Découvrir le métier d’un Analyste Big Data

Collaboration spéciale: Nakoma Bourgouin, analyste SEO et performance web, Cossette Média

Ce type de réclame est de plus en plus présent sur les sites de recrutement. Pourtant les candidats se font très rares. Le concept de big data lui-même n’est pas nécessairement clair. Même si des milliers d’articles traitent du sujet, les exemples concrets de ce que les analystes réalisent en big data et leurs rôles de tous les jours sont beaucoup moins expliqués sur le web, d’autant plus qu’il existe plusieurs profils d’analyste big data.

Pour ma part, je travaille essentiellement avec les données sociales, et le nombre de données recueilli est plutôt impressionnant! En deux semaines seulement il est possible de cumuler au-delà de 300 000 mentions sur les Canadiens de Montréal! J’en profite pour attirer votre attention sur une firme montréalaise, Nexalogy, qui nous fournit les outils permettant d’analyser les données recueillies.

Dans un contexte d’agence web, les mandats consistent donc dans un premier mandat à suivre la présence d’une marque sur les différents médias sociaux. Les marques cherchent donc à répondre à certaines questions plus ou moins larges :

• Combien de mentions traitent de ma marque ou mes produits? Sur quels médias?


• Qui sont ces personnes qui interagissent avec une marque?


• Quel est le sentiment général se dégageant des mentions?


• Quels sont les grands concepts entourant la discussion?


• Comment une marque performe par rapport à ses compétiteurs?

Et bien d’autres questions! Toutefois les réponses apportées ne fournissent pas nécessairement des faits pouvant nourrir une prise de décision. C’est pourquoi un des rôles de l’analyste est de fournir des pistes de recherche apportant des réponses plus complètes. Par exemple comment se classe ma marque par rapport aux compétiteurs sur un produit précis et dans un contexte spécifique?

Dans la discussion sur les médias sociaux sur « vacances dans le sud », quelles sont les marques et leur importance. Est-ce qu’une marque domine la discussion? Est-ce que la marque dominante profite positivement ou négativement de cette position.

Dans le marché des télécoms, quelle marque est le plus fortement associée au iPhone 5?  Et concernant les forfaits illimités? Quelle marque est le plus active sur son compte d’assistance technique? Ainsi de suite…

Le second type de mandat concerne surtout la recherche de détails surprenants et inusités pour certains marchés ou marques. Dans ce cas, les découvertes ne sont pas garanties. Certaines par contre permettent de nourrir une discussion fort intéressante. Saviez-vous que le 8^e concept le plus près de Pabs Blue Ribbon est hipster? Pour ma part c’est le big data qui me la montré!

Retenons dans ces deux mandats que les principaux mandats de l’analyste seront dans un premier temps de poser les bonnes questions :

Que voulez-vous vraiment connaître, apprendre?

Est-ce une donnée qui permettra de prendre une décision ou simplement un fait?

Quelles analyses sont disponibles, qui répondront à vos besoins?

Vient ensuite la tâche de design de la requête. Quels termes doit-on suivre sur les médias sociaux? Cela peut paraître très simple. Dans les faits c’est plus compliqué, surtout quand le nom de la marque est générique. Essayez d’identifier la discussion pour la marque de voiture Ford, sans être contaminé par les gaffes du maire Ford ou de toutes les autres personnalités portant ce nom de famille!

Une autre tâche consiste donc à faire le ménage des données en créant des filtres. Ces filtres se fondent sur les règles booléennes (dsl, ce site fait mal aux yeux!), qui peuvent devenir relativement complexes. Finalement, l’interprétation des données recueillies et filtrées. L’étape probablement la plus facile, lorsque le search design et les filtres sont bien faits. Le tout se corse lorsque des données contaminées dominent la discussion!

En passant, Cossette cherche des analystes big data!