Les secteurs qui recrutent le plus de data analysts en 2023

Le métier de Data analyst est très recherché dans tous les pans de la société. Et pour cause, il est capable de transformer les données numériques en opportunités de croissance pour les entreprises.

Grâce à ses analyses, les dirigeants prennent des décisions plus éclairées, et en tirent un avantage concurrentiel.

Le Data analyst a un impact direct sur le business de l’entreprise.

Ce qui explique pourquoi c’est l’un des métiers du digital le plus en demande sur le marché de l’emploi. En 2023, les offres d’emplois de Data analysts ont bondi de 35,9%.

Top 30 des besoins en talents du numérique par région au 1er avril 2023.

source - Grande école du numérique - Observatoire GEN_SCAN

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C’est un métier qui a de beaux jours devant lui, c’est une certitude.

Mais quel domaine choisir pour exercer cette profession ?

Quels sont les enjeux pour ces différents secteurs ?

Comment le DA impacte les performances de ces entreprises ?

Quel est son rôle dans ces organisations ?

C’est ce que nous allons voir.

Le Data analyst est un caméléon

Les Data analysts maîtrisent le même socle de compétences, peu importe l’industrie dans laquelle ils exercent leur métier. Peu importe s’ils travaillent dans le secteur de la finance ou de la santé, ils collectent, nettoient et analysent les données.

Pourtant il existe une différence entre ces Data analysts.

Selon leur secteur d’activité, les Data analysts doivent élargir leur champ de connaissances, pour répondre aux enjeux de leur filière.

Pour réussir leur mission professionnelle, les Data analysts doivent s’adapter au business de leur entreprise.

Prenons un exemple, une entreprise de Supply chain n’a pas les mêmes enjeux qu’une société d'assurance.

• Le produit vendu est différent,
• la chaîne de distribution est différente,
• les problèmes rencontrés par les clients sont différents.

Les spécificités du secteur auront un impact sur l’activité du Data analyst. La connaissance des enjeux et des défis à relever, lui permettra d’être plus rapide et efficace dans ses missions professionnelles.

Ensemble, découvrons les spécificités des différents secteurs qui recrutent des Data analysts performants.

Focus sur le secteur du football

Le foot est un marché qui se porte bien.

Entre 2019 et 2022, la FIFA a enregistré un chiffre d'affaires record de 7,6 milliards de dollars - rapport annuel de 2022. Soit une augmentation de 2 407 millions de dollars par rapport à la fin du cycle 2015-2018.

De plus, les réserves de la FIFA ont atteint un niveau record.

Évolution des réserves 2014-2022 (en millions d’USD)

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La Data au service du football

La maîtrise de la donnée permet aux dirigeants d’entreprise d’améliorer leur performance, il en va de même pour le secteur du sport.

L'œil humain n’est pas suffisant pour analyser en détail et en quantité l’ensemble des matchs. Grâce aux logiciels d’analyse de données, cela devient possible. La data analyse permet au secteur du football de recruter les profils les plus prometteurs, mais aussi d’optimiser les stratégies de jeu.

C’est ce qu’a fait le club de Toulouse, qui a gagné la coupe de France de football. Le club a appliqué une approche data driven dans ses recrutements et ses stratégies de jeu, pour optimiser ses performances footballistiques.

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Ce n’est pas une exception, actuellement, de nombreux clubs de foot Anglais (Liverpool city, Manchester…) consacrent des départements entiers à la Data. Ces nouvelles pratiques professionnelles redessinent le sport, et ce n’est pas prêt de s’arrêter.

L’analyse des matchs de football à travers la data devient incontournable.

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Le rôle du Data analyst football

Dans le domaine du football, le Data analyst sera amené à :

• Quantifier le nombre de passes, le nombre de réception de ballons, les tirs cadrés, les passes décisives, les duels décisifs…
• Analyser des situations de jeu face à différentes équipes
• Proposer des stratégies de jeu pour battre certaines équipes
• Sélectionner des joueurs selon le plan de jeu défini
• Détecter les meilleurs profils à recruter pour renforcer l’équipe déjà en place

Focus sur le secteur de l’Esport

L'esport est un marché en pleine effervescence. La pratique des jeux vidéo en compétition attire les foules du monde entier. En 2022, le secteur a généré 1,38 milliards d’euros au niveau mondial. source entreprises-gouv.fr.

Les investissements dans le secteur augmentent considérablement d’année en année, passant de 5 millions d’euros en 2017 à 29 millions d’euros en 2019.

L’Esport est une pratique qui séduit de plus en plus d’amateurs.  En 5 ans, le nombre de pratiquants a presque triplé, passant de 1,1 millions à 2,8 millions. Source Baromètre France Esports.

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La Data au service de l’esport

Pratiquer les jeux vidéo à haut niveau demande de mettre en place des stratégies de jeu complexes, pas toujours faciles à mettre en œuvre. Il faut analyser de très nombreux scénarios pour identifier les meilleures configurations possibles.

Le faire de manière humaine demande un travail titanesque.

Heureusement, l’analyse de données permet aux équipes professionnelles d’analyser de nombreuses parties de jeu en un temps record. Pour ainsi, améliorer leurs performances sportives.

Par exemple, les équipes qui participent à la célèbre compétition Esport, League of legends, ont toutes un Data analyst. Elles mettent en place des stratégies de jeu en fonction du profil des adversaires, et des parties effectuées.

Le rôle du Data analyst Esport

Dans le domaine de l’Esport, le Data analyst sera amené à :

• Récupérer des données sur Riotgames
• Analyser les données issues des parties réalisées : duels, performances des armes, durée du sort…
• Analyser les joueurs : style de jeu, performances…
• Créer une stratégie de jeu
• Conseiller le coach ou les joueurs directement sur les meilleurs stratégies à adopter

Dans league of legends, il y a différents personnages, différents objets, différents niveaux. Le Data analyst doit comprendre l’ensemble du jeu et son environnement pour identifier les meilleures stratégies de jeu possibles.

Combien de temps faut-il pour lancer un tel sort ?

Quand l’utiliser ? Dans quelle situation de jeu ?

Face à tel personnage, quelle est l’arme la plus efficace ?

Le Data analyst Esport devra répondre à ces questions.

Pour en savoir plus sur le métier, tu peux regarder cette interview d’un Data analyst Esport.

Focus sur le secteur de la supply chain

La supply chain est un secteur dynamique qui embauche chaque année plus de 500 000 personnes. C’est la 5ème activité économique en France.

Pour les Data analysts qui veulent travailler sur les enjeux logistiques, de nombreuses opportunités sont à saisir.

En août 2023, plus de 218 offres de Supply chain analyst sont disponibles.

Emploi data analyst

Le Data analyst supply chain est l’un des “25 métiers à exercer en 2025”, selon le magazine Capital. Les besoins dans le domaine sont croissants.

*Source : Magazine Capital - Hors série N°66 Oct / Nov / Dec 2022

La Data au service de la Supply Chain

La Supply chain fait face à de nombreux enjeux ; tels que la hausse des prix de l’énergie, la hausse des coûts des matières premières, la hausse des salaires…

Il est difficile pour les entreprises de devenir de plus en plus concurrentielles.

Pour continuer à dégager des bénéfices sur le long terme, elles doivent optimiser chacune des étapes de la chaîne d’approvisionnement et de distribution du produit.

L’optimisation des processus est donc indispensable pour contrer ces hausses.

Enjeux de la Supply chain - Infographie Robert Half

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Grâce à la donnée, les entreprises arrivent à anticiper l’offre et la demande. Cela leur permet de travailler de manière plus intelligente, en organisant mieux leurs processus métiers (approvisionnement, fabrication, distribution).

Le rôle du Data analyst supply chain

Dans le domaine de la supply chain, le Data analyst sera amené à :

• Récolter les données des différents départements de l’entreprise et du marché
• Analyser les données récoltées par rapport aux KPI’S du secteur
• Prévoir les volumes de vente sur une saison
• Anticiper l’évolution des prix d’un produit ou d’une matière première
• Proposer de nouveaux axes d’amélioration dans l’approvisionnement et la distribution des produits : Optimisation des délais de livraison, de la gestion des stocks
• Optimiser la gestion des compétences en interne selon l’activité de l’entreprise prévue sur une saison.

Focus sur le secteur RH

Depuis une décennie, les ressources humaines se digitalisent à vitesse grand V.

De nombreuses plateformes digitales RH voient le jour, comme Workday analytics.

Ces plateformes digitales permettent aux entreprises d’améliorer la productivité de leurs salariés et à moyen terme, d'influer sur leurs performances financières.

L’analyse des données RH les aident à développer leur business.

En 2017, 58% des décideurs ont recourent à des solutions pour analyser leurs données

source -  étude de MARKESS International.

Ces pratiques se développent au sein des organisations, et attirent de nouveaux acteurs sur le marché, les cabinets de conseils spécialisés en Data RH. C’est le cas, par exemple, de Datavalue-consulting, qui accompagne les organisations dans l’analyse de leurs données RH, dans le but d’améliorer leurs performances internes.

La Data au service des RH

Chaque pôle RH peut-être optimisé grâce aux pouvoirs de la donnée.

En misant sur l’optimisation des ressources humaines, les entreprises s’assurent d’obtenir des équipes plus engagées dans leur travail et plus opérationnelles.

Le rôle du Data analyst RH

Dans le domaine des ressources humaines, le Data analyst sera amené à :

• Comprendre les différents métiers de l’entreprise ;
• Analyser les données afférentes à chaque pôle RH (recrutement, formation, RSE…) ;
• Anticiper les besoins en compétences
• Détecter les potentiels burn out
• Réduire le turn over des effectifs
• Optimiser le processus de recrutement en mesurant les performances des campagnes engagées.

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Focus sur le secteur de l’environnement

Vous le savez, nous sommes en pleine transition énergétique. Dans le domaine de l’environnement, de nombreux défis sont à relever pour réduire l’impact de l’homme sur la planète.

Pour y arriver, l’Etat investira massivement 54 milliards d’euros dans des entreprises à impact positif. C'est le plan France 2030.

50 % de ces dépenses seront pour la transition écologique et énergétique, dont la majeure partie est pour la décarbonation de l’économie. Avec ce plan, l’Etat veut transformer durablement les secteurs clefs de l’économie française par l’innovation technologique et industrielle.

La Data au service de l’environnement

Le Big data permet d’optimiser les performances énergétiques des entreprises, en analysant leur consommation et en identifiant les axes d’amélioration possibles.

C’est ce qu’à compris l’entreprise Hello Carbo.

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Elle accompagne les organisations à maîtriser leur bilan carbone, grâce à l’analyse des données. En quelques clics seulement, les entreprises clientes peuvent comprendre leur impact environnemental, définir de nouveaux objectifs à atteindre et identifier le plan d’action à suivre pour y arriver.

Tout cela grâce au travail des professionnels de la data qui ont développé des outils sur mesure.

Ces outils et applications sont disponibles sur le site dataforgood.fr .

Dessus sont répertoriés les projets Data qui ont pour ambition de servir les enjeux écologiques du monde de demain.

Le rôle data analyst environnement

Dans le domaine de l’environnement, le Data analyst sera amené à :

• Collecter les données des entreprises ;
• Analyser les données liées à la consommation d’énergie ;
• Mesurer les impacts actuels de l’énergie sur l’environnement ;
• Simuler les impacts potentiels de l’entreprise sur l’environnement ;
• Identifier les facteurs qui impactent considérablement l’environnement ;
• Identifier les phénomènes qui permettent de réduire la consommation d' énergie ;
• Proposer des axes d’amélioration pour réduire l’impact de l’entreprise sur la planète

Focus sur le secteur bancaire

Le secteur bancaire connaît ces dernières années, une digitalisation sans précédent de ses activités ; développement des banques en ligne, automatisation des tâches (inscription, génération de documents…), développement de nouveaux services, etc.

Les banques sont dans un processus de transformation.

Pour atteindre leur objectif, elles ont besoin de Data analyst. Ce qui explique les nombreuses offres d’emplois disponibles dans le secteur.

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La Data au service de la banque

En 2023, les banques sont face à un challenge, satisfaire leurs clients au risque de les voir sans aller. Les faits sont là, les banques qui investissent davantage d’efforts dans l’expérience client ont une croissance 3,2 fois plus rapide que leurs concurrents.

Pas question de se louper. Heureusement pour elles, la data les aident à relever ce challenge. Grâce aux données disponibles, elles peuvent améliorer leur compréhension des clients.

Le rôle d’un Data analyst banque

Dans le domaine de la banque, le Data analyst sera amené à :

• Collecter les données des clients
• Analyser leur historique et leurs comportements d’achat
• Définir des tendances : (% de clients qui utilisent l’application mobile, % de clients qui sont à découvert…)
• Identifier les phénomènes qui complexifient le parcours client
• Proposer de nouveaux axes d’amélioration de l’expérience client

Focus sur le secteur de l’assurance

Le secteur de l’assurance Français est l’un des plus dynamiques au monde. En 2022, les assurTech Françaises ont levé 604 millions d’euros. Ces startups révolutionnent le monde de l’assurance, en proposant des solutions digitales de plus en plus efficientes.

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La Data au service de l’assurance

Dans un monde où les risques s’intensifient (catastrophes naturelles, cyberattaques, épidémies) et où les attentes clients évoluent (offres personnalisées, réactivité, transparence), la Data apparaît comme une solution.

C’est la raison pour laquelle la compétence “traitement de big data” apparaît en 5ème position de l’étude opportunités et évolutions des métiers - prospective Atlas.

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Le rôle du Data analyst dans l’assurance

Dans le domaine de l’assurance, le Data analyst sera amené à :

• Collecter divers types de données : météorologiques, objets connectés,
• Analyser les comportements d’achats des clients et leur utilisation des objets connectés
• Définir des analyses prédictives en cas de catastrophe naturelle ou autre
• Proposer des axes d’amélioration dans la personnalisation des offres
• Anticiper les résiliation de contrats

Focus sur le secteur de la santé

Le secteur de la santé a connu plusieurs grands changements ces dernières années, en grande partie grâce aux avancées technologiques et aux évolutions dans la manière dont les soins de santé sont dispensés et gérés. Voici quelques-uns des grands changements observés dans le secteur de la santé :

• Numérisation des dossiers médicaux ;
• Télémédecine et santé numérique ;
• Intelligence artificielle (IA) et Big Data ;
• Santé mobile & wearables (montres et bracelets intelligents) ;
• Etc…

La santé s’est digitalisée

La Data au service de la santé

L’analyse des données permet au secteur de la santé d’améliorer ses pratiques. Voici une liste des bénéfices de l’utilisation du Big Data.

Le rôle du Data analyst dans la santé

Dans le domaine de santé, le Data analyst sera amené à :

• Collecter les données des systèmes de soin et des patients ;
• Analyser les données santé des patients (maladies, âges, symptômes…) ;
• Définir des tendances pour comprendre les problèmes de santé ou des facteurs de risque ;
• Élaborer des modèles prédictifs pour anticiper les épidémies de maladies ou estimer les taux de fréquentation des hôpitaux ;
• Évaluer des traitements ou des protocoles ;
• Anticiper les risques potentiels en cas d’opération ou prise de traitement.

Recrutement Data analyst

Si tu veux connaitre le noms des entreprises qui recrutent en ce moment, viens vite lire cet article qui parle des entreprises qui recrutent le plus de Data analysts à Paris.