Les outils indispensables d’un Data Analyst

Souhaitez-vous travailler dans le Big Data en étant un Data Analyst ? Vous devez savoir que vous devez avoir certaines compétences. Vous devez avoir une connaissance du domaine dans laquelle vous allez effectuer votre analyse de données. Comprendre les problématiques qui se posent au sein du service dans lequel vous allez exercer est important afin de pouvoir proposer les meilleures solutions possible.

Vous devez également être un bon pédagogue afin de mieux transmettre les informations issues de vos analyses de données. En effet, le Data Analyst doit communiquer les résultats de ses travaux aux décideurs de l’entreprise afin que ces derniers puissent effectuer une prise de décision.

Enfin, certains outils sont à maitriser pour que votre travail puisse être optimal. C’est là le sujet de notre discussion à savoir quels sont ces outils indispensables qu’un Data Analyst doit maitriser ?

Les outils de bases de données

Toutes les personnes souhaitant œuvrer dans le Big Data doivent toutes connaitre et maitriser les outils de bases de données, quel que soit le poste qu’il va occuper dans ce domaine. Le Data Analyst n’échappe pas à cette règle et se doit de se conformer à cette norme.

Cassandra

Tout d’abord, Cassandra est une base de données NoSQL déployée par la fondation Apache, ce qui est le plus adapté lorsque l’on traite du Big Data. Sa puissance permet de gérer un volume important de données dispersées sur plusieurs nœuds de cluster. Elle supporte facilement l’augmentation des données à traiter grâce à sa structure multi-node. Elle peut donc être dupliquée facilement, ce qui fait qu’elle est fortement scalable. Elle est open source depuis 2008, donc elle devient l’un des outils de gestion des bases de données le plus utilisés dans le Big Data.

MongoDB

MongoDB est l’une des bases de données NoSQL ayant vu le jour. Le système de gestion de bases de données développé par MongoDB est orienté document, car les données sont stockées sous le format JSON. Ce système de stockage de données permet à MongoDB d’être performant dans le traitement du Big Data, mais également une haute disponibilité. La structure qu’elle propose offre donc une rapidité de traitement, une évolutivité, une facilité d’accès aux données, mais également une faculté d’adaptation à l’intégralité du projet Big Data.

Microsoft SQL Server

À partir de Microsoft SQL Server 2019, Microsoft propose maintenant une version adaptée au Big Data. Cette version permet le traitement des données NoSQL, en plus des bases de données relationnelles. Elle permet donc de créer, de gérer et d’analyser vos données au sein d’un même outil.

Microsoft Access

Microsoft Access n’est pas, à proprement parler, une base de données destinée aux traitements du Big Data car elle est une base de données relationnelle. En effet, le système de stockage du Microsoft Access ne permet pas de gérer des données volumineuses. Par contre, pour un Data Analyst, qui souhaite analyser une partie des données se trouvant dans le Data Lake ou le Data Warehouse, elle est parfaite. En effet, elle est facile à prendre en main, à utiliser et elle permet de visualiser facilement les différentes facettes d’une donnée. Vous pouvez importer les données dont vous avez besoin sur Access et ensuite effectuer votre analyse.

Oracle

Oracle quant à lui est un système de gestion de base de données SQL. Il permet toutefois l’intégration dans les Framework tels que Hadoop, ce qui le rend complètement compatible aux projets Big Data. Il est facile d’utilisation, rapide dans l’exécution des requêtes. La gestion, le traitement et surtout l’analyse des données sont donc d’autant plus simplifiés. Le seul souci qui se pose est qu’il n’intègre pas NoSQL, le traitement des données non structurées et l’accès à certaines sources de données sont donc compliqués.

Les outils décisionnels et de visualisation des données

Microsoft Excel

On connait certainement tous Microsoft Excel et nous l’avons tous utilisé au moins une fois dans notre vie. Cet outil est d’autant plus indispensable pour un Data Analyst. En effet, il offre toute la puissance et la flexibilité nécessaire pour les travaux d’analyses. À partir d’Excel 2010, cet outil utilisé par des millions de personnes permet de traiter du Big Data en intégrant Power Pivot. Power Query est également devenue une fonctionnalité d’Excel, qui permet de se connecter à différentes bases de données, à d’autres sites tels que Facebook, mais aussi à un Data Lake.

Tableau

Tableau est un logiciel développé par Tableau Software qui permet de faciliter la visualisation des données pour un Data Analyst. En effet, elle peut se connecter à différentes sources de données Big Data pour que l’analyste de données puisse extraire les données nécessaires pour effectuer son travail. Le fait de pouvoir créer des tableaux de bord de façon intuitive et dynamique ce qui rend le travail d’analyse efficace. La prise de décision est donc facilitée par son interface agréable ainsi que les formats de résultats qu’il propose (tableaux, diagramme, etc.).

Tibco Spotfire

Avec Tibco Spotfire, la visualisation des données dans le but de les analyser est facile. Il s’adapte à tout type de données qu’il soit de petites échelles ou bien provenant d’une grosse masse de données dans un Data Lake ou un Data Warehouse. Peu importe la complexité des données que l’analyste data doit traiter, les différents tableaux de bord offrent la possibilité de les traiter efficacement. Il s’intègre aux différents environnements Big Data tels que Hadoop. Ce qui fait que c’est un excellent outil analytique pour un Data Analyst.

MicroStrategy

En informatique décisionnelle, Microstrategy est un outil efficace qui se trouve parmi les plus utilisés dans l’analyse des données. Il prend en charge tous les formats de données, qu’elles soient d’un petit volume ou du Big Data. Le Data Analyst peut créer des tableaux de bord complets ainsi que des rapports qu’il livrera aux responsables afin qu’ils puissent effectuer une prise de décision. Il s’intègre également au HDFS afin d’effectuer directement les analyses sur les fichiers se trouvant dans les entrepôts de données.

QlikView

QlikView est un outil développé par Qlik pour visualiser et analyser les masses importantes de données à travers une interface intuitive et simple. Il repose sur la technologie Associative Difference et l’architecture in-memory qui le permet de voir quelle donnée est associée à une autre. Ce qui permet à QlikView d’optimiser les recherches que les utilisateurs effectuent sur leurs données instantanément. La prise en main de QlikView est facile ainsi que la manière d’effectuer des requêtes. L’analyse et la prise de décision sont donc facilitées.

Power BI

Terminons par cet outil qui figure parmi les plus utilisés dans le Business Intelligence et donc dans l’analyse de données, qui est Power BI. Microsoft essaie de surpasser les autres dans le monde du Big Data en proposant, en plus d’Excel, une autre solution de visualisation et d’analyse de données. En effet, il offre plusieurs choix de visualisation à travers des tableaux de bord intuitifs. Il peut recueillir de nombreuses données venant de nombreuses sources différentes. Les rapports fournis par le Data Analyst avec Power BI sont faciles à comprendre pour les personnes nécessitant les résultats des analyses des données. Cela fait donc que tout Data Analyst se doit de maitriser cet outil à merveille.