C’est un des métiers les plus représentés à ce jour en data, le data analyst va exploiter et analyser les données pour en tirer des observations business – des insights utiles.
Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?
Le data analyst va aider l’entreprise à accéder à la donnée en fournissant des analyses basées sur les bases de données qu’on lui fournit. Comment répondre à des problématiques métiers via de la donnée ? Voici le quotidien du Data analyst !
Des tâches très diverses
Les tâches d’un data analyst peuvent être très diverses. Entre une étude de marché, qui va plutôt nécessiter des compétences en statistique inférentielle, construire un dashboard qui va plutôt nécessiter des compétences en compréhension de l’expérience utilisateur et faire des prédictions qui nécessite des compétences en mathématiques, le Data Analyst ne risque pas de s’ennuyer !
Quelle est la différence entre un data analyst et un data scientist ?
Pour la même mission, un poste de data scientist dans une entreprise A pourrait très bien être un poste de data analyst dans une entreprise B. Par exemple, dans certaines entreprises tout ce qui est prédiction est réservé aux data scientists, tandis que dans d’autres et selon les cas, cela peut être réparti entre data scientists et analysts. De l’autre côté, la partie “créer des dashboards” peut être réservée aux data analysts. Si on doit résumer en une phrase, le data analyst sera plus concentré sur les sujets d’analyse tandis que le data scientist sera de son côté plus orienté sur la création de modèles de prédiction.
Dans quel secteur peut-il travailler ?
Finance, Santé, Industrie, Conseil, Technologies, Luxe… voici quelques exemples de secteurs dans lesquels peut travailler un data analyst. De manière générale, l’ensemble des secteurs ont besoin de data analysts ! Je vous conseille cet article pour avoir plus de détails sur l’impact de la data sur les différents secteurs !
Les missions d’un Data Analyst
Voici quelques missions qui lui sont demandées :
- Recueillir et extraire des sources de données pertinentes qu’il va ensuite traduire en informations
- Réaliser des tests statistiques sur les données
- Créer des dashboards automatisés, c’est-à-dire qui s’actualisent tout seul, quotidiennement et en temps réel.
- Production d’analyses qui vont aider les équipes : Marketing, Finance, Commerciales et aussi la Direction.
- Réaliser des études de marché peut aussi faire partie de la mission
- Réaliser des prédictions simples (régressions linéaires, logistiques)
Quelles sont les compétences techniques d’un data analyst ?
Un data analyst va avoir plusieurs pôles de connaissance bien distincts :
- Maîtrises de langage de programmation : Au quotidien, il peut être amené à utiliser plusieurs de ces langages : Excel, avec du VBA pour automatiser pour les équipes data les moins avancées. Excel peut aussi pour certaines analyses ponctuelles, Python et R pour les analyses statistiques poussées. Il peut aussi être amené à utiliser d’autres langages pour SAS ou SPSS.
- Des logiciels de data-visualisation tels que Power BI, Tableau Software, Looker ou encore Google Looker Studio
- Des connaissances en statistiques sont évidemment nécessaires.
Avec quelles équipes travaille un Data Analyst ?
Cela dépend de l’entreprise, mais il va généralement travailler avec ces équipes là :
- Les équipes marketing et études, pour les aider à montrer que le business est pertinent
- Les équipes produit pour les aider à prendre des décisions sur l’évaluation des produits
- Il peut travailler avec la direction pour les aider à produire des tableaux de bord pour prendre les bonnes décisions
- Les équipes de développement, car une grande partie de la donnée vient généralement de ces équipes là.
- Le Data Analyst va aussi évidemment travailler avec le reste de l’équipe Data, notamment les Data Engineers qui vont aider à récupérer la data en amont.
Quelques exemples de projet d’un Data Analyst
Voici deux exemples de projet que peut mener un Data Analyst :
Monter un tableau de bord de suivi des ventes
On peut demander à un Data Analyst de créer un tableau de bord de suivi des ventes. Très concrètement, cela signifie faire des data-visualisations pour comprendre comment sont organisées les ventes dans un magasin :
- Chiffre d’affaires et/ou marge par produit
- Même chose par catégorie ou sous-catégorie de produit
- Comprendre la répartition géographique des ventes
Le nombre de visualisations possible est infini est c’est même là que le métier de Data Analyst peut se rapprocher de celui d’artiste. Mais il doit avoir un objectif précis en tête : avoir un impact business.
Analyser l’impact d’une nouvelle fonctionnalité
Votre entreprise crée une application et a déployé une nouvelle fonctionnalité importante. En tant que Data Analyst, il peut vous être demandé d’analyser l’impact de cette nouvelle fonctionnalité. Cet impact peut se modéliser sous diverses formes :
- Chiffre d’affaires
- Niveau d’utilisation de la plateforme (nombre d’utilisateurs, nombre d’utilisations par mois)
- Nombre d’installations, nombre de désinstallations
- Engagement : le nombre d’interactions (likes, dislikes, commentaires, …)
Quel est le salaire d’un data analyst ?
Un data analyst débutant pourra démarrer à un salaire brut annuel compris entre 38 000 et 48 000 euros et son salaire se situera entre 45 000 et 60 000 euros bruts annuels après 3 ans d’expérience. (Source)
Quelles sont les perspectives d’évolution du Data Analyst ?
Parfois le data analyst peut décider d’aller sur plus de prédictif et évoluer vers un poste de Data scientist. Après quelques années en poste, il pourra devenir Lead Data Analyst. Il peut aussi évoluer vers un poste de management, comme tous les postes en data c’est-à-dire chief data officer qui est aussi appelé head of data.
Le métier de Data Analyst est un métier en constante évolution, tant sur l’amélioration des outils utilisés que dans le fait que les entreprises data sont de plus en plus matures. La réglementation (notamment le RGPD) influe aussi sur les missions du Data Analyst. La demande pour ce métier est en forte progression, les besoins en analyse ne faisant qu’augmenter.
