Data Analyst - Fiche métier

Généralement rattaché à la direction des systèmes d'information (DSI) d'une entreprise, le Data Analyst (Analyste de Données, Data Manager, Data Miner) est responsable du recueil et de l’analyse de la donnée de l’entreprise. Ces données peuvent être liées aux clients (CRM), aux produits et à leurs performances, ou même aux concurrents. Missions, formation, rémunération et perspectives d'évolution : on vous dit tout sur le métier de Data Analyst. 

Quelles sont les principales missions du Data Analyst ? 

Le Data Analyst a pour mission d'exploiter et interpréter les données pour en dégager des observations business utiles. Ainsi, les rapports fournis permettent d'orienter les prises de décision du management et améliorer les performances et les stratégies marketing.

Le Data Analyst créé, administre et modélise la base de données et s'assure d’une mise à jour régulière pour en faciliter l’exploitation par les équipes métiers. En effet, il joue un rôle clé car il est souvent amené à travailler avec plusieurs équipes et les résultats fournis vont avoir un impact sur la croissance de l’entreprise. Les développeurs vont lui faciliter l'analyse des données qu’il mettra ensuite à la disposition des équipes marketing, finance, commerciales et de la Direction. 

Les missions du Data Analyst sont variées : 

• Recueil et extraction des sources de données pertinentes et de qualité qu’il traduit ensuite en données statistiques ;
• Traitement, exploitation et intégration des données dans un data warehouse (entrepôt de données) ;
• Création de dashboards, mise en place de KPIs et reporting des performances pour donner une vision cohérente des résultats aux différentes équipes ;
• Mise en place de process/requêtes et automatisation ;
• Production d’analyses métiers et de recommandations aux managers ;
• Gestion des outils d’analyses pour que les décideurs internes et les clients puissent suivre l’évolution de leurs produits ;
• Veille technologique des nouveaux outils visant à l’améliorer l’analyse des données.

Bon à savoir : 

Quelles sont les différences entre un Data analyst et un Data scientist ? Le Data analyst se spécialise principalement dans l'analyse descriptive et la visualisation des données, en se basant sur des données historiques pour orienter les décisions. En revanche, le Data scientist se concentre sur la modélisation prédictive et la création d'algorithmes avancés, afin d'extraire des informations et de faire des prévisions à partir de données complexes.

Quels sont les avantages et inconvénients du métier de Data Analyst ? 

Les avantages : 

• La demande pour les Data analyst est en forte croissance dans de nombreux secteurs, offrant de nombreuses opportunités professionnelles, et cela même pour les jeunes diplômés ;
• Ces professionnels étant encore relativement rares, les salaires, même d’entrée, sont attractifs et de nombreux avantages annexes sont proposés ;
• Les analyses fournies aidant directement aux prises de décision stratégiques, le métier de Data analyst peut être très gratifiant.

Les inconvénients :

• Les Data Analyst travaillent souvent avec des délais stricts pour fournir des analyses et des rapports ce qui peut générer pression et stress ;
• Obtenir l'accès aux données nécessaires peut parfois être un défi en raison de la confidentialité et des politiques internes ou bien encore les données disponibles peuvent être incomplètes ou incorrectes ce qui complexifie l’analyse ;
• Les technologies et outils de données évoluant rapidement, les compétences peuvent rapidement devenir obsolètes si l’on ne suit pas les dernières tendances et si on ne se forme pas de manière continue.

Quelles compétences et quels logiciels pour devenir Data Analyst ? 

Pour compléter la formation académique, il est important de maîtriser les outils et langages suivants : 

• Langages de programmation : Python, R, SQL
• Outils de visualisation de données : Tableau, Power BI, matplotlib, seaborn, Microsoft Power BI
• Bases de données : MySQL, PostgreSQL, MongoDB
• Outils de manipulation de données : Excel, pandas (pour Python)
• Connaissances en Big Data : Hadoop, Spark (facultatif mais apprécié)

Un anglais courant est très apprécié pour ce type de poste.

Les conseils du recruteur pour un entretien en tant que Data analyst : 

Lors d’un entretien d’embauche, les recruteurs vont d’abord chercher à vérifier le niveau de connaissances et de compétences techniques du candidat.

Pour vérifier l’adéquation du profil du candidat avec la culture d’entreprise mais aussi parce qu’un bon Data analyst doit posséder de solides compétences comportementales, des questions pourront également être posées.

Quelles formations pour devenir Data Analyst ?

Pour devenir Data Analyst, il existe plusieurs parcours de formation, allant des diplômes universitaires aux cours en ligne spécialisés. 

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