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Les compétences techniques et business du métier de Data Analyst

Les entreprises collectent aujourd’hui un volume faramineux de données, que ce soit sur leurs clients, sur leurs performances ou sur leur marché. Cette data est une véritable mine d’or et pourtant, elle reste majoritairement inexploitée, faute de moyens techniques pour les analyser correctement. En utilisant les outils et les langages de programmation de la data science, un Data Analyst fait parler les données pour répondre aux enjeux business des entreprises. Selon une étude de Datajob, c’est le 3ème métier le plus recherché sur Linkedin ! Découvre les compétences, les missions et la rémunération du Data Analyst.

Data analyst
Table des matières

Le rôle d’un Data Analyst en entreprise

Particulièrement valorisées sur le marché de l’emploi, Data Analyst fait partie des nombreux métiers de la data qui ont fait leur apparition ces dernières années.

En entreprise, le Data Analyst a plusieurs rôles  :

  1. L’extraction et l’exploration des données
  2. Le nettoyage et l’analyse des données
  3. La modélisation et la communication de ses conclusions à ses collaborateurs

Analyser les données et cerner les enjeux business

Grâce à la digitalisation de nos modes de vie, 90 % des données existantes ont été générées les deux dernières années. Une entreprise peut s’en servir afin d’obtenir une vision claire du marché dans lequel elle évolue.

Cependant, l’exploitation de ces données n’est pas accessible au premier venu. L’analyse de données exige certaines compétences techniques, comme la maîtrise de certains langages de programmation (voir plus bas).

En entreprise, le rôle du Data Analyst est d'exploiter et d’interpréter les données afin d’en dégager des recommandations stratégiques. Par exemple, analyser des données relatives au comportement des clients permet d’identifier leur besoin futur et d’améliorer la compétitivité d’une entreprise. C’est notamment en collectant et en analysant les données de ses clients qu’une entreprise comme Apple est capable d’innover avec autant de succès, année après année.

recommandations du data analyst

La data analyse permet de donner du sens à un grand volume de données afin de répondre à des enjeux business. Ainsi, les conclusions que fournit le Data Analyst permettent d'orienter les prises de décision des dirigeants et d'améliorer les performances de l’entreprise. Cependant, la restitution des analyses doit être suffisamment claire pour pouvoir aboutir à une prise de décision data driven.

Aider à prendre des décisions data driven

Un processus de prise de décision est dit data driven lorsque les décisions stratégiques et commerciales de l’entreprise se fondent sur une analyse de données et non sur l’intuition d’un dirigeant.

Encore aujourd’hui, la majorité des entreprises base plus de la moitié de leurs décisions sur l'intuition et l'expérience plutôt que sur des données concrètes.

En donnant du sens aux données et en restituant ses analyses de manière compréhensible, un Data Analyst aide son entreprise à prendre des décisions éclairées qui améliorent sa compétitivité et ses performances.

Par exemple, le marketing est un domaine dans lequel le Data Analyst est particulièrement utile. Le marketing data driven consiste à utiliser les données des clients pour élaborer des campagnes marketing personnalisées afin de convertir plus efficacement une audience.

décision data driven

Le retargeting est un bon exemple d’application de la data analyse au marketing. Si tu fais des recherches sur le site d’une agence de voyage, celle-ci peut réutiliser les données que tu as laissées sur son site (des cookies, en l'occurrence) pour te cibler sur les réseaux sociaux. Ici, la décision de te présenter de la publicité pour un voyage est fondée sur la data que tu as générée en visitant le site d’une agence de voyage. Une compagnie aérienne pourrait utiliser ces mêmes données pour te proposer un billet vers la destination que tu as recherchée! Tout cela n’aurait pas été possible sans l’intervention d’un Data Analyst.

Dans certains cas, la prise de décision n’est pas automatisable. Un Data Analyst doit donc détenir des compétences en data visualisation afin de rendre compréhensible ses analyses, quel que soit le niveau technique de ses collaborateurs. Ainsi, le Data Analyst peut avoir un rôle central dans la prise de décision car il aide ses collaborateurs à identifier les informations importantes qui “se cachent” dans une base de données.

Attention, le domaine de compétence du Data Analyst est différent des autres spécialistes de la data, comme le Data Scientist ou le Data Engineer.

Quelle est la différence entre un Data Analyst et un Data Scientist ou un Data Engineer ?

Les métiers de la data peuvent être réparties en trois pôles :

  1. Les métiers en charge de la collecte et au stockage des données,
  2. Les métiers en charge du traitement et à l’analyse des données,
  3. Les métiers en charge de la protection et de la sécurisation des données

 

Le domaine de responsabilité d’un Data Analyst, d’un Data Engineer et d’un Data Scientist est différent mais la frontière entre leurs domaines d’expertise est parfois poreuse. On fait le point.

 

Data Analyst vs Data Engineer

Un Data Analyst est spécialisé dans le traitement et l’analyse de données alors que le Data Engineer se charge de la collecte et du stockage des données.

Ce dernier a généralement des compétences techniques plus avancées. Le rôle du Data Engineer est de mettre en place l’infrastructure data de l’entreprise. Par exemple, il se charge de la mise à disposition des données au sein d’un data lake ou un un data warehouse.

Une fois les données collectées, le Data Engineer peut également intervenir afin de rendre les données plus “propres” (on parle alors de data cleaning). La base de données peut alors être plus facilement manipulée par un spécialiste du traitement des données.

En d’autres termes, le rôle d’un Data Engineer est de préparer le terrain pour les Data Analysts ou les Data Scientists.

Data Analyst vs Data Scientist

Le magazine Harvard Business School considère que le métier de Data Scientist est le plus “sexy” du 21ème siècle ! 

Même s’il est tout aussi important, le Data Analyst est un peu moins qualifié que le Data Scientist. Ce dernier est un expert de la data, spécialisé dans l’exploitation du Big Data et la résolution de problèmes complexes. Par exemple, un Data Scientist peut développer un algorithme de Machine Learning afin de réaliser des prédictions à partir d’un énorme volume de données.

 

De son côté, le Data Analyst manipule des données afin de permettre à ses collaborateurs de les comprendre plus facilement. Même s’il est capable de collecter des données (grâce au web-scraping ou à une API REST) ou de formuler des prédictions, ses outils sont moins techniques que ceux utilisés par le Data Engineer ou le Data Scientist.

 

Enfin, contrairement au Data Scientist, un Data Analyst est mieux placé pour répondre aux besoins opérationnels d’une entreprise. Par exemple, il appartient au Data Analyst de savoir comment faire un tableau de bord afin d’aider les différentes équipes à suivre les KPIs stratégiques à leur activité.

En résumé : 

  • Le Data Engineer est spécialisé dans l’extraction des données
  • Le Data Analyst est spécialisé dans le traitement et l’analyse des données
  • Le Data Scientist est spécialisé dans la gestion du Big Data et la mise en place de modèles prédictifs.
Data analyst vs engineer et scientist

Il n'est pas rare qu'un Data Analyst devienne Data Scientist à condition d’avoir acquis un peu d'expérience et d’avoir suivi une formation adaptée.

Le métier de Data Analyst est une porte d’entrée dans l’univers passionnant de la Data Science.

Avec DataBird, tu peux acquérir en 8 ou 12 semaines les compétences et les qualités opérationnelles convoitées sur le marché du travail. Aucun prérequis n’est nécessaire !

Découvrir la formation Data Analyst

Les compétences du Data Analyst

Devenir Data Analyst est souvent considéré comme réservé aux ingénieurs de formation. En réalité, ce n’est pas le cas ! Certes, il faut détenir quelques compétences techniques mais un bon Data Analyst détient aussi certaines qualités humaines et une bonne connaissance des enjeux business liés à la data.

DataBird forme des profils de tous horizons à la data analyse dans le cadre d’une montée en compétence ou d’une reconversion

Se former aux langages de programmation Python et SQL

En 2022, le langage Python est devenu le langage le plus populaire au monde (selon le classement Tiobe). Il est également le langage de référence en Data Science, c’est pourquoi apprendre Python est devenu indispensable (il est même enseigné dans certains lycées).

Data analyst qui code

Le langage SQL est le langage de référence des bases de données relationnelles, composées de tableaux mis en relation par l’intermédiaire de clés primaires et de clés étrangères

Une base de données SQL est un peu comme un “tableau Excel sous stéroïdes” 

Ce langage de programmation possède une variété de fonctions qui permet à ses utilisateurs de lire, manipuler et modifier une base de données.

 

Les langages de programmation Python et SQL permettent au Data Analyst de manipuler rapidement un grand volume de données. Même si toutes les entreprises n’utilisent pas ces deux langages, il est indispensable d’apprendre à les maîtriser afin d’être opérationnel dans un milieu professionnel. DataBird propose d’ailleurs une formation dédiée à Python et SQL.





Maîtriser les outils de la data analyse

Les outils du data analyst

Le Data Analyst recueille et traite les données afin de soumettre des recommandations pertinentes. Pour cela, il utilise :

  • des outils de traitement des données comme Jupyter Notebook, DBeaver ou MySQL,
  • des outils de modélisation des données comme Google Data Studio, Tableau Software ou Power BI.

Le navigateur Anaconda est une solution open source qui permet de lancer des applications comme Jupyter Notebook. Il s’agit d’un outil populaire qui permet d’écrire et d’exécuter des lignes de code. Par exemple, tu peux utiliser les différentes bibliothèques Python afin d'écrire un script et de l’exécuter sur un ou plusieurs tableaux de données.

MySQL ou DBeaver sont des outils de gestion de bases de données relationnelles. Il permettent d’écrire des requêtes afin de manipuler une base de données SQL comme tu le souhaites.

Pour avoir une idée des fonctionnalités du langage SQL, consulte la page dédiée aux jointures SQL.

Les outils de traitement des données sont très utiles pour explorer, nettoyer et analyser les données. La modélisation des données fait partie intégrante du métier de Data Analyst. Pour cela, un professionnel doit savoir utiliser correctement les outils de data visualisation adaptés à ses besoins.

Par exemple, Google Data Studio est un outil gratuit qui permet de réaliser des tableaux de bords interactifs et collaboratifs. Pour profiter de fonctionnalités plus avancées, Tableau Software est un outil de dataviz particulièrement complet.

Durant notre formation à la data analyse, tu apprends à manipuler ces deux outils. Si tu le souhaites, DataBird propose également une formation dédiée à l’un ou l’autre !





Un grand nombre de grandes entreprises utilisent également des outils de Business Intelligence, comme Power BI. En plus des fonctionnalités de dataviz, Power BI permet également d’agréger et d’analyser des données provenant de différentes sources. C’est un outil complet qu’un Data Analyst peut être amené à utiliser. Si tu cherches à apprendre à utiliser cet outil, contacte-nous !

Restituer les conclusions de son analyse

Présentation du data analyst

Tout le monde n’a pas la même affinités avec les statistiques, les tableaux ou les indicateurs de performances. Pourtant, tous les départements d’une entreprise peuvent tirer parti de la data analyse. Le métier de Data Analyst n’est donc pas un métier purement technique.

Pour aider à prendre les bonnes décisions, un analyste compétent doit pouvoir expliquer clairement son analyse afin d’aider ses collaborateurs à arriver aux mêmes conclusions que lui. La communication est une composante essentielle du métier de Data Analyst. Parler anglais est également une compétence importante du métier.

Maîtriser l’art du Data Storytelling permet de restituer le fruit d’une analyse de manière claire et fluide. En effet, les données racontent des histoires ! Pour faciliter la prise de décision, le Data Analyst doit savoir appuyer ses recommandations sur des graphiques et un récit adaptés au niveau technique de son audience.

La rémunération d’un Data Analyst

Au début de sa carrière, un Data Analyst gagne entre 38 000 € et 45 000 € brut par an. Après quelques années d’expérience, il peut viser entre 42 000 € et 55 000 € brut par an.

0-2 années d'expérience 2-5 années d'expérience 5-15 années d'expérience
35k - 45k / an 55k - 65k /an + 80k /an

Cela dit, le salaire d’un Data Analyst peut varier en fonction de ses responsabilités, de ses compétences ou de l'état du marché de l’emploi. En effet, beaucoup d’entreprises cherchent à recruter un Data Analyst. La demande est aujourd’hui nettement supérieure à l’offre, cela influence à la hausse la rémunération d’un Data Analyst junior ou senior.

Si tu cherches une profession bien rémunérée et avec de bonnes perspectives d’évolution, c’est le moment de devenir Data Analyst !

Télécharger le programme de la formation

Quel parcours pour devenir Data Analyst?

Le CV d’un Data Analyst

Le CV d’un Data Analyst doit présenter :

  1. des compétences techniques,
  2. une bonne connaissance des enjeux business,
  3. des qualités relationnelles,
CV Data analyst

Pour recruter un Data Analyst, l’immense majorité des entreprises fait passer un test lors de l’entretien. Il s’agit d’un business case, réel ou fictif, qui est généralement lié au domaine d’activité de l’entreprise.

Il serait une erreur de penser que ce test évalue uniquement les compétences techniques du postulant. Pour convaincre un recruteur, un Data Analyst doit utiliser ses connaissances du marché, ses compétences techniques et montrer certaines qualités comme son sens de l’écoute, son esprit d’analyse, sa capacité à communiquer clairement ses idées etc…

Cela dit, il est impensable de postuler à un poste de Data Analyst sans détenir les compétences techniques recherchées. Pour les acquérir, tu peux opter pour une formation académique “traditionnelle” ou un bootcamp intensif à la data analyse.

La formation pour devenir Data Analyst

Les écoles de commerce ou les écoles d’ingénieurs proposent des formations en Data Science. Il peut s’agir d’un diplôme de Bac+ 3 (ex : Licence en statistique et traitement de l’information) ou de Bac +5 (Master Big Data et Business analyse).

Un Master en Data Science peut être délivré par une école de commerce en collaboration avec une école d’ingénieur. C’est le cas du prestigieux Master Data Science for Business délivré par HEC et Polytechnique. Les cofondateurs de DataBird sont tous deux diplômés d’un Master X-HEC.

Cependant, les cursus proposés en école sont souvent longs et inadaptés aux personnes qui souhaitent se reconvertir en Data Analyst après quelques années d’expériences professionnelles. 

Par ailleurs, les formations académiques ne préparent pas toujours bien à la réalité et aux exigences du monde professionnel. Or, les entreprises cherchent avant tout à recruter un Data Analyst opérationnel, c’est-à-dire capable de cerner leurs enjeux business et de les résoudre en menant un projet data de A à Z.

C’est pourquoi la formation à la data analyse de DataBird accorde une place importante à la pratique. En 8 semaines à plein temps ou en 12 semaines à temps partiel, notre formation délivre les compétences et les bonnes pratiques adoptées par les professionnels de la data.

Le programme a été façonné par des experts du secteur comme les Heads Of Data de Veepee, Airbnb, Blablacar ou encore BackMarket.

Les dernières semaines sont consacrées à la résolution d’un cas client bien réel. Ce projet te permet d’utiliser tes nouvelles compétences et de prouver que tu sais gérer un projet data de manière autonome.

À l'issue de la formation, 93 % des alumnis de DataBird ont trouvé un CDI en tant que Data Analyst.

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