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. Il évolue en complémentarité avec le Data Scientist qui lui fournit des outils pour analyser ou créer de nouvelles données.
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 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.
- Un esprit analytique : un data analyst doit être doté d’une extrême rigueur, d’un esprit d’analyse développé et d’une organisation à toute épreuve. Il doit également avoir des notions d’anglais et juridique pour s’adapter à n’importe quel secteur ou normes de gestion des données selon le pays où il sera amené à travailler.
Quels sont les outils du Data Analyst ?
- Accéder aux sources de données : Pour avoir accès aux données, le data analyst peut utiliser différents outils comme BigQuery, MySQL, Amazon Redshift, PostgreSQL, ORACLE, SQL Server.Les outils comme BigQuery permettent de faire de l’analyse interactive massive de grands ensembles de données en collaboration avec des espaces de stockage cloud. En ce qui concerne le langage SQL, il permet d’écrire des requêtes pour avoir accès aux informations.
- Traiter et afficher des résultats : Le Data Analyst doit pouvoir fournir des réponses aux questions de l’entreprise, comprendre ses besoins et étudier plus en profondeur le marché dans lequel il évolue. Pour cela, ils existent plusieurs outils qui permettent de répondre à ces questions tels que Excel, Python ou R. D’autres outils plus spécifiques offrent des capacités plus approfondies pour répondre à des problèmes plus complexes. On peut citer Anaconda, une distribution des langages de programmation Python et R pour le calcul scientifique, qui vise à simplifier la gestion et le déploiement des packages. Ou encore Pandas, une librairie Python open source qui est la plus largement utilisée pour la science des données, l’analyse des données et les tâches d’apprentissage automatique.
- Les outils de visualisation : Afin que le reste des équipes puissent suivre l’évolution d’une analyse, on peut demander au Data Analyst de créer des tableaux de bord (aussi appelé Dashboard). Au travers des différents outils de tableurs et de business intelligence comme Kibana ou Amazon QuickSight, Power BI est une plateforme interactive de reporting. Elle peut facilement traiter une grande variété de types de données et des quantités massives de données. Kibana est une extension de visualisation de données pour Elasticsearch. Elle permet de rechercher et de visualiser les données indexées dans Elasticsearch. Amazon QuickSight quant à lui permet aux utilisateurs d’interroger les données en langage naturel pour générer des visualisations en seulement quelques secondes.
- Etre efficace grâce au low code / no code : Les plate-formes low/no code fournissent un environnement de développement utilisé pour créer des logiciels d’application par le biais d’une interface utilisateur graphique. Parmi ces outils Bubble rend accessible la programmation d’applications et de sites internet complexes sans avoir à coder tandis que la gamme d’applications logicielles Microsoft Power Platform, permet un développement d’applications et de connectivité d’applications.
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 2 800 € net par mois (soit 45 000€ brut à l’année). Après plusieurs années l’expérience, il peut prétendre à un salaire net mensuel de 3100 € (entre 50 et 55K annuels).
Pour plus de détails, vous pouvez retrouver toutes les estimations de salaires d’un Data Analyst selon différents critères ou localisations sur notre article dédié au salaire du Data Analyst.
Le métier de Data Analyst est cependant un métier très convoité en France, l’un des 10 métiers les plus demandés, et la tendance n’est pas prête de s’arrêter. Les entreprises ont aujourd’hui toutes besoin d’un Data Analyst pour prendre des décisions plus éclairées et rester compétitives. Les leaders des marchés devront eux recruter plusieurs Data Analyst si elle souhaite analyser le flux de données journalier qui ne fait qu’augmenter.
Comment devenir Data Analyst ?
Entre les compétences techniques à acquérir, les capacités d’analyse et l’appétence business, devenir data analyst ne s’improvise pas. Il est primordial de suivre une formation pour exercer ce métier data.
Quelles études ?
Le data analyst occupant une place stratégique centrale au sein des organisations, il est préférable d’avoir un niveau bac + 5 en formation continue. Plus précisément, un master en informatique, statistiques, mathématiques, ou marketing. Il existe aussi certains masters spécialisés en Intelligence Artificielle et Big Data. Mais ces derniers sont encore trop peu nombreux. Alors pour multiplier vos chances de trouver un emploi à la fin de vos études, n’hésitez pas à compléter votre cursus par une formation spécialisée en data analyse. L’idée est d’apprendre tout ce qu’il faut savoir sur ce métier d’avenir, aussi bien d’un point de vue théorique que pratique.
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.
Comment acquérir de l'expérience professionnelle ?
Même si le data analyst est largement recherché par les entreprises de tout secteur d’activité, mieux vaut avoir une certaine expérience professionnelle avant d’intégrer le marché de l’emploi. C’est possible avec les formations en alternance. Vous combinez :
- les semaines à l’école pour découvrir de nouveaux concepts et maîtriser de nouveaux outils ;
- avec les semaines en entreprise où vous mettez en pratique tout ce que vous avez appris.
Ce mode d’apprentissage en alternance ne vous offre pas seulement une expérience professionnelle. Il peut aussi vous offrir un emploi. À l’issue de la formation, l’entreprise qui embauche en tant qu’alternant peut, en effet, transformer votre contrat d’alternance en contrat de travail.
Comment se créer un portfolio et un réseau ?
Si le CV est toujours indispensable au moment de rechercher un emploi, il n’est plus le seul élément de différenciation. Et oui, les entreprises ne veulent pas seulement savoir dans quelle école vous êtes allé. Elles veulent avoir la preuve de vos compétences. C’est là que le portfolio entre en jeu. Il s’agit d’un espace numérique où vous présentez l’ensemble de vos réalisations. Vous pouvez y ajouter les projets individuels ou les travaux de groupe réalisés au cours de la formation. Si vous avez suivi une alternance, n’hésitez pas à y intégrer tous les projets sur lesquels vous avez travaillé.
Quant au réseau, vous pouvez commencer à le développer dès le parcours de formation. Chez DataScientest, les cours sont en ligne, mais vous bénéficiez d’un espace communautaire vous permettant d’échanger avec les autres élèves de la formation. Commencez par là.
Ensuite, il y a l’équipe de professeurs et d’intervenants qui disposent déjà d’une solide expérience dans le monde de la data.
Enfin, entrez directement au contact des professionnels, que ce soit à travers votre alternance, les réseaux sociaux (notamment LinkedIn) ou encore les évènements data.
Quelles perspectives d'évolution ?
Le métier de data analyst est en pleine évolution et ses perspectives sont multiples. Après plusieurs années d’expérience, vous pourrez donner un nouveau tournant à votre carrière. Et ce, de différentes manières :
- Vers des postes managériaux : comme lead data analyst, responsable data, data security manager ou chief data officer.
- Vers des métiers plus techniques : par exemple en tant que data scientist ou data engineer.
- Vers des spécialisations : comme les services de pricing, de revenue management, de relation client (CRM), de marketing data, etc.
Quelles que soient vos envies, le métier de data analyst vous ouvre de nombreuses portes.
