Le métier de la Data Analytics est en changement continu qui oblige les professionnels du marketing digital à actualiser régulièrement leurs connaissances et leurs outils. Voici les tendances récentes, les meilleures pratiques et les outils indispensables pour optimiser l’analyse des données et rester compétitif.
Les tendances actuelles en Data Analytics
La montée en puissance des outils automatisés permet de simplifier les tâches répétitives et complexes favorisant ainsi l’efficacité opérationnelle et libérant du temps pour des analyses plus poussées et stratégiques.
La capacité à traiter et à analyser les données en temps réel est devenue indispensable pour anticiper les comportements des utilisateurs et prendre rapidement des décisions éclairées.
L’utilisation des modèles d’IA générative comme ChatGpT, Claude ou Gemini améliore énormément la qualité des insights produits et permet une personnalisation accrue des rapports analytiques destinés aux utilisateurs finaux.
Les entreprises investissent massivement dans des modèles prédictifs capables d’anticiper les tendances et les comportements permettant ainsi une prise de décision proactive.
Bonnes pratiques en Data Analytics
La veille technologique ainsi que de l’expertise sur les plateformes comme Medium, Towards Data Science et Analytics Vidhya permettent de rester au contact des meilleures pratiques en termes de Data. Il faut également participer dans les groupes LinkedIn et Reddit qui sont très actifs sur ces sujets.
Avoir un esprit analytique, c’est aussi avoir une culture des chiffres et rien que les chiffres. Se fier aux données pour la modélisation en tenant compte de la représentativité en termes de segments.
A l’ère de la régulation, du RGPD et de l’AI Act, il faut s’assurer de la conformité en matière de gestion des données personnelles.
Adopter la visualisation efficace en exploitant les outils interactifs Power BI et Looker pour présenter clairement les analyses et faciliter la prise de décision.
Les outils incontournables
- Extraction et gestion des données (ETL) : Fivetran et DBT (Data Build Tool)
- Plateformes d’analyse et Data Science : Databricks, Snowflake et Google BigQuery
- Reporting et visualisation : Tableau, Power BI
- et Looker Outils collaboratifs : Notion, Confluence, Slack et Teams
Rédigé par malik BEN THAIER