Qu’est-ce qu’un Data Analyst ? Salaire, compétences ...

Le Data Analyst est l’un des métiers les plus recherchés en France. Une situation qui n’a rien de surprenant étant donné l’accroissement considérable des données collectées.

Ces données sont produites en grande partie par l’e-commerce et les réseaux sociaux. Elles sont utilisées par les entreprises de tous les secteurs à propos de leurs clients, de leurs produits et de leurs concurrents.

Ces entreprises recrutent ainsi des Data Analyst pour faciliter l’exploitation de ces données et en retirer des informations pour la prise de décision.

D’après une étude du salon de recrutement Datajob, la demande annuelle en profil data oscille entre 2000 et 3000 personnes. Faisant du Data Analyst le troisième métier le plus demandé sur LinkedIn.

Nous allons donc à travers cet article rassembler tout ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Analyst :

Compétences attendues chez un Data Analyst

Les principales compétences requises pour exercer le métier de Data Analyst en entreprise sont les suivantes :

• Maîtriser les langages de programmation comme Python et dans une moindre mesure R et SAS. Ces langages permettent d’extraire les données de site web, de les nettoyer puis de les analyser et enfin de visualiser les résultats.
• Maîtriser les outils de Data Visualization comme Tableau, Google Data Studio ou Power BI. Le Data Analyst doit être en mesure d’utiliser le bon graphique en fonction des données et de l’audience.
• Connaître les bases de données ainsi que les langages pour les requêtes comme SQL.
• Avoir des compétences en Mathématiques et Statistiques et des bases de Machine Learning. 
• Détenir des soft skills comme un esprit analytique, être curieux et créatif et un excellent sens relationnel. 

Pourquoi choisir un Data Analyst pour une entreprise ?

Le Data Analyst est l’un des premiers profils Data recrutés par les entreprises. Son objectif est de faire parler les données pour répondre aux enjeux business des entreprises.

Il produit de l’information grâce à l’analyse et l’interprétation de la donnée, pour ensuite faciliter la prise de décisions stratégiques. C’est ce que l’on appelle une stratégie Data-Driven ou stratégie pilotée par la données.

Contrairement au data scientist, le data analyst fait de l'analyse de données au service du business. Il sera moins scientifique que le data scientist mais son rôle est très utile pour l'entreprise afin de tirer des conclusions stratégiques issues de la data. 

Le quotidien du Data Analyst

Quel est le rôle du Data Analyst

Le Data Analyst est chargé de la valorisation de la masse de données collectées par l’entreprise. Ces données sont en grande partie produites par nos comportements sur les réseaux sociaux, nos requêtes sur internet, nos achats de produits ou de services en ligne. 

Concrètement, comment le Data Analyst va mener ses analyses ? 

• Analyse de l’image des produits de la marque sur les réseaux sociaux pour adapter la stratégie marketing et participer à la conception d’un produit ou d’un service répondant aux besoins des consommateurs. 

• Analyse des données produites par les utilisateurs d'une entreprise. Par exemple, une société de services de transports utilise la data pour adapter le pricing de la course en temps réel en fonction de la demande, de la distance,...

Un autre exemple, un e-commerce utilise la data pour recommander des produits centrés sur les intérêts de ses clients et booster ainsi son chiffre d’affaires. 

Ainsi, l’analyse de données s'effectue sur des sujets très variés mais vise essentiellement à : 

• Accélérer et faciliter la prise de décision
• Créer ou développer de nouveaux services/produits
• Optimiser les activités et les processus de l’entreprise. 

Le Data Analyst est ainsi l’un des piliers d’une stratégie data-driven. Il analyse les données pour en retirer des informations essentielles à la croissance d’une entreprise.

Il est aussi responsable de la création de rapports pour mettre en lumière ses résultats. Ses rapports sont en grande partie constitués de graphiques pour visualiser les résultats et dégager les axes d’amélioration d’un produit ou d’une stratégie.

Le Data Analyst doit aussi mettre à profit son très bon sens relationnel et pédagogique pour interagir avec les différents métiers en simplifiant les problématiques et en gommant les différences techniques.

Quelles sont les missions du Data Analyst ?

Les missions d’un Data Analyst sont les suivantes :

• Extraction et stockage des données pertinentes pour ensuite les traduire en données statistiques.
• Mise en place d’un Data Warehouse (entrepôt de données) pour ensuite traiter et exploiter la Data.
• Création de dashboards et tracking de KPIs pour permettre aux équipes métiers de suivre l’évolution de leur produit.
• Production d’analyse de données pour faire des recommandations aux décideurs/managers.
• Expérimentation de nouveaux outils visant à améliorer l’analyse de données.

Le CV d’un Data Analyst

Quelles études pour être Data Analyst ?

Le data analyst est généralement issu d’un master 1 ou 2 (Bac +4 ou Bac +5) en Université ou en Grande École. Ses domaines d’étude sont les mathématiques, les statistiques, l’économie, le marketing ou l’informatique.

Quelques formations en informatique de niveau Bac +3 permettent d’occuper ce poste comme des licences professionnelles en systèmes d’information et gestion de données.

Cependant, bien que le métier de Data Analyst soit accessible à des profils variés, beaucoup le considèrent comme trop technique et réservé à des parcours ingénieurs.

En réalité, les langages de programmation et les outils d'analyse se sont largement démocratisés, rendant le traitement des données plus accessible pour des profils non nécessairement techniques.

Ce constat est la raison d'être de DataBird. Nous formons des profils de tous horizons à la data analyse dans le cadre d’une montée en compétence ou d’une reconversion. 

Notre pédagogie est basée sur de l’apprentissage par la pratique, avec de vrais data, pour devenir opérationnel sur Python, SQL, Tableau et Google Analytics en 8 à 12 semaines suivant le parcours choisi.

Le programme a été façonné par des experts du secteur comme les Heads Of Data de Veepee, Airbnb, Blablacar ou encore BackMarket. Ainsi, nous préparons nos apprenants à répondre aux besoins des plus grandes entreprises. 

Quelle expérience faut-il pour devenir Data-analyst ?

Le Data Analyst se doit d’avoir une connaissance métier approfondie pour structurer ses analyses et délivrer des recommandations pertinentes en fonction des besoins de l’entreprise.

Une expérience en relation client est aussi un avantage pour collaborer efficacement avec toutes les parties prenantes de l’entreprise. Afin de faciliter la communication, un niveau d’anglais courant est très apprécié pour ce type de métier.

Ainsi, le Data Analyst doit avoir un sens business accompagné d’une solide brique technique pour mener ses analyses. Nous sommes loin des profils exclusivement techniques, plutôt destinés à occuper les postes de Data Engineer ou Data Scientist.

Être recruté en tant que Data Analyst

Perspective d’emploi (salaire, entreprises, secteurs débouchés,…)

Le salaire d’un Data Analyst junior oscille entre 35 K et 45 K par an. Après 2 à 5 ans d’expérience, le salaire d’un Data Analyst senior peut osciller entre 55 K et 65 k par an. Sa rémunération dépend très étroitement de son expérience et de sa connaissance métier. Ainsi, un expert du domaine, disposant de 5 à 15 ans d’expérience peut toucher jusqu'à 80 K par an.

Concernant les perspectives d’emploi, le nombre de postes de Data Analyst devrait très nettement augmenter dans tous les secteurs d’ici quelques années.

Leur expertise est très recherchée, en particulier dans des entreprises de consulting, de services financiers, de retail, dans le secteur public et dans les agences marketings.

Les secteurs porteurs sont très diversifiés allant du secteur pharmaceutique, de l’assurance, des télécoms jusqu’à l’enseignement supérieur.

La taille des entreprises intéressées par le recrutement d’un Data Analyst est aussi très variée, allant de la start-up ou PME jusqu’au grand groupe.

De plus, de nombreux professionnels sont impactés par la Data et sont amenés à monter en compétences techniques pour rester compétitif sur le marché du travail comme le Business Analyst ou le Contrôleur de Gestion.

Enfin, un Data Analyst confirmé avec une grosse brique technique peut prétendre à un poste de Data Scientist.

Devenir Data Analyst en Alternance

Si vous êtes actuellement en poste mais que vous désirez vous former à la data analyse pour diversifier votre profil, votre entreprise peut prendre en charge votre formation.

Chez DataBird, nous avons l’exemple de Laura Sommer, Directrice de clientèle chez Mindoza, venue se former aux outils du Data Analyst pour acquérir une brique technique dans son travail.

Son employeur a accepté de libérer Laura deux mois afin qu’elle se forme et qu’elle ramène une compétence non présente dans l’entreprise.

Le lexiques de la Data

Les outils du Data Analyst

Tu te demandes ce que le Data Analyst utilise comme outils au quotidien ? 

Voici les 8 outils utilisés pour analyser les données :

• Le système Jupyther Notebook est un outil très pratique permettant de tester facilement du code.
• Matplotlib et Seaborn sont deux outils de Python utilisés pour des travaux de visualisation de données.
• La plateforme Github est une plateforme de collaboration pour partager des projets techniques, en particulier pour les analystes utilisant la programmation orientée objet.
• Google Analytics est un service d’analyse d’audience sur un site web qui aide à dégager les leviers d’améliorations et de croissance d’une activité ou d’un produit.
• Tableau et Power BI sont deux logiciels de visualisation permettant de mettre en forme la donnée et de la comprendre.
• Cloud AWS S3 est une interface qui permet de stocker et récupérer n’importe quelle quantité de données.

Lexique du Data Analyst

Nous te proposons un cours de rattrapage sur tous les termes techniques du métier de Data Analyst pour être à la page. 

• Big Data : Ensemble de données (ou dataset) extrêmement volumineux, ne pouvant pas être gérés par des serveurs classiques et réclamant un travail d’analyse spécifique.
• Data preps : première étape d’un projet informatique ou le but est la transformation de données brutes en informations prête à être analysée en éliminant les erreurs et en normalisant les données.
• Data Viz : création de tableaux de bord, de graphiques et de cartes pour présenter l’information de façon visuelle.
• Intelligence Artificielle (IA) : discipline dont le but est de faire imiter par une machine les capacités cognitives d’un humain.
• Analyse prédictive : utilisation de techniques avancées comme le machine learning ou les statistiques pour prédire des résultats.
• Machine learning : désigne une technologie où le système informatique apprend et s’ajuste de lui-même grâce à la data.
• Data Lake : méthode de stockage de données d’entreprises, en grande quantité, dans leurs formats originaux, pour une durée indéterminée.
• Data Warehouse : base de données relationnelle permettant de stocker des données structurées et déjà formatées.