En cette ère de technologie de pointe, la croissance des entreprises réside dans la prédiction et la prévision précises des modèles commerciaux. Votre capacité à étudier les données et les tendances à la hausse pour dire ce qui est réalisable dans une entreprise est une part importante de l'intelligence d'affaires.
Un analyste en intelligence d'affaires (BI) travaille avec les entreprises pour examiner les concurrents et comprendre les saisons du marché grâce à l'analyse des données. C'est donc un plus si vous comprenez les modèles commerciaux et avez de solides capacités de conseil. Si vous souhaitez évoluer, voici dix compétences à acquérir pour devenir analyste décisionnel.
1. Exploration de données
L'une des principales responsabilités d'un analyste en intelligence d'affaires est la visualisation des données, qui n'est possible que si vous comprenez comment extraire et exploiter les données. Une compétence en exploration de données vous aiderait à comprendre où extraire les données pertinentes pour l'entreprise pour laquelle vous travaillez.
Normalement, les données sont toujours disponibles dans de grands ensembles de données, mais avec des compétences en exploration de données, vous pouvez extraire des informations utiles, les nettoyer et les rendre disponibles. Les trois méthodes de base de l'exploration de données sont la classification, le regroupement et l'association.
Lors de la classification des données, vous divisez les ensembles de données volumineux en catégories qui incluent les données publiques, les données confidentielles, les données locales et les données internes uniquement. La deuxième partie de l'exploration de données est le regroupement de données. Disons que vous avez extrait des données publiques. Vous devez ensuite les diviser en fonction de leurs similitudes.
Enfin, dans l'association de données, vous détectez la relation entre les données que vous avez extraites et ce qui les rend si similaires. Cela dit, vous réalisez pourquoi avoir des compétences en exploration de données est important pour l'intelligence d'affaires, car elles constituent le fondement de l'analyse d'entreprise.
2. Préparation des données
Une fois que vous avez compris comment extraire des données, apprenez à préparer ces données. Même si l'exploration de données nécessite que vous rassembliez des données similaires, vous devez toujours organiser et structurer les données extraites. Vous souhaitez transformer ces données brutes en données prêtes pour l'analyse, car vous ne pouvez utiliser que des données organisées et structurées dans l'informatique décisionnelle.
Vous devrez également maîtriser les structures de données que tous les programmeurs devraient connaître car l'informatique décisionnelle nécessite des connaissances en programmation. Dans le cadre des compétences de préparation des données, vous devez apprendre à filtrer, nettoyer et transformer les données.
Ces processus vous aideront à identifier les erreurs et à récupérer et stocker les données, vous donnant un avantage dans la confirmation des données pour prendre des décisions commerciales éclairées. Cela évite également à votre entreprise de produire des résultats d'analyse non fiables.
3. Connaissance des affaires
Le fait d'avoir des connaissances commerciales et une compréhension du modèle commercial de votre entreprise vous indique comment canaliser les ressources de l'entreprise dans la bonne direction. L'analyse décisionnelle va au-delà de la collecte d'informations. Vous devrez comprendre comment utiliser des données nettoyées pour produire les résultats dont une entreprise a besoin. Ces informations doivent être exploitables pour prendre les bonnes décisions.
Avec une vaste connaissance des affaires, vous pouvez soutenir la vision d'une entreprise en fournissant des conseils sur l'exploitation des tendances du marché pour améliorer les revenus. Ces compétences vous aident également à interpréter les données d'une manière qui s'aligne sur la vision et la mission d'une entreprise. Donc, vous ne compilez pas des blocs de données. Vous les visualisez et les organisez de manière cohérente avec la croissance de l'entreprise.
4. Pensée analytique et critique
Vous devez intégrer la pensée critique dans la responsabilité d'un analyste en intelligence d'affaires. De plus, la collecte de données, l'analyse et la déduction de conclusions qui seraient utiles à votre entreprise vous placent sur un piédestal pour réussir en tant qu'analyste en intelligence d'affaires.
La capacité de réflexion analytique et critique vous aide à examiner correctement les données et à créer quelque chose d'utile à partir de vos données recueillies. La pensée critique vous aide également à reconnaître les faiblesses du système d'une entreprise en fonction des données que vous avez recueillies.
Par exemple, si vous travaillez pour un détaillant de services alimentaires comme McDonald's et recueillez des données sur l'afflux de ventes en personne et de commandes en ligne. La pensée critique vous aide à décider s'il convient d'augmenter votre stratégie de vente en ligne personnalisée ou d'améliorer l'expérience de restauration de vos clients. Vous souhaitez également prendre des décisions pour les saisons en cours en fonction des données que vous avez recueillies tout en maintenant les objectifs de l'entreprise.
5. Langages de programmation
La programmation est au cœur de l'analyse de l'intelligence d'affaires. Vous aurez besoin de connaissances de base en programmation SQL pour vous aider à pré-agréger, filtrer et sélectionner uniquement les données nécessaires à votre analyse. Avec la connaissance des requêtes SQL, vous pouvez créer des vues (lignes et colonnes de données) de quelques milliers, réduisant ainsi la quantité de données avec lesquelles votre outil BI doit travailler. Ce processus rend l'analyse plus facile et plus rapide.
Par conséquent, l'apprentissage commandes et requêtes SQL de base est une compétence importante pour les analystes en intelligence d'affaires. Le langage de programmation SQL est également utile pour l'extraction de données, la qualité des données, la validation des données et la création de rapports analytiques. En plus du langage de programmation SQL, vous avez également besoin de connaissances de base en programmation Python et R pour la visualisation des données.
6. Analyses statistiques
Grâce à l'analyse statistique, vous pouvez discerner les tendances du marché et prévoir les modèles commerciaux. Il s'agit d'organiser et d'analyser des données brutes pour en tirer des informations fiables. Au cours de l'analyse statistique, vous supprimez tous les biais de l'ensemble de données, vous laissant avec des données structurées.
Un analyste d'intelligence d'affaires doit avoir des compétences analytiques statistiques pour décrire les modèles qui peuvent prédire les changements futurs des demandes du marché, des services ou des prix, selon l'entreprise avec laquelle vous travaillez pour. Vous aurez besoin de cette compétence pour trouver des informations utiles à partir de données désordonnées, réduisant ainsi l'incertitude lors de la prise de décision.
7. Création de rapports et tableau de bord
Apprendre à créer des rapports et des tableaux de bord vous aidera à organiser et à gérer les données de votre entreprise. Il vous aide à stocker des données dans des modèles qui facilitent le calcul de la croissance et des performances de votre entreprise. Vous pouvez également projeter les tendances futures de l'entreprise avec le rapport que vous créez pour le présenter aux parties prenantes désireuses d'investir dans l'entreprise.
En plus de choisir l'outil de reporting idéal, il est opportun pour vous d'apprendre à naviguer dans les logiciels de reporting et à visualiser les données pertinentes pour votre entreprise. Vous souhaitez également créer des rapports simples et facilement compréhensibles. En développant des compétences dans la création de tableaux de bord, la représentation des données dans une plateforme tout-en-un devient facile.
En tant qu'analyste en intelligence d'affaires, la transmission des données de la manière la plus simple est cruciale. Ainsi, la maîtrise de la création de rapports et de tableaux de bord qui simplifient les données est importante.
8. Visualisation de données
Les compétences en visualisation de données comprennent la compréhension de l'objectif des données, la navigation dans les outils de visualisation de données et la narration d'une histoire convaincante à l'aide de graphiques, de cartes Web, de tableaux et de tableaux. De plus, apprendre à présenter des données à un profane à l'aide de tableaux et de graphiques est essentiel. Combiner des données statistiques avec l'art et avoir de solides compétences en conception visuelle sont des atouts.
Une fois que vous pouvez collecter des données nettoyées et les exécuter sur différentes bases de données, améliorez vos compétences en visualisation de données pour faire de vous un meilleur analyste en intelligence d'affaires. Aussi, apprendre quand utiliser quel type de graphique est important. Vous voulez éviter d'utiliser les mauvais types de graphiques, ce qui peut dérouter les gens.
9. Organisation et gestion du temps
Votre capacité à gérer efficacement votre temps et à interpréter rapidement les données est importante pour la croissance de votre entreprise. Si vous travaillez pour une entreprise de soins de santé qui cherche à faire évoluer ses services médicaux et à obtenir des données sur le nombre des personnes qu'ils ont traitées dans le passé, vous devrez trier ces analyses de manière organisée.
Une petite erreur dans les chiffres peut nuire considérablement à l'image de votre entreprise. En plus d'être méticuleux, il est important de relayer les informations à temps, notamment lorsqu'il s'agit de fournir des données aux actionnaires qui souhaitent examiner certains rapports avant d'effectuer des investissements. Vous aidez votre entreprise à prendre des décisions pertinentes à temps en fournissant les données requises à temps.
10. Connaissance de l'industrie
Enfin, il est nécessaire d'avoir une connaissance de l'industrie de votre entreprise. Si vous travaillez dans le créneau de la santé et du fitness ou du marketing numérique, vous devez connaître les dernières tendances et trajectoires. Lisez les chiffres et regardez ce que les autres concurrents changent. S'ils repensaient leur stratégie, ils auraient pu faire leur analyse.
Analysez les données de votre entreprise et trouvez des moyens d'exploiter ces informations pour augmenter les ressources de votre entreprise. Cependant, cela n'est possible que si vous comprenez votre chemin dans l'industrie et ce qui la motive. En plus de faire de vous un atout pour votre entreprise, la connaissance de votre secteur augmente également votre valeur en tant qu'analyste en intelligence d'affaires.
Devenez un analyste de Business Intelligence de premier plan
En plus d'acquérir des compétences de haut niveau en tant qu'analyste en intelligence d'affaires, vous aurez également besoin de l'outil de BI approprié pour vous aider à dynamiser votre carrière et à devenir le meilleur. L'un des meilleurs est Power BI. En utilisant Power BI, vous obtiendrez des résultats précis en un rien de temps.
Ainsi, pour devenir un analyste décisionnel de premier plan, vous pouvez commencer par suivre des cours en ligne pour vous aider à maîtriser Power BI.
