L’avènement du Big data, c’est la production et la collecte de milliards de données à chaque seconde. Pour les entreprises, ces informations constituent une aubaine, puisqu’elles vont pouvoir prendre des décisions plus éclairées, basées sur des faits vérifiables. À condition de savoir interpréter les données disponibles. C’est justement le rôle du Data Analyst. Découvrez ce métier, ses missions, ses compétences, les outils qu’il utilise, son salaire, et bien sûr, le parcours pour devenir Data Analyst.
Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?
Le Data Analyst est un expert de la donnée. Grâce à sa compréhension de l’univers data et de ses outils, il est capable d’interpréter des données par milliers et d’en dégager des insights pertinents.
Les informations analysées peuvent concerner différents pans de l’organisation, comme ses clients ou prospects, les produits, les performances, la situation financière, les concurrents… Et bien souvent, les données proviennent d’une grande diversité de sources (CRM, réseaux sociaux, rapports…).
Quelles qu’elles soient, le rôle du Data Analyst est de traiter ces informations pour aider les décisionnaires à faire les meilleurs choix stratégiques. Par exemple, pour identifier des tendances d’achat et de consommation, déterminer le profil du client idéal et ses attentes, ou encore pour anticiper les risques liés à l’arrivée d’un nouveau concurrent sur le marché.
Quelles sont les missions d'un Data Analyst ?
Si le Data Analyst a pour rôle d’analyser les données, ses missions pour atteindre cet objectif sont plus ou moins variées :
- La préparation des données : les données utilisées par une entreprise proviennent d’une multitude de sources et présentent souvent des formats différents, voire même des incohérences. Le Data Analyst doit donc rassembler l’ensemble de ces données brutes au sein d’un seul et même endroit. Et surtout, il doit les nettoyer (suppression des doublons, des données fausses, obsolètes, impertinentes…) et les reformater.
- La modélisation des bases de données : ces dernières doivent faciliter la collecte et l’exploitation des données. Mais également la compréhension et la lisibilité de ces informations.
- L’exploitation des données : pour cela, il peut mettre au point des algorithmes pour faciliter l’analyse.
- La mise à jour : pour aider les entreprises à améliorer leur performance et stratégie, le Data Analyst doit utiliser des données actualisées. Il veille donc à mettre à jour régulièrement la base de données pour faciliter la prise de décision en temps réel.
- La création de dashboard : en utilisant les KPI définis par les managers, l’analyste de données réalise des tableaux de reporting, avec différents graphiques. Ce travail de simplification permet ainsi à des non-initiés de visualiser rapidement les tendances qui ressortent.
- La présentation des données : tout le travail de data management effectué en amont doit permettre aux décisionnaires d’adopter la bonne stratégie. Le Data Analyst doit alors présenter ses conclusions de manière lisible et compréhensible.
- La veille technologique : l’idée est d’utiliser toujours les meilleurs outils pour l’exploitation des données. Que ce soit pour automatiser la phase de préparation, optimiser la fréquence de disponibilité des données, améliorer leur qualité… Les outils utilisés permettent ainsi à l’entreprise de bénéficier d’un avantage concurrentiel (soit grâce à un gain de productivité, soit grâce à des décisions plus pertinentes).
Quelles sont les compétences d'un Data Analyst ?
En tant qu’expert de la donnée, le Data Analyst doit d’abord maîtriser une série de compétences techniques indispensables :
- Les statistiques : s’il doit analyser des milliers d’informations, le Data Analyst doit généralement traiter des données chiffrées. Il convient donc de maîtriser les outils mathématiques et statistiques pour dégager des tendances.
- Les bases de données : c’est ici que sont regroupées l’ensemble des informations qu’il doit analyser. À ce titre, il doit être capable d’utiliser ces outils informatiques et les langages de programmation qui permettent de les manipuler.
- La data visualisation : il s’agit de simplifier l’interprétation des données à travers des éléments visuels, comme les graphiques, les courbes, les data stories, les cartes… L’idée étant d’aider les décisionnaires à mieux comprendre les analyses (même s’ils ne possèdent aucune compétence data). Ainsi, le Data Analysts doit être à l’aise avec les différents outils de data viz et l’utilisation des tableaux de bord.
Outre ces hard skills, le Data Analyst doit également bien connaître le secteur d’activité dans lequel il évolue, car ces analyses vont impacter l’orientation stratégique de l’organisation. Sans oublier qu’il doit également posséder plusieurs qualités personnelles, telles que l’organisation, la rigueur ou le travail d’équipe.
Quels sont les outils du Data Analyst ?
Pour analyser les données et aider les organisations à prendre les bonnes décisions, le Data Analyst utilise une boîte à outils ultra complète :
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- Les sources de données : comme Big Query, MySQL, Amazon Redshift, PostgreSQL, ORACLE, SQL Server.
- Les langages de programmation : tels que Python ou R.
- Les outils de visualisation : comme Kibana ou Amazon QuickSight.
- Les outils de business intelligence : par exemple Power BI, Oracle BI, Tableau, etc.
Quelles différences entre Data Analyst et Data Scientist ?
Tout comme le Data Analyst, le Data Scientist aide les organisations à prendre de meilleures décisions grâce à la donnée. Mais la méthode est quelque peu différente, puisque ce dernier va réaliser des analyses prédictives et résoudre des problèmes complexes. Pour cela, il modélise des volumes de données massifs, il crée des algorithmes, des systèmes d’automatisation et des data frameworks, il utilise l’Intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning.
L’idée étant de créer de nouveaux modèles de données pour améliorer l’analyse prédictive, alors que le Data Analyst dégage des insights à partir d’informations préexistantes.
Quel est le salaire d'un Data Analyst en France ?
En début de carrière, le salaire moyen d’un Data Analyst tourne autour de 2 000 € net par mois (entre 30 000 et 35 000 € brut annuel). Après plusieurs années l’expérience, il peut prétendre à un salaire net mensuel de 4 000 à 5 000 € (entre 55 et 65 K annuels).
Mais attention, ces estimations de salaire varient selon plusieurs paramètres :
- Le secteur d’activité ;
- L’expérience ;
- La localisation géographique.
Par ailleurs, selon les entreprises, d’autres avantages financiers peuvent s’ajouter à son salaire mensuel, comme les primes annuelles, les commissions, l’épargne salariale, etc.
Comment devenir Data Analyst ? Quelle formation ?
Au niveau des formations continues, il est préférable d’avoir un niveau bac + 5. Plus précisément, un master en informatique, statistiques, mathématiques, ou marketing. Il existe aussi certains masters spécialisés en Intelligence Artificiel et Big Data.
Au-delà de ces cursus, il est aussi possible de suivre une formation spécialisée en data analyse. C’est justement ce que nous proposons chez DataScientest. Vous apprendrez ainsi à utiliser tous les outils nécessaires pour le poste de Data Analyst et à appliquer la bonne méthode de travail.
