Guide des métiers 2020 : Data Analyst
Le résultat de son travail pourra influencer les développements futurs de jeux vidéo
Le data analyst (ou data miner) est d'abord un statisticien, voire un spécialiste des télécoms, dont la matière première sera des remontés de chiffres bruts. À l'heure de l'explosion du big data, il peut travailler sur des chiffres de ventes textiles comme sur des audiences télé, sur des datas de réseaux sociaux ou d'objets connectés. Dans le domaine du jeu vidéo, le data analyst se rencontre plutôt chez l'éditeur que dans le studio de développement. Et pour cause, son métier est directement relié à la direction marketing. Mais le résultat de son travail pourra influencer les développements futurs. Le travail d'un " analyste de données ", consiste à compiler et analyser celles-ci afin de produire des informations qui alimenteront la réflexion sur la suite à donner à un jeu en comprenant le comportement des joueurs. Car tous les joueurs, dès lors qu'ils jouent à un jeu connecté à Internet, sont traqués dans leurs moindres décisions. Pour peu qu'ils aient accepté de transmette par exemple leur sexe et leur âge, le data analyst pourra segmenter les profils et, en les recoupant avec les heures et les lieux de connexion, recueillir des informations précieuses qui orienteront les mises à jour, les DLC, les suites, voire serviront pour le développement d'un autre jeu.
Informations métier
Niveau d'études Bac +4 à bac +5 et plus
Salaire mensuel brut De 2 700 € à 4 500 €
Un rôle grandissant
Alors que le modèle économique des jeux vidéo a dans une large mesure basculé vers les paiements " in game ", le rôle du data analyst est devenu central : c'est lui qui saura le plus finement expliquer les mécanismes qui déclenchent l'acte d'achat. Aujourd'hui, le segment du marché mondial du jeu vidéo qui génère le plus d'argent est celui des jeux mobiles… qui ne se vendent que quelques euros quand ils ne sont pas gratuits. Sans les informations traitées par les data analysts, les éditeurs de ces jeux ne seraient pas en mesure d'en faire des cash machines.
Organisation first
Créateur de bases de données nécessaires, il en gère souvent l'administration et l'architecture. Il définit des critères de segmentation afin d'étudier au mieux les chiffres. Enfin, il les met en forme pour produire une analyse qu'il partage avec le service marketing. Son travail ne supporte pas l'à-peu-près.
Qualités requises
- Goût pour les mathématiques
- Goût pour l'informatique
- Esprit de synthèse
- Esprit d'analyse
- Sens de l'organisation
Acquis de fin d'études
- Connaissances approfondies en mathématiques analytiques
- Maîtrise des outils de data management
- Maîtrise des outils de web analyse
- Connaissance approfondie des bases de données
- Connaissance de problématique marketing
Paroles de professionnels : Myriam Bertrand
Elle est une éminente statisticienne, auteur d'une thèse en mathématiques appliquées, spécialité Statistique en décembre 2002 à l'Université Pierre-et-Marie-Curie Paris VI. Depuis quelques années, elle anime des enseignements autour de la data à l'Université de Strasbourg. Elle a récemment participé à la rédaction d'un livre Modélisation Statistique par la Pratique avec le logiciel R. Elle a travaillé de 2003 à 2013 comme vacataire à l'ESIEA.
Quelles sont les qualités et compétences nécessaires pour être data analyst ?
Le ou la data analyst doit avant tout savoir écouter les membres de son équipe, montrer de la curiosité et savoir faire de la veille scientifique. Il est important d'avoir un bagage solide en mathématiques et plus particulièrement en statistique et en informatique et de pratiquer les différents langages de base de données. Enfin, une qualité me semble incontournable pour un ou une data analyst : avoir conscience de ce qu'il est possible de faire ou de ne pas faire avec des données.
Récolter, trier, analyser des data : comment travaille un data analyst ?
Le rôle des data analysts n'est pas vraiment de récolter les données. Leur action consiste plutôt à recevoir les données que l'entreprise stocke ou à les recueillir auprès de ses clients, de ses marchés, des réseaux sociaux… Le ou la data analyst va ensuite les analyser. C'est là qu'entrent ses compétences de statisticien(ne)s. Le ou la data analyst commencera probablement par faire une analyse exploratoire des variables et des observations en utilisant les logiciels appropriés (comme R, SAS…). C'est ce que le monde de l'entreprise appelle " donner vie à la donnée ". Puis, de cette première analyse, il ou elle dégage quelques conclusions qui pourront être présentées, puis approfondies.
Pour analyser des données, faut-il avoir un objectif ou celui-ci se dessine-t-il au fur et à mesure ?
Pour explorer, le ou la data analyst n'a pas forcément besoin d'avoir un objectif. En revanche, pour analyser les données et pour les modéliser, l'objectif est évidemment incontournable !
Quels sont les secteurs d'activité les plus demandeurs ?
Les premiers secteurs d'activité en demande de data analyse sont d'abord la banque et les assurances. Viennent ensuite le e-commerce (toutes les méthodes qui tournent autour de l'AB Test, d'ailleurs j'ai co-encadré la thèse d'Emmanuelle Claeys qui porte sur ce sujet), l'industrie automobile (les voitures autonomes impliquent un mélange d'analyse de données et d'IA), la sécurité (détection des fraudes bancaires) et, enfin, la médecine personnalisée.
Quels sont les liens entre l'analyse de data et l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle est un domaine qui englobe de nombreux domaines d'études, de processus et d'outils. L'analyse de données permet d'identifier des tendances ou des " patterns " dans le comportement des " individus " de la base de données qui est analysée.
Toutefois, l'extraction d'un sens et son automatisation par l'intelligence artificielle, pour découvrir par exemple des méthodes d'amélioration de la productivité, pourraient être encore plus utiles. L'intelligence artificielle est utilisée pour extraire du sens, pour déterminer de meilleurs résultats et pour permettre des prises de décisions plus rapides à partir de données massives. Dans un monde où la masse de données ne fait qu'augmenter, l'extraction d'un sens et la monétisation des données seront menées par l'intelligence artificielle pour le futur des entreprises et de la société ou le développement de la planète.
aDans le secteur spécifique des jeux vidéo et des univers persistants, le data analyst ne va-t-il pas devenir central dans le développement ?
L'avenir proche nous le dira...
Guide 2020 des métiers et des écoles du numérique
Cette fiche est extraite du hors série "Guide 2020 des métiers et des écoles du numérique" édité par Jeux Vidéo Magazine disponible chez votre marchand de journaux au prix de 6,50 €. Ci-contre cliquez pour découvrir des extraits des autres métiers.
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