Le métier de Data Analyst

Vous souhaitez devenir Data Analyst ? Le métier de Data Analyst est aujourd’hui au centre de la stratégie numérique des entreprises.

Selon les statistiques, 59 % des dirigeants considèrent désormais la donnée comme un levier stratégique essentiel pour le développement de leur activité, et 67 % des entreprises prévoient d’augmenter leur budget Data !

Grâce à vos compétences en SQL, Python, Power BI, vous pouvez contribuer à transformer des volumes de données en décisions stratégiques et accéder à de nombreuses opportunités d’emploi.

💡À retenir :

• Le métier de Data Analyst consiste à organiser, traiter et interpréter des données massives pour en tirer des recommandations stratégiques.
• La maîtrise des langages SQL, Python et d’outils de visualisation comme Power BI est fondamentale pour réussir.
• Une majorité de dirigeants (59 %) en France considèrent la donnée comme un levier stratégique, et 67 % des entreprises affichent des ambitions budgétaires accrues en matière de Data.
• Les missions sont variées : collecte, contrôle qualité, analyse, création de reporting, collaboration avec les équipes métier.
• Le profil peut évoluer vers des postes tels que Data Scientist, Data Engineer ou Chief Data Officer dans un contexte où les compétences Data sont très recherchées.

Quel est le rôle du Data Analyst ?

Le Data Analyst, également appelé analyste de données, Data Manager ou Data Miner, est chargé du recueil, de l’exploitation et désormais de la mise en qualité des informations qui orientent les prises de décision des dirigeants.

Une fonction orientée Big Data

Avec le développement des environnements Cloud, des outils de Business Intelligence et des plateformes d’automatisation, le Data Analyst ne se contente plus d’extraire les données : il structure, nettoie, fiabilise et valorise la donnée pour permettre à l’entreprise d'orienter efficacement ses stratégies marketing, produit et opérationnelles.

Il traite les extractions de bases de données, les analyse et les interprète pour fournir des observations utiles, dégager des tendances d’achat ou de consommation, ou encore élaborer un profil client. Son rôle s’inscrit pleinement dans la transformation Data-Driven des organisations.

Les principales compétences du Data Analyst

Le Data Analyst doit avoir des compétences techniques solides et maîtriser plusieurs outils et logiciels, ainsi que les langages de programmation.

Aujourd’hui, outre les fondamentaux (SQL, Python, R), il est de plus en plus amené à travailler avec des outils de data visualisation (Power BI, Tableau), des environnements Cloud (Azure, AWS, GCP) et des solutions d’automatisation ou d’IA.

Il a généralement suivi des études dans le domaine de l’informatique ou du marketing digital avec une spécialisation en Big Data, et est titulaire d’un diplôme de niveau Bac+5.

Par ailleurs, il doit avoir un goût prononcé pour les chiffres, une véritable expertise statistique, parler anglais couramment et être doté d’une grande aisance rédactionnelle et relationnelle.

Les missions du Data Analyst sont diversifiées

Voici les principales missions du Data Analyst :

• Recueillir et extraire des sources de données de qualité à traduire par la suite en données statistiques
• Réaliser une veille technologique quant aux nouveaux outils dans le but de perfectionner l’analyse des données
• Traiter, exploiter puis intégrer des données dans un data warehouse (un entrepôt de données) ou dans des environnements Cloud modernes
• Créer des dashboards, effectuer des KPIs et reporting de performances
• Mettre en application des process et des automatisations (scripts, flux de données, automatisation des reportings)
• Avoir la gestion des outils d'analyse offrant la possibilité aux décideurs internes ou aux clients de suivre l'évolution des produits ou de leurs sites
• Faire en sorte que les rapports d’analyse provenant du BI et du Web Analytics soient correctement diffusés et interprétés
• Réaliser des modélisations de données pour segmenter une audience

Portrait type du Data Analyst

Il trouve du travail facilement avec un Bac+5.

Il a un caractère méthodique, organisé, analytique et rigoureux.

Il travaille dans le secteur privé ou public, dans un bureau, en zone urbaine, en France ou à l’international, et avec des horaires en journée.

Indépendant ou salarié, il gagne entre 3 000 € et 5 000 € bruts par mois selon son expérience et sa situation géographique.

Qui recrute des Data Analysts ?

Entreprise du service numérique

Le Data Analyst recruté par une ESN exerce ses fonctions au sein d’entreprises clientes pour des missions ponctuelles.

C’est un accès au métier très intéressant pour les Data Analysts juniors qui ont besoin d’étoffer leurs connaissances et compétences, et qui peuvent le faire dans des secteurs d’activité très différents selon les clients.

Grandes entreprises

Les grandes entreprises ont généralement plusieurs équipes de professionnels de la data : Data Engineer, Data Manager, etc. Ainsi, dans ce contexte, le Data Analyst fait partie d’une équipe avec un effectif plus ou moins important dédié à la data.

Freelance

Le Data Analyst peut également devenir indépendant et effectuer des missions dans des entreprises qui externalisent cette partie. En général, il choisit de se lancer en tant que freelance après quelques années d’expérience.

Quelles études pour devenir Data Analyst ?

Le métier de Data Analyst est accessible à partir d’un diplôme de niveau Bac +3 à Bac +5, selon les attentes des employeurs et la technicité des missions. Les formations les plus courantes relèvent de l’informatique, des statistiques, des mathématiques appliquées ou de la data.

Il est possible d’accéder à ce métier via un Bachelor ou un Master universitaires, une école d’ingénieurs ou encore des programmes spécialisés intégrant des compétences en statistiques, programmation et analyse de données.

Certaines formations en marketing digital ou en business intelligence proposent également des spécialisations orientées data, ce qui peut constituer une voie d’accès complémentaire.

Si vous souhaitez vous orienter vers ce domaine, vous pouvez échanger avec un conseiller pédagogique afin d’étudier votre parcours et identifier la formation la plus adaptée à votre projet, que vous soyez en poursuite d’études ou en reconversion professionnelle

Quelles sont les conditions de travail du Data Analyst ?

Environnement de travail

Le Data Analyst exerce son activité dans tous types d’entreprises et secteurs d’activité. Il travaille essentiellement sur ordinateur, souvent en bureau ou en environnement hybride (télétravail partiel).

Il maîtrise des outils de data visualisation (Power BI, Tableau), de Web Analytics (Google Analytics, AT Internet), ainsi que des bases solides en programmation (SQL, Python, R).

Il doit être méthodique, organisé, réactif, doté d’un esprit de synthèse et d’une bonne aisance relationnelle pour aider les décideurs à interpréter les résultats.

Cadre hiérarchique

Le Data Analyst peut être rattaché à différentes directions : un directeur de la data ou Chief Data Officer, un directeur des systèmes d’information (DSI), ou encore un directeur marketing. Il collabore étroitement avec les équipes IT, les managers et les Data Scientists.

Horaires et pression de travail

Le métier se pratique principalement en horaires de bureau mais peut impliquer des délais ou des pics de charge liés aux projets data (migrations, interfaces, reporting en temps réel). Le travail peut demander de la réactivité et une gestion rigoureuse du temps.

Quel est le salaire du Data Analyst ?

Voici une estimation des rémunérations pour le métier de Data Analyst en France selon le secteur d’activité. Ces fourchettes sont indicatives : elles varient selon l’expérience, la localisation, les responsabilités et les compétences demandées.

Quel est le profil du Data Analyst ?

Qualités majeures

Rigueur, réactivité, esprit d'analyse et polyvalence sont des compétences essentielles pour exercer le métier d’analyste de données.

Le Data Analyst doit aussi être un grand passionné de chiffres et de statistiques, une appétence indispensable puisqu’il est responsable de toutes les opérations relatives aux bases de données et, de plus en plus, de la fiabilisation et de la qualité des données exploitées.

Le Data Analyst doit avoir une parfaite connaissance des langages informatiques et des bases de données, ainsi que des capacités de rédaction, de synthèse et de communication, nécessaires pour présenter ses analyses aux équipes métier et aux décideurs.

Il doit maîtriser l’anglais, être force de proposition, disposer d’un esprit critique solide et faire preuve d’une rigueur à toute épreuve.

Enfin, des compétences en mathématiques, statistiques et marketing, un sens de l'observation et de la pédagogie sont indispensables pour devenir Data Analyst.

Ces compétences sont de plus en plus complétées par une compréhension des enjeux de gouvernance de la donnée, de conformité (RGPD) et des usages en intelligence artificielle.

Tableau des compétences clés du Data Analyst
 

Expérience

Les Data Analysts qui ont le plus d’expérience ont souvent le rôle de Data Scientists junior.

Ils écrivent des requêtes, développent des solutions personnalisées et participent davantage à la modélisation statistique ou prédictive, notamment lorsque les projets impliquent du machine learning ou des environnements Cloud modernes.

Évolution professionnelle

Les Data Analysts ont plusieurs choix d’évolution : certains pourront s’orienter vers des postes de Lead Data Analyst, Data Engineer ou Data Scientist, ou vers des postes d’encadrement managériaux comme Responsable Data, Data Security Manager ou Chief Data Officer.

Mais ce n’est pas tout. Les Data Analysts peuvent également se tourner vers les services de pricing ou de revenue management, ou encore avoir à leur charge le service de relation client (CRM).

Avec la montée en puissance du Cloud, du machine learning et des enjeux de gouvernance de la donnée (qualité, sécurité, conformité RGPD), ces évolutions s’élargissent désormais vers des fonctions telles que Data Product Owner, Data Steward ou encore Analyste IA.

Ces rôles mobilisent les mêmes fondements analytiques tout en intégrant la gestion de projets data et la connaissance des environnements techniques modernes.

Situation du métier

Qualifié de métier porteur et complet, l'avenir des Data Analysts s’annonce radieux. En effet, ils sont particulièrement recherchés par les entreprises et ce dans d’innombrables domaines d’activités :

• assurances et banques ;
• ventes au détail ;
• grande distribution ;
• médias ;
• communication ;
• transports et logistiques ;
• industries ;
• administrations publiques ;
• informatique et téléphonie.

Ils sont également très demandés au sein des sociétés de conseil spécialisées en Business Intelligence et en Digital Transformation, où les recrutements figurent parmi les plus dynamiques du marché.

La raison qui explique un tel intérêt pour ce métier ? Les Data Analysts ont un rôle stratégique essentiel pour toutes les structures : analyser puis traiter les données afin de booster le business (par le biais de nouveaux services, de nouveaux produits ou encore de nouvelles opportunités de marché).

À ce titre, on dit communément qu’un Data Analyst a le pouvoir de faire parler les données. Et cela va sans dire : le volume de données est aujourd’hui colossal, voire massif.

Pour pouvoir les exploiter et en faire un véritable levier de performance, il est nécessaire de recruter un profil expert en la matière.

L’entreprise y gagne alors à plusieurs niveaux : amélioration de la satisfaction client, optimisation des services après-vente, automatisation de certaines tâches, détection des fraudes, aide à la décision, mais aussi anticipation des pannes ou incidents grâce à la modélisation.

Le secteur de la Data

Bien que relativement récent, le secteur de la Data connaît un succès retentissant ces dernières années. Le besoin étant grandissant, les entreprises misent et investissent fortement dans ces métiers et donc dans des profils hautement qualifiés.

Et d’ailleurs, la demande est si importante qu’elle devance le nombre de spécialistes de la Data. On comprend donc aisément pourquoi les débouchés sont si prometteurs dans cette voie.

Tournée vers l’avenir et ancrée dans l’air du temps, la branche de la Data est par conséquent en plein boom : machine learning, intelligence artificielle, internet des objets, nouvelles mobilités ou encore l’écologie font partie des innovations et projets actuels majeurs, portés par l’exploitation de la donnée.

Et les prévisions sont bonnes à tous les niveaux : un rapport du cabinet IDC estime que la production globale de données passera de 45 zettaoctets en 2019 à 175 zettaoctets en 2025.

De même, LinkedIn indique une augmentation de 650 % des métiers de la Data depuis 2012. De quoi assurer de belles perspectives de carrière aux diplômés du secteur.

Spécialisations du métier de Data Analyst

Data Marketing Analyst

Le Data Marketing Analyst est expert en analyse quantitative et qualitative, et son rôle est d’identifier les statistiques clés du marché, d’interpréter les résultats et d’aider les responsables marketing à comprendre et manipuler les chiffres derrière leurs stratégies marketing.

Ses missions :

• Définir différents outils d'analyse et concevoir des tableaux de bord qui aident à la prise de décision et au suivi de la performance commerciale.
• Traduire les données des différentes opérations pour les transformer en informations opérationnelles sous forme de synthèses, reporting et présentations.
• Mettre en perspective les données analysées avec les orientations business globales ou spécifiques de l'entreprise et mesurer leur impact stratégique à moyen et long terme.
• Définir des indicateurs décisionnels clés permettant de piloter et d'optimiser le cycle de vie du client dans un parcours multicanal.
• Présenter les données analysées de manière claire, visuelle et pédagogique.

Data Scientist

La Data Scientist a une mission plus technique que le Data Analyst : il crée des algorithmes, met en place les outils nécessaires pour faire des prédictions, pour collecter et traiter les données.

Ses missions :

• Réceptionner et analyser le besoin.
• Définir le périmètre et les sources de données.
• Proposer, concevoir et mettre en œuvre des requêtes pour récupérer les données souhaitées à partir des différents systèmes d’informations décisionnels.
• Veiller à la conformité des données extraites.
• Mettre en œuvre et garantir la modélisation statistique des données.
• Développer des algorithmes d’apprentissage et scénarios prédictifs des comportements clients.
• Optimiser la segmentation client à l’aide des statistiques et données de consommation.

Data Architect

Le Data Architect est au cœur de la conception des plateformes de données de l’entreprise et des modèles apportés par le Data Scientist.

Ses missions :

• Apporter ses conseils sur les choix de solutions, plateformes et technologies data à mettre en œuvre.
• Cadrer et formaliser les besoins des clients pour les traduire en exigences techniques.
• Réaliser des études de faisabilité technique.
• Définir une architecture de données cible répondant aux exigences fonctionnelles et techniques.
• Prendre part à la rédaction de cahiers des charges, dossiers d’architecture technique.
• Garantir la cohérence technique des solutions à mettre en œuvre.
• Designer et prototyper des architectures de données adaptées aux problématiques SI.
• Accompagner les équipes de développement dans la mise en place des solutions préconisées.
• Assurer une veille technologique.
• Concevoir et animer des formations techniques sur les technologies Data.

Data Engineer

Le Data Engineer développe des solutions sécurisées qui permettent de traiter un gros volume de données dans un temps limité. Il définit, développe, met en place et maintient les outils et infrastructures nécessaires à l’analyse des données.

Ses missions :

• Délivrer des projets Data Lake / Big Data (ingestion de sources, pipeline de traitements de données, modélisation, tests, déploiements) dans un contexte de plus en plus DevOps.
• Comprendre les besoins des équipes digitales, principalement associées aux projets Data Science et leurs technologies et outils.
• Évaluer les contraintes techniques (IT, sécurité, accès, outils) d’une DSI.
• Assurer la veille technologique sur les composants d’une plateforme Datalake, Cloud.
• Assurer la maintenance des environnements techniques et partager ses connaissances.
• Rédiger les documents projets : design, réalisation, déploiement, etc.

Data Quality Manager

Le Data Quality Manager vérifie l’exactitude et les mises à jour des données collectées, stockées et utilisées par tous les métiers de l’entreprise. Il doit assurer la standardisation de la data en créant par exemple une structure commune pour référencer tous les produits de l’entreprise.

Ses missions :

• Mettre en œuvre une stratégie Data Quality autour des données de référencement produits et l’animer.
• Définir les bons indicateurs de qualité de données d’un périmètre et mettre en place les outils nécessaires à les superviser.
• Extraire et manipuler un ensemble de données provenant de différents systèmes d'informations afin de pouvoir les comparer et ainsi identifier les éventuelles erreurs d’intégrités.
• Être à l’écoute des équipes technico-fonctionnelles des processus de référencement afin de déterminer les besoins Data Quality.
• Suivre les incidents ou problèmes de production liés à la qualité de données afin de faire évoluer la stratégie Data Quality.
• Construire un collectif pour réussir à élever significativement le niveau de qualité des données d’un périmètre.