Le métier de Data Analyst

Une fonction orientée Big Data

Le Data Analyst, également appelé analyste de données, Data Manager ou Data Miner, est chargé du recueil et de l’exploitation des informations orientant les prises de décision des dirigeants.

Il traite les extractions de bases de données, les analyse et les interprète pour permettre d’obtenir des observations utiles et ainsi permettre à l’entreprise d’orienter ses stratégies marketing et produit afin d’améliorer ses résultats. Il peut dégager des tendances d'achat ou de consommation ou élaborer un profil client.

Le Data Analyst doit avoir des compétences techniques et maîtriser plusieurs outils et logiciels ainsi que les langages de programmation. Par ailleurs, il doit avoir un goût prononcé pour les chiffres et être doté d’une grande aisance rédactionnelle et relationnelle.

Enfin, une expertise statistique et informatique ainsi qu’une bonne maîtrise de l’anglais technique sont indispensables.

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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 sont les conditions de travail du Data Analyst ?

  • Environnement de travail du Data Analyst

    L’analyste de données travaille dans tous types d’entreprises de différents secteurs d’activité. Dans l'exercice de son métier, il travaille essentiellement sur ordinateur.

    Il doit connaître les outils de Web Analytics (Google Analytics, AT Internet, etc.), et avoir de solides bases en programmation.

    Il est méthodique, analytique et réactif, et doit également avoir un esprit analytique et de synthèse afin d’apporter une vision cohérente et d’aider les dirigeants de l’entreprise dans leurs prises de décisions.

  • Cadre hiérarchique

    Le Data Analyst peut être rattaché à différentes directions métiers. Il peut être sous la tutelle d’un directeur de la data ou du Chief Data Officer lorsqu’il y en a un, ou sous l’autorité d’un directeur des systèmes d’information, ou encore il peut reporter au directeur marketing.

    La plupart des Data Analysts collaborent avec les équipes informatiques, les managers ou les Data Scientists afin de déterminer les objectifs à atteindre.

  • Horaires et saisonnalité

    Le Data Analyst travaille essentiellement sur des horaires de bureau en journée, mais il est amené à avoir une charge de travail importante, les entreprises croulant sous les données, et ainsi avoir des horaires décalés.

Salaire du Data Analyst

Le salaire du Data Analyst varie en fonction de son expérience et de sa zone géographique. On observe des rémunérations plus importantes en région parisienne que sur le reste du territoire.

  • 3000

    bruts mensuels
    en début de carrière

  • 5000

    bruts mensuels
    avec de l'expérience

Quel est le profil du Data Analyst ?

Qualités majeures

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

Le Data Analyst doit avoir une parfaite connaissance des langages informatiques et des bases de données, ainsi que des capacité de rédaction, de synthèse et de communication.

Il doit maîtriser l’anglais et avoir un esprit critique et une rigueur à toutes épreuves.

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

Expérience

Les Data Analysts qui ont le plus d’expérience ont souvent le rôle de Data Scientists junior. Ils écrivent des requêtes et développent des solutions personnalisées.

  • 4 /5

    Relationnel

  • 4 /5

    Indépendance

  • 5 /5

    Réflexion

  • 4 /5

    Technique

  • 3 /5

    Action

Quelle formation pour devenir Data Analyst ?

Le Data Analyst doit suivre une formation d’ingénieur en informatique, en marketing ou en statistiques. Un diplôme de niveau bac + 5 est requis pour accéder au poste.

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Evolution 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 comme Responsable Data ou Chief Data Officer.

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.