Les entreprises sont dans une quête incessante de données sur leurs clients, l’état actuel du marché, et même la concurrence afin d’être plus rentables. L’interprétation de ces données est donc capitale pour celles-ci. La data analyse va alors faciliter la compréhension des données collectées au sein de l’entreprise pour une meilleure prise de décisions. Toutefois, il faudrait préalablement maîtriser la data analyse pour en tirer pleinement profit. Nous vous présentons les composants essentiels au succès d’une data analyse.
Les API et le Web-scraping pour capter les données d’analyse
Le Data Engineer doit s’occuper du regroupement des données de l’entreprise dans un data lake. Vous pouvez voir le site pour bénéficier de meilleurs outils. Le Data Analyst pourra alors aisément accéder aux données. Cela n’empêche que le Data Analyst puisse aussi collecter les données externes à la structure. Le Data Analyst a alors le choix entre deux options. Il peut avoir recours à une API REST avec Python. En effet, le REST est une interface qui favorise la communication entre deux applications. Son rôle est d’aller à la quête de données à partir d’une application pour les intégrer dans une autre application. Le Data Analyst peut aussi utiliser le web-scraping. Le rôle de ce programme est d’extraire le maximum de données d’un site internet.
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Sélection et transformation de données d’analyse
Aussitôt que le Data Analyst a réussi à collecter les données, il doit vérifier qu’elles seront bénéfiques à l’entreprise. Tout d’abord, il doit effectuer un minutieux tri de données, car il y a toujours des éléments inutiles dans une collection de données. Il peut alors suivre une formation pour mieux les identifier. Souvent, il faut séparer des variables pour mieux les exploiter. Le Data Analyst poursuit avec la transformation des données dans un style compréhensible par les outils de travail. Par exemple, il faut absolument transformer les chaînes de caractères en chiffres lorsqu’on utilise Python.