Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Analyst 

Le métier de Data Analyst est l’un des métiers les plus en vogue actuellement dans le domaine des technologies de l’information. Il s’agit d’un professionnel qui collecte, analyse et interprète les données pour aider les entreprises à prendre des décisions informées.  

Dans cet article, nous allons explorer les aspects clés du métier de Data Analyst, y compris son rôle, ses compétences, ses interactions avec les autres professionnels de la Data, son salaire, les enjeux auxquels il est confronté, et l’évolution du poste. 

Bref rappel de la chaîne de valeur de la donnée en entreprise 

La chaîne de valeur de la donnée en entreprise peut être décrite en plusieurs étapes clés, allant de la collecte de données jusqu’à leur utilisation pour créer de la valeur pour l’entreprise : 

1. Collecte : Les données sont collectées à partir de différentes sources, telles que des capteurs, des bases de données, des formulaires en ligne, des enquêtes, des réseaux sociaux, etc. 
2. Stockage : Les données collectées sont stockées dans des systèmes de stockage tels que des bases de données, des entrepôts de données, des lacs de données, etc. 
3. Traitement : Les données sont traitées pour en extraire des informations utiles à l’entreprise. Cela peut inclure des analyses statistiques, des modèles prédictifs, de l’apprentissage automatique, etc. 
4. Analyse : Les données traitées sont analysées pour identifier des tendances, des corrélations, des relations de cause à effet, des anomalies, des opportunités, etc. 
5. Présentation : Les résultats de l’analyse sont présentés sous forme de rapports, de tableaux de bord, de visualisations, etc. 
6. Utilisation : Les résultats de l’analyse sont utilisés pour créer de la valeur pour l’entreprise, tels que la prise de décisions, l’optimisation de processus, la création de nouveaux produits ou services, la personnalisation de l’expérience client, etc. 
7. Gestion : Les données sont gérées de manière à garantir leur qualité, leur sécurité, leur conformité aux réglementations, etc. 

En somme, la chaîne de valeur de la donnée en entreprise implique la collecte, le stockage, le traitement, l’analyse, la présentation, l’utilisation et la gestion des données pour créer de la valeur pour l’entreprise. 

En savoir plus sur la donnée :

• Data science : définition et enjeux

Rôle et principales missions du Data Analyst : 

Le data analyst intervient principalement aux niveaux de la chaîne de valeur de la donnée qui concernent le traitement, l’analyse et la présentation des données. 

Le rôle du data analyst consiste à collecter les données pertinentes, à les nettoyer et à les préparer pour l’analyse. Ensuite, le data analyst effectue des analyses statistiques, des modélisations et des tests pour identifier des tendances, des corrélations, des relations de cause à effet, des anomalies, des opportunités, etc. Les résultats de l’analyse sont ensuite présentés sous forme de rapports, de tableaux de bord, de visualisations, etc., qui permettent aux décideurs de prendre des décisions éclairées. 

Le data analyst peut également être impliqué dans la gestion des données en garantissant leur qualité, leur sécurité et leur conformité aux réglementations. 

Le rôle du Data Analyst en entreprise

Le Data Analyst joue un rôle crucial dans le processus décisionnel des entreprises. Il collecte des données à partir de différentes sources, telles que les bases de données, les réseaux sociaux, les systèmes de suivi des ventes, etc.

Il analyse ensuite ces données pour en extraire des insights pertinents qui peuvent aider les entreprises à comprendre leur marché, leur clientèle et leurs opérations. En utilisant des outils statistiques, le Data Analyst peut également prédire les tendances futures, ce qui peut aider les entreprises à se préparer aux opportunités et aux défis futurs. 

Les missions d’un Data Analyst : 

Les missions d’un Data Analyst comprennent généralement l’analyse et l’interprétation de données dans le but : 

• d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées,
• à identifier des tendances et des modèles,
• à développer des stratégies d’affaires efficaces,
• à surveiller la performance des activités et à résoudre des problèmes commerciaux.

Les tâches spécifiques peuvent inclure l’extraction de données à partir de sources variées, la création de rapports et de tableaux de bord, la modélisation de données, la gestion de bases de données, l’identification de points forts et de faiblesses des produits ou services, l’optimisation de processus, et la recommandation d’actions concrètes pour améliorer les performances commerciales. 

Les principaux enjeux du métier de Data Analyst  

• La qualité des données : s’assurer que les données sont complètes, précises et cohérentes. 
• La sécurité des données : garantir que les données sont stockées et transmises de manière sécurisée. 
• L’interprétation des données : comprendre les données pour en extraire des insights pertinents. 
• La visualisation des données : présenter les résultats de manière claire et accessible pour permettre aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées. 
• Le respect de la vie privée : s’assurer que les données sont utilisées conformément aux réglementations en matière de confidentialité et de protection des données personnelles. 

Quelles sont les compétences requises pour être Data Analyst ? 

Les compétences clés d’un Data Analyst incluent la maîtrise des outils d’analyse de données tels que SQL, Python, R, etc., ainsi qu’une solide connaissance des méthodes statistiques. Il est également important d’avoir une compréhension approfondie des différents types de données et de savoir comment les manipuler et les visualiser. Le Data Analyst doit également être capable de communiquer clairement les insights découverts à travers des tableaux de bord, des rapports et des présentations.  

Les compétences techniques à avoir :

1. Maîtrise de SQL : le SQL est le langage standard pour interagir avec les bases de données, qui sont la source de données la plus courante pour les data analysts. 
2. Programmation : la maîtrise d’au moins un langage de programmation, comme Python ou R, est essentielle pour manipuler et analyser des données. 
3. Visualisation de données : la capacité de communiquer des idées claires et des insights à partir des données en utilisant des outils de visualisation, tels que Tableau, Power BI ou Python/R libraries. 
4. Statistiques et modélisation : comprendre les concepts de base de la statistique, des probabilités, des tests d’hypothèses et des modèles statistiques est important pour interpréter les données et fournir des insights précis. 
5. Machine learning : la connaissance des concepts de base du machine learning, tels que la régression, la classification et le clustering, peut aider à identifier des modèles et à créer des modèles prédictifs. 
6. Nettoyage et préparation de données : la capacité de nettoyer et de préparer les données pour l’analyse est cruciale pour obtenir des résultats précis. 

Les compétences interpersonnelles

1. Curiosité et résolution de problèmes : être curieux et avoir la capacité de résoudre des problèmes est essentiel pour trouver des insights utiles à partir des données. 
2. Collaboration et communication : la capacité de travailler en équipe et de communiquer efficacement les résultats de l’analyse est importante pour que les insights soient compris et utilisés par les parties prenantes. 

Interactions avec d’autres professionnels de la Data : 

Le Data Analyst travaille souvent en étroite collaboration avec d’autres professionnels de la Data, tels que les scientifiques de données, les ingénieurs de données et les data architects. Il peut également être impliqué dans des projets avec les équipes marketing, commerciales et financières. Le but de ces interactions est de s’assurer que les insights découverts par le Data Analyst sont utilisés de manière efficace pour prendre des décisions informées au sein de l’entreprise. 

Pour aller plus loin :

• Le Data Engineer : Zoom sur ce métier d’avenir
• Quels sont les métiers de la data les plus demandés ?

Et le salaire dans tout ça ?

Le salaire d’un Data Analyst dépend de nombreux facteurs, tels que l’emplacement, les années d’expérience et les compétences.  

Selon les données de la plateforme Glassdoor en date de février 2023, le salaire moyen en France pour un(e) data analyst(e) junior est d’environ 34 000 euros par an. Cependant, ce chiffre peut varier en fonction de plusieurs facteurs tels que l’expérience, l’entreprise, la localisation géographique et les compétences spécifiques du candidat. Ainsi à Paris, le salaire moyen annuel d’un(e) Data Analyst(e) Junior est situé entre 35 000 à 45 000 euros. 

En savoir plus :

• Alors ? Combien gagne un Data Analyst ?

Les perspectives d’évolution professionnelle pour un Data Analyst : 

Les perspectives d’évolution professionnelle pour un Data Analyst sont nombreuses, car ce domaine est en constante évolution et en forte demande. Voici quelques-unes des possibilités d’évolution de carrière pour un Data Analyst : 

1. Senior Data Analyst : Après avoir acquis de l’expérience en tant que Data Analyst, il est possible de passer à un rôle de niveau supérieur en devenant Senior Data Analyst. Dans ce rôle, vous serez responsable de la gestion de projets de données plus complexes et de la supervision des analystes de données moins expérimentés. 
2. Data Scientist : Les Data Analysts peuvent passer à un rôle de Data Scientist, qui implique d’appliquer des méthodes de statistiques avancées et d’apprentissage automatique pour analyser les données. Ce rôle est axé sur la modélisation et la prévision de données. 
3. Data Engineer : Un Data Analyst peut également se tourner vers le développement d’infrastructure de données. Le rôle de Data Engineer consiste à construire, concevoir et maintenir les systèmes d’infrastructure pour les données. 
4. Business Intelligence Analyst : Un Data Analyst peut se spécialiser dans l’analyse des données commerciales et financières. Ce rôle implique de travailler sur des projets de business intelligence, de modélisation financière et de gestion des performances. 
5. Chef de projet en données : Avec de l’expérience, un Data Analyst peut passer à un rôle de chef de projet, où il sera responsable de la planification, de la gestion et de la coordination de projets de données complexes. 

En fin de compte, les possibilités d’évolution professionnelle pour un Data Analyst dépendent de ses compétences, de son expérience, de ses intérêts et de ses objectifs de carrière. 

Notez que ces informations sont générales et peuvent varier selon l’entreprise ou l’organisation. Cette fiche métier a été intégralement rédigée via une Intelligence Artificielle.