Le métier de Data Analyst repose sur une capacité à transformer des données brutes en informations utiles pour guider les décisions. Mais pour y parvenir, il ne suffit pas de bien comprendre les chiffres. Vous devez savoir les traiter, les structurer et les présenter avec les bons outils. Selon les objectifs et le niveau de maîtrise technique, certaines solutions s’imposent comme des références. Zoom sur trois de ces outils.
Power BI : la puissance Microsoft au service de la data
Power BI est un outil de Business Intelligence conçu par Microsoft. Grâce à une interface intuitive, proche de celle d’Excel, il s’adresse à la fois aux débutants et aux analystes plus expérimentés. Il est tout à fait possible de se familiariser avec ses principales fonctions, même sans avoir de compétences techniques au départ. L’un de ses atouts réside dans sa simplicité d’utilisation. Vous n’avez pas besoin de savoir coder pour créer des tableaux de bord complets. Il suffit d’importer vos informations, de choisir les visualisations adaptées (graphiques, cartes, jauges…) et de les organiser.
Power BI se distingue également par sa grande compatibilité avec les autres logiciels. Il peut se connecter à une multitude de sources de données, qu’il s’agisse de bases SQL, de services cloud comme Google Analytics ou Salesforce. Cela en fait une solution très polyvalente, capable de s’adapter à la plupart des environnements professionnels. Vous pouvez par ailleurs mieux comprendre ses fonctionnalités via une formation Power BI, qui vous guidera pas à pas dans sa prise en main.
Python : l’outil des analystes confirmés
L’un de ses atouts est sa polyvalence. Python aide non seulement à manipuler et à explorer les données, mais aussi à créer des visualisations sur mesure ou encore à construire des modèles prédictifs. Contrairement aux outils « prêts à l’emploi », il offre une liberté d’action. Vous pouvez écrire vos propres scripts pour répondre à des besoins spécifiques, sans être limité par les contraintes d’une interface graphique. Cela en fait un excellent choix pour les professionnels qui doivent gérer de grands volumes de données et réaliser des analyses complexes.
Un autre avantage de Python est sa capacité à automatiser des tâches répétitives : extraction de données depuis des bases ou des fichiers, nettoyage, transformation, envoi automatique de rapports… Ce gain de temps est précieux pour les personnes qui doivent produire régulièrement des livrables à jour.
L’outil de visualisation Google Data Studio pour les Data Analysts
Accessible en ligne et simple à utiliser, Looker Studio aide à créer des rapports dynamiques et faciles à partager, sans compétences techniques particulières. Pensé pour la communication visuelle, il séduit de nombreux analystes, notamment dans les domaines du marketing digital, de l’e-commerce ou de la gestion de trafic web. Son interface conviviale permet de construire des tableaux de bord avec des graphiques interactifs, des filtres, des cartes ou des indicateurs personnalisés. Tout se fait par glisser-déposer, directement depuis le navigateur, sans installation préalable.
L’un des principaux avantages de Looker Studio est son intégration naturelle avec l’écosystème Google. Il se connecte en quelques clics à Google Analytics, BigQuery ou encore Search Console. Cela facilite la récupération des données pour les utilisateurs qui travaillent déjà avec ces services.
