Data Analyst : Fiche métier du Data Analyst (Chiffres 2024)

Le métier du Data Analyst évolue constamment.

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En effet, en 2024, les missions du Data Analyst ne sont plus les mêmes que celles de 2023. Et encore plus si on remonte quelques années en arrière.

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Il nous semblait important, chez DataBird, de fournir une version à jour de la fiche métier de Data Analyst.

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De ses missions, mais également du rôle qu'il possède au sein d'une entreprise.

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D'ailleurs, en parlant d'entreprise, elles sont de plus en plus nombreuses à avoir besoin de Data Analyst pour leur activité. Et beaucoup de personnes souhaitent se former pour devenir Data Analyst.

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Car aujourd'hui, utiliser la data, c'est un levier de croissance.

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Et beaucoup d'entreprises ont compris l'intérêt du big data. Parce que les enjeux sont grands.

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En embauchant des Data Analysts, ces entreprises peuvent utiliser des données pour leur prise de décision auxquelles elles n'avaient, auparavant, pas accès, ou alors un accès très restreint ou incomplet.

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Voyons ensemble, le rôle du Data Analyst, ses responsabilités, ainsi que les différentes compétences nécessaires pour se diriger vers ce métier d'avenir du big data !

Data Analyst fiche métier : Qu’est ce qu’un Data Analyst ?

La mission principale du Data Analyst, est d'analyser la donnée produite par une entreprise, puis de rendre des conclusions sur ces données en elle mêmes.

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Cela va souvent prendre la forme de Dashboards, et autres solutions de Data Visualisation.

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Il va par exemple utiliser Power Bi ou Tableau Software pour créer ces dashboards.

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Il va ensuite rendre ses conclusions (et les dashboards qu'il aura créé) à sa hiérarchie pour qu'elle puisse ensuite prendre des décisions opérationnelles et stratégiques.

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Définition du Data Analyst

Un Data Analyst est une personne qui collecte, analyse et interprète des données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. On parle d'ailleurs souvent de données décisionnelles. Car elles impactent directement les décisions prise par la direction d'une entreprise.

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Quel est le rôle d’un Data Analyst ?

Le rôle principal d'un Analyste de données est d'aider sa hiérarchie à prendre les bonnes décisions vis -à -vis des données du big data.

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Il doit faire le lien entre les données récoltées et stockées dans des bases de données, et sa hiérarchie qui ne comprend pas la donnée qui est récoltée.

Cependant ce n'est pas l'unique rôle du Data Analyst.

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En effet, un Data Analyst est un rôle polyvalent — d'autant plus si il est dans un startup — et il peut régulièrement ou occasionnellement mener les actions suivantes :

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• Recueil, Webscraping et extraction des données
• Stockage des données dans un Data Warehouse
• Mise en place de process et de pipelines de données
• La création de dashboard et de tableaux de reporting
• La mise en place d'une Data Governance pour toutes les données récoltées par l'entreprise

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Quelles sont les responsabilités d’un Data Analyst ?

Le Data Analyst a une responsabilité de vulgarisation de la donnée/data à toute son entreprise.

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En effet, c'est souvent lui qui doit faire le pont entre ce que les données rendent comme "fait avéré" et les envies et ambitions de sa direction.

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C'est donc à lui de savoir rendre compte de ce que dit la donnée, et d'en tirer les bonnes conclusions, mais également de diriger sa direction vers la bonne décision.

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C'est également l'analyste de données qui est responsable de communiquer les données à toute l'entreprise, et à surtout, bien expliquées les données communiquées.

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La mise en place d'un Dashboard simple, avec des KPI précis et bien expliqués, peut être une bonne chose pour communiquer la data au plus grand nombre.

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Quelles compétences faut-il pour devenir Data Analyst ?

Maîtrise des chiffres et des statistiques

Alors bien sûr, en terme de Hard Skill, savoir analyser des chiffres et lire des statistiques est une compétence indispensable !

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En effet, le Data Analyste analyse constamment des statistiques et des chiffres. Et cela sous toutes leurs formes.

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Que ce soit en Web Analytics, ou alors en analysant une base de données, vous n'y échapperez pas.

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Les maths sont partout, et sous toutes leurs formes dans l'univers du big data.

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Cependant pas de panique si vous n'êtes pas doués en mathématiques.

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Les mathématiques utilisées par les Data analysts ne dépassent généralement pas le niveau terminale du lycée.

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Et généralement, toutes les formations de Data Analyst proposent justement un “réajustement” et un ré-apprentissage des bases de stats pour pouvoir s'orienter vers les métiers de la donnée.

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Maîtrise de l'outil informatique et de langages de programmation

Aujourd'hui, c'est indispensable de s'y connaître en programmation (avec des langages bien particuliers à la Data) pour pouvoir effectuer le métier Data Analyst.

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Car oui, effectivement, au 21ème siècle les bases de données ne sont plus faites de papier !

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Vous allez notamment pouvoir vous former à trois langages de programmations principaux pour devenir Data Analyst :

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• Python : Langage polyvalent utilisé avec des bibliothèques comme Pandas et NumPy pour manipuler et analyser des données, ainsi que des outils comme Matplotlib et Scikit-learn pour la visualisation et l'apprentissage automatique.
• R : Langage spécialisé dans l'analyse statistique et la visualisation des données, avec des packages comme ggplot2 pour la visualisation et dplyr pour la manipulation des données.
• SQL : Langage de requête utilisé pour interagir avec les bases de données relationnelles, essentiel pour extraire, manipuler et analyser des données stockées dans ces bases de données. Outil indispensable du big data !

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Capacité à analyser les données pour identifier les domaines à améliorer

Egalement, il en va de soi, mais savoir interpréter la donnée et savoir rendre les conclusions de cette donnée est une compétence obligatoire dans l'univers du big data !

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Donc savoir faire parler un graphique, et comment cela impacte le quotidien de l'entreprise, comment les résultats de ce trimestre vont impacter les budgets de l'année prochaine, etc...

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Une bonne communication et une capacité à vulgariser les données

Comme dit précédemment, un des rôles piliers du Data Analyst est de vulgariser la donnée aux non-initiés.

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Donc cela passe par de très bonnes compétences relationnelles, un certain sens pédagogique pour expliquer la donnée, et également la patience pour savoir gérer les décideurs un peu trop pressés.

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Il doit également bien savoir communiquer avec les différentes personnes d'un pôle Data, comme le Data Scientist, le Data Engineer, chief data officer ou encore le Machine Learning Engineer.

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Quels sont les outils du Data Analyst ?

Le Data Analyst va utiliser des outils spécialisés, et variés, voyons ensemble quels outils il peut utiliser :

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Les outils de Data Visualisation

Les outils de Data Visualisation pour les analystes de données sont assez variés.

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D'autant plus qu'une entreprise A peut ne pas utiliser le même logiciel qu'une entreprise B pour effectuer son analyse !

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Parmis les outils de Data Visualisation les plus connus on va avoir :

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• Power Bi, l'outil de Microsoft, qui est le plus populaire, car semi-gratuit.
• Tableau Software, le second du marché qui est très populaire avec les solutions cloud.
• Qlik, qui associé à Talend, devient leader en architecture et pipe de données et de l'analyse de ces données.
• Looker Studio (anciennement Data Studio) la solution Cloud gratuite de Google, pour connecter ses données Google et venant d'autres sources données externes.

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Le code avec Python, R, et SQL

Et bien sûr, que serait un Data Analyst sans ses outils de code?

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Un Data Analyst va utiliser en langage de programmation :

• Le python, pour monter des architectures de données et les organiser dans un entrepôt de données.
• Le R pour visualiser la donnée et faire ses analyses via une base de données.
• Le SQL pour faire des requêtes aux bases de données.

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Quels autres outils peut utiliser un Data Analyst ?

Le Data Analyst peut utiliser de nombreux autres outils, parmis eux :

• ChatGPT et son code interpreter
• Des logiciels "In-Houses" développés spécialement en interne pour l'entreprise
• Des éditeurs de code comme SublimeText, Visual Studio Code, CodePen etc...
• Des visualiseurs d'architectures de données comme LucidChart.
• Des Webscrapers comme Octoparse.io pour faire du Data Mining une tâche plus simple et moins chronophage.

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Les salaires perçus pour un Data Analyst

Quel est le salaire d’un Data Analyst Junior ?

Le salaire d'un Data Analyst Junior en France, est en moyenne de 43 000€ par an.

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Le salaire d'un Analyste de données Junior à Paris est en moyenne de 45 000€ par an, soit plus élevé de 2000€ qu'en province.

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Quel est le salaire d’un Data Analyst Senior ?

Le salaire d'un Data Analyst Senior en France est en moyenne de 52 000€ par an.

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Le salaire d'un Analyste de données Senior à Paris est en moyenne de 53 000€ par an, soit plus élevé de 1000€ qu'en province.

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Quelles études pour devenir Data Analyst ?

Mais alors après tout ça, comment devenir data analyst ?

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Dans une formation pour Data Analyst

Nous sommes de nombreux organismes de formation à proposer une formation pour se convertir en data analyst !

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Chez DataBird, nous avons plusieurs formats qui peuvent vous correspondre.

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Idéal pour monter en compétences

Si vous voulez monter en compétence ou en acquérir, une formation pour devenir Data Analyst peut être une excellente alternative à faire un Master spécialisé en Data Analyse.

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Vous pouvez obtenir un acquis de compétences, et prétendre donc un job d'analyste de données sur le marché du travail ou alors prétendre à un meilleur salaire.

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Idéal si vous êtes en reconversion

Si vous êtes en reconversion, une formation en Data Analyse peut être une très bonne solution.

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Car en effet, il existe une variété de différents formats pour s'adapter à votre emploi du temps, si par exemple vous souhaitez vous former tout en restant en poste !

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Cela permet aussi, de ne pas retourner en études, et donc de garder une certaine compétitivité tout en restant sur le marché du travail.

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Dans une école de commerce ou à l’université en Master Spécialisé

Certaines écoles de commerce proposent des formations à la Data Analyse.

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Pour des étudiants, souhaitant se spécialiser, c'est l'idéal. Car en sortant des études, on est directement embauchable.

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Parfois, ces écoles proposent également des cursus en alternance. Ce qui permet à l'étudiant d'être payé, d'avoir sa formation payée, et d'acquérir de l'expérience professionnelle tout en étant en étude.

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Par contre, cela peut beaucoup moins être l'idéal si vous souhaitez vous reconvertir. Car l'alternance est soumise à des catégories d'âge bien précises.

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Il convient également de réfléchir de façon plus macro.

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Avec tous les métiers disponibles dans l'univers de la Data, est ce qu'un poste de Data Scientist ne me conviendrait pas ? Ou même un poste de Data Engineer ?? Et finalement quelles sont les différences entre un Data Analyst et un Data Scientist ??

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Pas de socusi ! En plus des cursus de Data Analyse, il y a également du côté des écoles d'ingénieur, les cursus Data Engineer et Data Scientist.

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Ces cursus sont souvent en école d'ingénieur car ils nécessitent des bases en programmation et Machine Learning, Deep learning ou encore Data Mining.

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Bien sur, on peut également devenir Data Analyst sans diplôme spécifiquement lié à la Data Analyse.