Data Analyst

La collecte massive des données associée aux nouvelles technologies de l’information de la communication (NTIC) a permis l’émergence de métiers répondant à des besoins nouveaux. Le (La) Data Analyst se charge ainsi du recueil et de l’analyse de la donnée de l’entreprise.

Salaires, formations et missions du (de la) Data Analyst

Le rôle et le périmètre de poste

Le (La) Data Analyst est spécialisé(e) dans l’extraction des données et le traitement des données recueillies massivement par l’entreprise (Big Data). Les données exploitées peuvent être obtenues par le CRM et associées aux prospects et aux clients, peuvent concerner les produits ou les services, ou se rattacher à d’autres parties prenantes comme les concurrents. L’interprétation fournie par le (la) Data Analyst met en évidence des observations utiles au développement ou à la performance de l’entreprise, qui peuvent se traduire en actions concrètes en marketing, en communication ou en production.

Rattaché le plus souvent à la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise, le (la) Data Analyst échange régulièrement avec la Direction et les équipes des services Marketing, Finance ou Commercial.

Se concentrant sur l’extraction et l’analyse des données qui lui sont fournies, le (la) Data Analyst se distingue du Data Scientist qui se positionne en spécialiste de l’analyse brute de données. Ce dernier possède une vision globale et un rôle plus stratégique, et il (elle) est qualifié(e) pour mettre en place des modèles prédictifs mathématiques et statistiques destinés à devenir de véritables outils décisionnels.

Les missions du (de la) Data Analyst

Le métier de Data Analyst vous confronte à des missions variées.

Le recueil et l’extraction des sources de données les plus pertinentes font partie des missions dévolues à ce professionnel de l’analyse statistique. Les informations ainsi recueillies sont ensuite soumises à un travail de traitement et d’exploitation mené par le (la) Data Analyst, avec pour objectif leur intégration dans un data warehouse (entrepôt de données). Des processus d’automatisation peuvent être mis en place pour faciliter cette mission.

Le (La) Data Analyst peut alors passer à la mission essentielle, qui justifie son rôle au sein de l’entreprise : la production d’analyses et de recommandations. Les éléments fournis aux équipes, aux managers et aux décideurs permettent d’améliorer la performance de l’entreprise, de faire évoluer les produits et les services, ou de déployer les correctifs nécessaires. La restitution des données peut aussi reposer sur l’utilisation d’outils d’analyse et de monitoring accessibles aux décideurs internes ou externes.

Des actions de veille technologique permettent au Data Analyst d’identifier les innovations en termes d’outils ou de processus, afin de les déployer au sein de l’entreprise.

Les soft skills

Une grande rigueur est indispensable pour exceller à un poste de Data Analyst. Ce professionnel doit en effet faire preuve de méthode pour produire des résultats de qualité.

Un esprit de synthèse et d’analyse permet aussi d’identifier les erreurs potentielles, et d’apporter les solutions correctives requises.

Une aptitude à la communication facilite les échanges avec les équipes de l’entreprise ou les interlocuteurs extérieurs. Un(e) Data Analyst doit aussi démontrer des qualités pédagogiques, pour faciliter la compréhension des éléments statistiques publiés.

Les compétences techniques

Le (La) Data Analyst est un statisticien. Il (Elle) maîtrise les tests, les méthodes, et les formules mathématiques nécessaires à son travail d’analyse. Il (Elle) est à l’aise avec des concepts comme la segmentation, la régression ou la forêt aléatoire.

Une connaissance en développement informatique est demandée au Data Analyst, qui doit maîtriser des langages de programmation comme le Python, le R ou le C++.

Les outils de data visualisation, de fouille et d’analyse de données n’ont pas de secrets pour le (la) Data Analyst. Il (Elle) maîtrise au moins une solution majeure disponible sur le marché, comme Tableau, Qlikview, PowerB, Dataiku, il (elle) est à l’aise avec les principaux systèmes d’exploitation comme Windows ou Unix, et connaît l’environnement Hadoop.

Une compréhension de l’anglais est demandée dans de nombreuses offres d’emploi.

Rémunération et évolutions possibles

Le profil du candidat, les missions associées, la localisation de l’offre ou la nature de l’employeur déterminent notamment la rémunération :

  • Profil junior : à partir de 48.000 € bruts / an
  • Profil senior : plus de 60.000 € bruts / an

Un(e) Data Analyst peut évoluer vers d’autres fonctions ou métiers :

  • Lead Data Analyst
  • Data Scientist
  • Responsable Data
  • Chief Data Officer

Devenir Data Analyst: les formations

Une formation supérieure, de niveau Bac+3 à Bac+5, permet d’exercer le métier de Data Analyst. Les recruteurs recherchent notamment des diplômés en statistiques et traitement de l’information, en datamining, en économétrie ou en informatique décisionnelle.

Vous pouvez aussi vous reconvertir dans le métier de Data Analyst en suivant un cursus qualifiant ou certifiant en présentiel ou en distanciel. De nombreuses formations sont finançables avec Mon Compte Personnel de Formation (CPF).

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