Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Les entreprises collectent de plus en plus de données informatiques sur leurs activités. Si elles sont traitées et analysées correctement, elles sont un atout non négligeable dans la prise de décision. Connu aussi sous l’appellation “Analyste de données” dans la langue de Molière, le métier de Data Analyst a le vent en poupe depuis quelques années. Et il y a de quoi, car à l’ère du Big Data, ces professionnels sont de plus en plus recherchés. Quels sont les rôles et missions de ce spécialiste de la Data Science ? Zoom sur un métier d’avenir !

Les activités principales d’un Data Analyst

Souvent connecté avec les différentes équipes qui considèrent les données comme une valeur ajoutée (direction des systèmes d’information (DSI), communication/marketing, commercial, banque, finances, etc.), le(la) Data Analyst traite et analyse les données de l’entreprise. Ces dernières peuvent être liées aux performances des produits, aux clients ou encore à la concurrence. 

En résumé, il(elle) est capable d’apporter une vision simple et cohérente des activités de son entreprise à ses collaborateurs et managers.

Ses rôles et responsabilités

L’analyste de données nettoie, stocke, transforme et modélise des données massives après un processus de collecte sur différents canaux afin de les valoriser et d’en tirer des informations pertinentes à la stratégie d’entreprise. Cette data, affichée le plus souvent sous forme de rapports mis à jour régulièrement, permet aux dirigeants d’entreprise de les aider à prendre de meilleures décisions. Ce professionnel joue donc un rôle clé car les résultats apportés auront un impact direct sur la croissance de l’entreprise.

Il doit également posséder des compétences en statistiques et aimer les chiffres, afin d’éclairer au mieux les services opérationnels (avec des analyses prédictives grâce au Machine Learning ou en faisant des segmentations clients, par exemple).

Pour l’aider dans ses missions, le(la) Data Analyst dispose de nombreux outils : des langages de programmation comme Python, R, SAS ou SQL (pour la gestion des bases de données) ; des outils de Business Intelligence (BI) comme Google Data Studio ou Looker (qu’on apprécie ici chez Numericoach), qui permettent de visualiser facilement ses données sous forme de tableaux de bord ou encore des logiciels comme Hadoop, Dataiku ou encore Apache Spark pour transformer les données brutes en informations exploitables. Vous pouvez même analyser vos données avec l’incontournable Google Sheets !

Ses missions

Les missions d’un(e) Data Analyst au quotidien sont multiples et variées :

• Identification des problèmes à résoudre, ainsi que les objectifs à atteindre et les critères de réussite ;

• • Extraction et structuration des données nécessaires à l’analyse : utilisation du web scraping pour extraire des données utiles, définition de règles de gestion de nettoyage et de structuration de bases de données, rédaction des spécifications d’automatisation des règles de gestion à la maîtrise d’ouvrage, garantie de la qualité des données tout au long du processus de traitement et d’analyse ;

• Compréhension des données : lecture de la documentation fournie avec la base de données, vérification de leur complétion et réalisation d’une première analyse exploratoire ;

• • Préparation des données : nettoyage et formatage des données, détermination de la bonne approche à utiliser ainsi que les tests et analyses à effectuer, création de nouvelles colonnes requises pour l’analyse ;
  • Analyse des données : réalisation des tests statistiques et calculs pour trouver des réponses aux questions posées, prise de notes sur les étapes d’analyse, sortie des corrélations et valeurs aberrantes, construction et tests de modèles (régression linéaire, forêt aléatoire, voisins proches, etc.) ;
  • Mise en place de process/requêtes et d’automatisation ;
  • Réalisation de tableaux de bord ou d’outils de reporting avec l’aide d’un outil de Business Intelligence (BI), les mettre à jour régulièrement afin de permettre aux équipes d’avoir à tout moment une vision globale et immédiate des activités de l’entreprise. Mise en place et suivi d’indicateurs de performance (KPI) ;
  • Production d’analyses métiers et de recommandations aux dirigeants ;

• Gestion des outils d’analyse permettant aux décideurs ou aux clients de suivre l’évolution de leurs produits et/ou sites et de s’assurer de leur bon fonctionnement technique ;

• Veille technologique des nouveaux outils destinés à l’amélioration de l’analyse des données.

Source : Freepik – image créée par @frimufilms

Profil et compétences d’un Data Analyst

Profil

Un(e) Data Analyst est généralement issu(e) d’une formation Bac+3 à Bac+5 universitaire ou d’une grande école, de préférence dans le domaine des études statistiques.

Les profils qui ont suivi un cursus en mathématiques, économétrie, communication/marketing ou en informatique sont également sollicités par les entreprises pour exercer cette profession.

Il existe aussi des masters spécialisés en Big Data.

La plupart des offres d’emploi porte sur des profils de moins de cinq ans d’expérience. Néanmoins, une première expérience réussie est souvent requise. Aussi, des connaissances en relation client sont très appréciées des recruteurs.

A noter : avec l’accroissement toujours plus grandissant du nombre de données collectées, le Data Analyst risque certainement de voir son poste évoluer durant les prochaines années. En effet, trop de données collectées ne sont actuellement pas analysées et sont donc perdues. A l’avenir, son rôle consistera, entre autres, à trouver de nouvelles façons de traiter la donnée avec l’aide de nouveaux outils…

Après plusieurs années d’expérience acquises, le Data Analyst aura la possibilité d’évoluer vers un poste de Data Scientist ou de Responsable Data, selon le profil et l’entreprise.

Compétences techniques

Là encore, les compétences techniques nécessaires au métier de Data Analyst sont nombreux :

• Maîtrise des langages de programmation (Python, R, etc.) ;
• Maîtrise des techniques statistiques et de datamining (SAS, VBA, ACCES, etc.) ;
• Gestion de bases de données (SQL/NoSQL) ;
• Expertise dans au moins un outil de data visualisation (Tableau, Data Studio, PowerBI) ;
• Maîtrise des tests et méthodes statistiques ;
• Maîtrise des outils de fouille et analyse de données (comme Dataiku) ;
• Connaissances juridiques et réglementaires de la gestion des données (RGPD) ;
• Appétence pour les chiffres et les statistiques ;
• Maîtrise de l’anglais courant fortement recommandée.

Qualités

• Rigueur ;
• Réactivité ;
• Esprit analytique et de synthèse ;
• Force de proposition ;
• Aisance rédactionnelle et relationnelle ;
• Sens de la communication ;
• Sens de l’organisation ;
• Pédagogie ;
• Curiosité sectorielle.

Rémunération

Comme pour de nombreux métiers, elle varie selon le profil, les années d’expérience, les responsabilités confiées ainsi que le lieu géographique du Data Analyst. 

• Junior : 35K – 45K €/an,
• Senior : 55K – 65K €/an,
• Expert : 70K – 80K €/an.

Selon l’Association pour l’Emploi des Cadres (APEC), 80% des offres d’emploi proposent une rémunération comprise entre 33k € et 53k € brut/an (43k €/an en moyenne).

Pour terminer…

De nos jours, il est fortement recommandé à toute entreprise de posséder dans ses rangs un professionnel de la Data Analyse. Beaucoup de managers l’ont d’ailleurs compris. En effet, d’après une étude rapportée par la revue Harvard Business Review en 2020, l’analyse de données est actuellement la compétence manquante la plus demandée en entreprise. Et au vu de la quantité de données massives recueillie chaque année, qui continue toujours de croître à l’heure où sont écrites ces lignes, cette tendance n’est pas prête de s’inverser, loin de là !

N’hésitez pas à investir vers ce type de poste si ce n’est pas déjà fait, vous ne le regretterez pas ! En effet, la présence d’un spécialiste de la donnée couplée avec une culture de l’entreprise tournée vers la data (nommée data-driven) vous permettra de prendre de l’avance sur vos concurrents ainsi que de tirer du profit !