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Tout savoir sur le métier de Data Analyst : salaire, compétences, formations…

Bastien L

Bastien L

5 min

Le métier de Data Analyst est de plus en plus recherché en entreprise. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur la profession d’analyste de données : tâches, responsabilités, compétences requises, outils, salaire…

Un Data Analyst, ou analyste de données, collecte, traite et analyse de larges ensembles de données. Son rôle est de découvrir comment les données peuvent être utilisées pour répondre à des questions et résoudre des problèmes.

Les tâches qui lui sont confiées peuvent varier d’un poste à l’autre, en fonction des attentes de l’organisation, de son industrie et du type de données à analyser. 

Toutefois, la plupart du temps, on attend du Data Analyst qu’il rassemble des données et les nettoie pour découvrir des tendances et des informations exploitables.

Il devra souvent créer des tableaux de bord, et concevoir et maintenir des bases de données relationnelles pour différents départements de l’entreprise. Pour ce faire, il utilisera différents outils tels que des logiciels de Business Intelligence ou la programmation.

La plupart des analystes de données travaillent en collaboration avec les équipes informatiques, les managers ou les Data Scientists afin de déterminer les objectifs à atteindre. Ils se chargent de forer et de nettoyer les données en provenance de sources primaires et secondaires, puis analysent et interprètent les résultats en utilisant des techniques et des outils statistiques.

Ils mettent en lumière des tendances, des corrélations, des patterns et identifient de nouvelles opportunités. Ils doivent aussi créer des rapports sur leurs découvertes pour les communiquer au reste de l’entreprise et à ses actionnaires.

Quelles sont les compétences d'un Data Analyst ?

Métier polyvalent, on attend du data analyst diverses compétences. Un analyste de données doit maîtriser les langages de programmation tels que Python et dans une moindre mesure R et SAS. Ces langages lui permettront d’assembler des données, de les nettoyer, de procéder à leur analyse statistique et de concevoir des visualisations de données.

La Data Visualization est d’ailleurs l’une des compétences du Data Analyst. Il doit être en mesure de comprendre quel type de graphiques utiliser en fonction des données et de l’audience.

Les données sont généralement stockées sur des bases de données relationnelles et structurées SQL, et le Data Analyst doit savoir travailler avec ce type de database. Il doit connaître le langage de requêtes SQL et ses différentes variantes comme PostreSQL, T-SQL ou PL/SQ.

Certains analystes s’adonnent aussi au Data Warehousing en connectant des bases de données en provenance de multiples sources pour créer une Data Warehouse. Quand les données ne sont pas organisées dans une base, l’expert doit aussi utiliser les outils de Data Mining et de nettoyage.

 

Les méthodes statistiques doivent être maîtrisées. Cependant, l’analyste doit aussi posséder un esprit critique et analytique. La curiosité et la créativité sont deux qualités qui permettent de se distinguer de la concurrence. Elles permettent de générer des questions pertinentes pour interroger les données.

Le Data Analyst doit aussi être doté d’un sens de la communication, afin de pouvoir transmettre les résultats de ses analyses à son audience. Enfin, même si le Machine Learning est généralement l’apanage d’un Data Scientist, il s’agit d’une compétence très recherchée chez les analystes..

Un jour dans la vie d'un Data Analyst

La journée type d’un Data Analyst dépend de l’organisation pour laquelle il travaille, et des outils qu’il utilise. Certains utilisent des langages de programmation, tandis que d’autres préfèrent des logiciels de statistique couplés avec Excel. En fonction des problèmes à résoudre, la méthode employée ne sera pas la même non plus.

Les analystes les plus expérimentés peuvent être considérés comme des ” Data Scientists junior “. Ils seront alors amenés à écrire des requêtes et à développer des solutions customisées et à explorer des bases de données relationnelles et à manier Hadoop et NoSQL dans la même journée.

De manière générale, au cours de la journée d’un Data Analyst il va assembler des données, les organiser et les analyser pour découvrir de précieuses informations exploitables par son entreprise. Pour ce faire, il devra notamment développer des systèmes permettant de collecter des données et compiler ses découvertes sous forme de rapports.

Quels sont les outils du Data Analyst ?

Il existe une large variété d’outils d’analyse de données. Le système Jupyter Notebook, quant à lui, permet de tester facilement du code grâce aux notebooks. En outre, la plateforme Github permet de développer et de partager des projets techniques. Elle est idéale pour les analystes utilisant la programmation orientée objet.

La solution Google Analytics est couramment utilisée pour comprendre les données des clients, les tendances ou les points à améliorer dans l’expérience client.

Le logiciel Tableau est fréquemment utilisé pour agréger et analyser des données. Il permet de créer des tableaux de bord et des visualisations de données à partager avec le reste de l’organisation.

Beaucoup d’analystes sont amenés à travailler avec le système de stockage Cloud AWS S3. Il permet de stocker de larges ensembles de données et d’y effectuer des recherches.

Salaire et perspectives d'emploi

Le salaire d’un analyste de données varie en fonction des responsabilités qui lui sont confiées. Un Data Analyst senior, doté de compétences de Data Scientist, pourra exiger une rémunération plus haute.

Aux États-Unis, en 2020, le salaire moyen pour un débutant s’élève à 83 750 dollars par an. Le salaire moyen pour toute la profession est de 100 250 dollars par an, et le salaire moyen pour un senior oscille entre 118 750 et 142 500 dollars par an.

En France, un débutant peut espérer toucher entre 35 000 et 38 000 euros par an. À partir de 4 ans d’expérience, son salaire pourra rapidement atteindre 45 à 55 000 euros par an.

En juillet 2020, DataScientest a mené sa propre enquête sur les salaires des différents ” Data Jobs “. Cette étude, menée auprès d’une trentaine d’entreprises du CAC 40, offre une vision récente, au plus près de la réalité du terrain.

Parmi les participants au sondage, on compte les Chief Data Officers et managers de banques françaises comme Crédit Agricole, BNP, BPCE et Société Générale ou encore de compagnies d’assurance telles que Axa ou Allianz. Selon eux, la fourchette de salaire d’un Data Analyst en France est très large puisque la rémunération moyenne peut varier de 35 000 euros à 60 000 euros par an.

En termes de perspectives d’emploi, le nombre de postes à pourvoir devrait continuer à croître fortement dans tous les secteurs au fil des prochaines années. Plus le volume de données collectées par les entreprises augmente, plus le besoin en analystes s’intensifie.

Cependant, le rôle du Data Analyst est de plus en plus complexe. On attend désormais d’un analyste de données qu’il sache manier les techniques de modélisation et d’analyse prédictive pour générer de précieuses informations. Il doit également pouvoir communiquer ses découvertes à une audience sans bagage technique. En d’autres termes, le rôle du Data Analyst se rapproche à présent de celui de Data Scientist.

Débouchés et opportunités d'évolution

Dans tous les secteurs d’activité, les entreprises recherchent de plus en plus de Data Analysts. Leur expertise est convoité dans les organisations de consulting, de services financiers, de retail, mais aussi dans les agences de marketing ou le secteur public.

Un analyste pourra aussi trouver du travail dans l’enseignement supérieur, dans les compagnies d’assurance, les entreprises pharmaceutiques ou auprès des fournisseurs télécom. Les médias, agences immobilières et établissements de santé font désormais appel à des Data Analysts.  Ce métier fait déjà partie du top 10 des plus demandés en 2020

Cette tendance devrait se poursuivre au fil des années à venir, alors que le volume de données à analyser va continuer à croître. Les grandes entreprises, les PME et les startups auront de plus en plus besoin d’analystes de données.

Déjà aujourd’hui, de nombreux professionnels sont amenés à devenir Data Analysts. C’est notamment le cas des Business Analysts et des contrôleurs de gestion, pour qui l’analyse de données devient incontournable.

Et les perspectives d’évolution sont nombreuses. Avec un peu d’expérience, un analyste peut rapidement se voir attribuer des responsabilités de manager ou de directeur de projet. Parmi les rôles mêlant l’analyse de données et le management, on compte les métiers de Lead Data Analyst, de Chief Data Officer, de Data Security Manager ou de Master Data Manager.

Après quelques années, le Data Analyst peut évoluer en Data Scientist (scientifique des données) ou en Data Engineer (ingénieur des données). Les experts les plus qualifiés pourront trouver un poste dans la recherche académique ou auprès des institutions gouvernementales. Il est aussi possible d’oeuvrer en tant que freelance pour être payé à prix d’or pour chaque projet.

Pour se distinguer de la concurrence, il est aussi possible de se spécialiser dans un domaine spécifique ou un langage technique en particulier. Il existe aussi des opportunités dans le forage de données, la dataviz ou l’analyse de décisions.

Vous savez désormais tout sur le métier d’analyste de données. Si vous souhaitez vous lancer dans cette profession, découvrez sans attendre notre formation de Data Analyst qui vous permettra d’acquérir toutes les compétences nécessaires.

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