Parmi les métiers de la data science, on retrouve le Data Analyst. Que fait-il ? Comment devenir data analyst ? Pas de panique, on vous répond dans cet article !
Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?
Au sein de la Data Science, le métier de Data Analyst (ou analyste de données) est souvent complémentaire à celui de Data Scientist.
En effet, un Data Analyst est responsable du forage, du nettoyage puis de l’analyse et de l’exploitation des bases de données mais il ne gère pas, à la différence du Data Scientist, la création des algorithmes permettant d’extraire la data.
Ils sont souvent recrutés par les entreprises afin de les aider à la prise de décision et à améliorer les processus business en exploitant les sources de données disponibles grâce au big data. Voyons comment devenir Data Analyst.
Quelles sont les compétences du Data Analyst ?
Pour mener à bien ses missions, le Data Analyst dispose de solides compétences techniques. Il doit tout d’abord savoir nettoyer et préparer les données, ce qui peut représenter jusqu’à 80% de son temps de travail.
Il doit être en mesure de récupérer des données en provenance d’une ou plusieurs sources, et de les préparer pour l’analyse. Le « Data Cleaning » implique notamment de supprimer les données incomplètes, corrompues ou redondantes d’un ensemble de données pour éviter que les résultats des analyses soient faussés.
Bien évidemment, l’analyse de données est la principale compétence du Data Analyst. De façon concrète, il s’agit de répondre aux questions d’une entreprise grâce aux données. Une autre approche consiste à explorer les données sans question spécifique, afin de découvrir des tendances intéressantes ou des relations.
L’analyste de données dispose de solides connaissances en probabilités et en statistiques, souvent acquises lors d’un Master en mathématiques (niveau bac +4). C’est ce qui l’aide à guider ses analyses et son exploration des données. Les statistiques lui permettent aussi de s’assurer que les analyses soient valides et d’éviter les erreurs logiques.
Beaucoup d’analystes de données travaillent sur des programmes comportant des feuilles de calculs comme Microsoft Excel ou Google Sheets, ou des logiciels statistiques propriétaire comme SAS, Stata ou SPSS. Cependant connaître un langage informatique comme R ou Python permet de dépasser les limites de ces programmes. Ils permettent notamment de travailler sur de larges ensembles de données ou de créer des « data visualizations » complexes.
Ces « data visualizations » ou visualisations de données sont un ensemble de graphiques ou de diagrammes, simplifiant la lecture et la compréhension des données par rapport à des chiffres dans un tableau.
Le professionnel sait créer des visuels simples et efficaces, facilitant la communication des données et des résultats d’analyse. La DataViz aide aussi à explorer les données.
Parallèlement aux visualisations de données, le Data Analyst doit aussi générer des tableaux de bord et des rapports. Là encore, l’objectif est d’ouvrir l’accès aux données importantes en supprimant les barrières techniques.
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En termes de qualités personnelles, le Data Analyst est avant tout doté d’un don pour la communication. Sa capacité à communiquer dans de multiples formats est l’un de ses plus précieux atouts. À l’écrit comme à l’oral, cet expert doit être capable de comprendre les besoins de ses collaborateurs et de partager le fruit de ses travaux.
Par ailleurs, il est important pour un Data Analyst de comprendre le domaine d’activité de son entreprise. Chaque industrie a des besoins spécifiques, et comprendre les nuances les plus subtiles est indispensable.
Enfin, un Data Analyst doit avoir un esprit enclin à la résolution de problèmes. Pour cause, au quotidien, de nombreux problèmes, bugs et autres obstacles se dresseront sur sa route. Face à ces barrières, son réflexe doit être de chercher une solution innovante.
Quelles sont ses principales missions ?
Concrètement, un Data Analyst donne du sens à des nombres, par exemple en les mettant sous forme de graphiques, en somme aux données d’une entreprise, en les transformant en information compréhensible et accessible à tous.
Néanmoins, les missions qui lui seront confiées peuvent varier selon l’entreprise, ses attentes et les données à sa disposition. Pour analyser ces données, le Data Analyst aura très souvent recours à des logiciels de Business Intelligence. La BI va lui permettre de savoir comment traiter l’information afin de résoudre des problèmes précis dans l’intérêt de l’entreprise.
Un Data Analyst peut par exemple être chargé d’estimer des parts de marché, de proposer un prix pour un nouveau produit qui va être lancé sur le marché, de réduire les coûts de logistique ou d’optimiser la gestion des effectifs.
Le Data Analyst peut exercer dans divers secteurs d’activité, et notamment l’industrie, le commerce, le marketing, la finance, les banques et assurances ou encore le secteur de la santé. Cela dit, une grande entreprise disposant d’un banque de données à souvent besoin d’un Data Analyst.
Quel salaire pour un data Analyst ?
Selon une enquête menée par DataScientest auprès d’une trentaine d’entreprises du CAC 40, le salaire d’un Data Analyst oscille entre 35 000 et 60 000€ par an. En moyenne, le salaire d’un junior est de 41 309€ par an et atteint après 4 ans 51 547€.
Aux États-Unis, où plus d’études ont été menées, le salaire moyen s’élevait en 2020 à 83 750$ par an.
Quelles perspectives d’employabilité ?
Le métier fait déjà partie du top 10 des emplois les plus demandés en France.
Une tendance qui devrait se poursuivre car toujours selon l’enquête menée par DataScientest, 74% des responsables Data souhaitent recruter au sein de leur équipe des Data Analyst.
Par ailleurs, avec la hausse du volume de données collectées et donc de la nécessité de traiter ces données, les besoins en analystes devraient croître également dans un avenir proche.
Après quelques années d’expérience, le Data Analyst peut évoluer vers un poste de Chief Data Officer. C’est lui qui mettra en place la stratégie globale pour analyser et maîtriser les données d’une entreprise et pouvoir ensuite les exploiter
