainsi l'ajustement continu des campagnes en fonction des résultats.
La richesse des données générées donne aux Data analysts les moyens d'optimiser les performances en ligne, de maximiser la rentabilité, et d'affiner les stratégies marketing pour un impact plus significatif.
Avantages de Google Analytics :
Prix : gratuit
Disponibilité : directement en ligne, via le cloud (Explications d'utilisation).
Maintenant, vous connaissez les 10 meilleurs outils d’un Data analyst, si vous souhaitez en apprendre davantage sur leur mise en œuvre, venez vous former avec nos formations Data gratuites ou de nos formations bootcamps.
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