MÉTIER
Data Analyst
Le métier de Data Analyst est aujourd’hui au cœur de la stratégie des entreprises modernes. En extrayant des insights précieux, ces experts guident les décisions stratégiques, améliorent les performances et optimisent les processus.
Le métier de Data Analyst
À l’ère de la digitalisation massive, la data est reine.
Un Data Analyst est bien plus qu’un simple analyste de données. Son rôle est déterminant. Il collecte, organise et analyse de grandes quantités d’informations. L’objectif : dégager des tendances lui permettant de faire des recommandations stratégiques.
Cet expert joue un rôle crucial dans des domaines variés comme le marketing digital, la finance, l’e-commerce et la logistique. Qu’il s’agisse d’optimiser une campagne publicitaire ou de prévoir les ventes futures, ses analyses déterminent les décisions stratégiques des entreprises.
« Data beats opinion »
Proverbe.
Les données sont au cœur de l’économie moderne. En effet, qu’il s’agisse d’optimiser une campagne publicitaire, de prévoir les ventes ou de rationaliser la logistique, l’impact est tangible.
« 87,9 % des entreprises considèrent les investissements en données et analyses comme une priorité organisationnelle »
2024 Data and AI Leadership Executive Survey.
Les Data Analysts traduisent des chiffres complexes en plans d’actions concrets et mesurables, ce qui en fait des acteurs indispensables dans tous les secteurs.
Pour vous préparer à ce métier, nous avons créé un programme intensif dédié aux personnes en reconversion : « Formation Courte Data Analyst ».
Les compétences pour devenir Data Analyst
Un Data Analyst doit maîtriser un éventail de compétences techniques et interpersonnelles.
Compétences techniques
- SQL : Maîtriser SQL est indispensable pour interroger, manipuler et organiser des bases de données relationnelles. Cela inclut l’optimisation des requêtes pour extraire des insights rapidement et efficacement, même à partir de vastes ensembles de données.
- Python : Python est un outil clé pour automatiser les analyses, manipuler des jeux de données complexes, et construire des modèles analytiques avancés. Des bibliothèques comme Pandas, NumPy ou Matplotlib sont couramment utilisées pour ces tâches.
- Tableau et Power BI : Ces outils de visualisation permettent de créer des dashboards interactifs qui rendent les données compréhensibles. Ils sont essentiels pour présenter des insights de manière claire et convaincante, surtout pour des publics non techniques.
- Statistiques et mathématiques : Comprendre les bases de la statistique descriptive, les distributions et les modèles prédictifs est crucial pour analyser les tendances et faire des prévisions.
- Data Wrangling et Cleaning : Savoir nettoyer et préparer les données pour l’analyse est une compétence essentielle. Des données incorrectes ou incomplètes peuvent fausser les conclusions.
Compétences interpersonnelles
- Capacité à vulgariser des informations complexes : Un bon Data Analyst sait transformer des analyses techniques en recommandations claires et actionnables pour différents publics, comme les équipes dirigeantes ou opérationnelles.
- Collaboration interdisciplinaire : Travailler en synergie avec les équipes marketing, IT, produit ou finance est indispensable pour comprendre les besoins métiers et aligner les analyses avec les objectifs stratégiques.
- Sens du détail et rigueur : Une analyse incorrecte peut coûter cher à une organisation. Les Data Analysts doivent être minutieux pour garantir l’exactitude et la fiabilité des résultats.
- Curiosité et apprentissage continu : Avec l’évolution rapide des outils et des technologies, un Data Analyst doit être en veille constante pour rester compétitif et adopter de nouvelles méthodes ou outils adaptés à son secteur.
Perspectives de carrière et salaires d’un Data Analyst
UNE POSITION DÉTERMINANTE
Le métier de Data Analyst offre de nombreuses opportunités d’évolution professionnelle et des perspectives salariales attractives. En élargissant ses compétences, un Data Analyst peut viser des postes tels que :
📈 Responsable Analytics : pour superviser des équipes et piloter des projets stratégiques complexes.
🧪 Data Scientist : pour travailler sur des modèles prédictifs avancés et l’IA.
🎯 Consultant BI (Business Intelligence) : pour conseiller les entreprises sur leurs stratégies data.
Le métier de Data Analyst est plebiscité sur le marché du travail, notamment dans les startups, les agences digitales et les grandes entreprises qui cherchent à exploiter leurs données pour optimiser leurs processus décisionnels et renforcer leur compétitivité.
Ces perspectives illustrent l’importance de se former pour répondre à la demande croissante d’experts en analyse de données.
Devenir Data Analyst est accessible à tous les titulaires d’un baccalauréat grâce à notre « Bachelor stratégies digitales & IA génératives ». Ce Bachelor est totalement gratuit pour les apprenants.
SALAIRE À L’ENTRÉE
35k€ brut/an
SALAIRE D’UN SENIOR
+70k€ brut/an
Les principales missions du Data Analyst
DES MISSIONS AU COEUR DE LA STRATÉGIE DES ENTREPRISES
Collecte et structuration des données
Rassemblez des données provenant de multiples sources comme des bases de données internes, des plateformes marketing ou des outils CRM. Organisez ces données pour garantir leur qualité et leur pertinence avant de les analyser. Cette étape est cruciale pour fournir des insights fiables et exploitables.
Analyse des performances grâce à la data
Étudiez les KPIs (Key Performance Indicators) tels que le ROI, le taux de conversion ou le CPC pour évaluer l’efficacité des campagnes marketing ou des projets opérationnels. Vos analyses guideront les décisions stratégiques et aideront à identifier des opportunités d’amélioration.
Création de dashboards interactifs
Concevez des tableaux de bord dynamiques à l’aide d’outils comme Tableau ou Power BI. Ces visualisations permettent de rendre les données accessibles et compréhensibles pour les parties prenantes, facilitant ainsi la prise de décision.
Développement de modèles prédictifs
Utilisez des algorithmes et des outils comme Python ou R pour construire des modèles prédictifs. Ces analyses permettent d’anticiper les tendances du marché, de prévoir les ventes ou encore de réduire les risques liés à certaines décisions stratégiques.
Collaboration avec les équipes métiers
Travaillez en étroite collaboration avec les équipes marketing, produit ou finance pour comprendre leurs besoins et traduire leurs problématiques en solutions basées sur les données. Ce rôle transversal vous positionne comme un élément clé dans les décisions opérationnelles.
Veille technologique et amélioration continue
Restez à jour sur les dernières innovations en matière d’analyse de données, d’intelligence artificielle et d’outils analytiques. Adoptez de nouvelles méthodes pour améliorer la précision et l’efficacité des analyses, et assurez-vous de suivre les réglementations en vigueur.
En pratique
Devenir Data Analyst
- Posséder et/ou développer les soft skills nécessaires (voir graphique)
- Avoir une forte appétence pour la technologie et une compréhension des bases de données
- Maîtriser les outils d’analyse et de visualisation de données
- Comprendre les logiques des modèles statistiques et prédictifs
La journée type du data analyst
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