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Data analyst

Les entreprises ont besoin d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en informations exploitables qui aident à prendre des décisions éclairées.
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Rôle du data analyst

Souvent rattaché à la Direction des Systèmes d'Information (DSI), le Data Analyst recueille, traiter et analyser les données issues de systèmes de gestion de la relation client (CRM), les données de performance de produits, ou les informations sur les concurrents.

Grâce à ses compétences en statistiques et en manipulation de bases de données, il transforme les informations en insights actionnables. Ses analyses détaillées permettent d'améliorer les performances et d'affiner les stratégies, notamment en marketing et en développement commercial. Son rôle transversal l'amène à collaborer avec les départements marketing, finance, et commercial.

Missions du data analyst

  • Il recueille et extrait les sources de données qu’il transforme ensuite en données statistiques.
  • Il traite, exploite et intègre les données dans un data warehouse pour optimiser leur accessibilité et leur utilisation.
  • Il crée des dashboards, met en place des KPIs et réalise le reporting des performances pour donner une vision des résultats aux différentes équipes.
  • Il analyse les données, identifie les corrélations et réalise des tests statistiques.
  • Il produit des analyses métiers et fournit des recommandations stratégiques aux managers pour aider à la prise de décision.

Interlocuteurs clés

métier Chief Technical Officer

Chief Technical Officer (CTO)

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métier data scientist

Data scientist

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métier product owner PO web

Product Owner

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métier expert IA

Expert en intelligence artificielle

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Prompt Engineer

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métier architecte cloud

Architecte cloud

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Éthicien en intelligence artificielle IA

Éthicien en Intelligence Artificielle (IA)

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métier DBA homme

Administrateur de base de données (DBA)

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Compétences du data analyst

Compétences techniques

Le Data Analyst maîtrise des techniques statistiques et des outils de datamining tels que SAS, SPSS, et VBA. Il possède des compétences en programmation (langages Python, R, et C++). Il dispose d'une expertise en gestion de bases de données SQL et NoSQL. Il est capable d'utiliser des outils de visualisation de données comme Tableau, QlikView, et PowerBI pour présenter les résultats à ses collègues.

Ce professionnel de la donnée utilise les plateformes d'analyse de données (Dataiku) et est à l'aise avec les systèmes d'exploitation Unix et Windows. Sa connaissance de l'environnement Hadoop lui permet de traiter de grands ensembles de données. La maîtrise de l'anglais est un plus.

Soft skills

Le Data Analyst est passionné par les chiffres et les statistiques. Il est à l'aise pour présenter des analyses chiffrées à ses collègue. Grâce à un excellent sens relationnel et une forte capacité d'écoute, il comprend les besoins de ses collègues et adapte ses recommandations. Son esprit analytique et de synthèse, conjugué à sa rigueur et son organisation lui permet de gérer avec précision la donnée. Il est de nature curieuse, toujours en quête de nouvelles informations et de moyens d'améliorer les processus d'analyse.

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Les études et formation du data analyst

Le Data Analyst est diplômé d'un Bac +5 issu d'universités ou de grandes écoles, avec des formations privilégiées en mathématiques, statistiques, informatique, économétrie, ou marketing. Les diplômes d'école d'ingénieurs spécialisés en statistiques ou big data, ainsi que les Masters en statistiques et informatique décisionnelle sont recherchés.

Bien que des formations de niveau Bac +3 permettent de travailler sur ce poste, le marché de l'emploi tend à favoriser les profils ayant un Master 2, MBA, ou un diplôme d'une école de commerce ou d'ingénieurs. Si vous souhaitez évoluer en tant que Data Scientist, il est conseillé de compléter ces parcours avec des formations en marketing et gestion de la relation client.

Évolutions possibles

Avec l'augmentation des données stratégiques à analyser, un Data Analyst peut évoluer vers des postes plus spécialisés comme Lead Data Analyst ou Data Scientist, ou vers des fonctions plus orientées vers la stratégie et le management telles que Responsable Data ou Chief Data Officer.

Avec plusieurs années d'expérience et selon ses aspirations professionnelles, il peut aussi accéder à des postes à responsabilité tels que Data Engineer ou Analyste Financier. Ces évolutions lui permettent de passer d'un rôle d'observateur et d'analyste à un rôle plus central et décisionnel, où il peut influencer les stratégies d'investissement et les orientations majeures de l'entreprise.