Ce professionnel joue un rôle crucial dans l’interprétation des données pour guider les décisions stratégiques. Sa mission principale ? Analyser, interpréter et présenter les données pour en extraire des informations pertinentes. Le Data Analyst transforme les données brutes en insights compréhensibles, aidant ainsi les entreprises à comprendre les tendances et à optimiser leurs performances. Le métier du Data Analyst évolue constamment, car aujourd’hui, utiliser la data, c’est un levier de croissance.

Beaucoup d’entreprises ont compris l’intérêt du big data. Parce que les enjeux sont grands. 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.

‍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 !

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. Cela va souvent prendre la forme de Dashboards, et autres solutions de Data Visualisation. Il va par exemple utiliser Power BI ou Tableau Software pour créer ces Dashboards. 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.

Définition du Data Analyst

Les Data Analysts sont responsables de la validation, collecte, groupage, transformation, analyse et interprétation des données et reporting des données utilisées pour la prise de décisions. Ils analysent et visualisent les informations à partir des données pour les stakeholders. On parle d’ailleurs souvent de données décisionnelles. Car elles impactent directement les décisions prise par la direction d’une entreprise. Leur rôle principal est de collecter, nettoyer et interpréter, de découvrir les informations utiles, tirer des conclusions et fournir des recommandations basées sur les données afin d’atteindre des objectifs professionnels.

Quel est le rôle d’un Data Analyst ?

Avec une formation en statistiques, mathématiques ou informatiques, le Data Analyst est chargé d’analyser et d’interpréter les données pour aider l’entreprise dans sa prise de décision. Il utilise des techniques statistiques et des outils de visualisation de données pour identifier les tendances, créer des modèles et produire des rapports compréhensibles par les décideurs. Le Data Analyst travaille étroitement avec différents départements pour comprendre leurs besoins en données et fournir des analyses pertinentes qui peuvent influencer les stratégies et les opérations de l’entreprise. Il assure également que les données utilisées sont exactes et conformes aux normes et réglementations en vigueur, comme le RGPD.

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

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

• Recueil, Web scraping 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.

Quelles sont les responsabilités d’un Data Analyst ?

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

Quelles compétences faut-il pour devenir Data Analyst ?

Pour exercer le métier de Data Analyst, il faut maîtriser plusieurs compétences techniques et analytiques pour exceller dans son rôle. En plus d’avoir une solide formation académique, il doit :

• Maîtriser des langages de programmation tels que SQL, Python ou R, indispensables pour manipuler et analyser les données.
• Être capable de manipuler et de nettoyer efficacement de grandes quantités de données.
• Connaître des outils d’analyse de données tels que Excel, Tableau ou Power BI, qui sont essentiels pour visualiser les données et communiquer les résultats de l’analyse.
• Avoir une solide compréhension des principes mathématiques et statistiques, pour interpréter correctement les données et tirer des conclusions valables.
• Être capable de construire et de tester des modèles statistiques pour faire des prédictions basées sur les données.
• Avoir une bonne compréhension des principaux secteurs dans lesquels il peut travailler, comme l’industrie, le commerce, le marketing, la finance, les banques, les assurances et la santé. Cela lui permet de comprendre les enjeux spécifiques à chaque secteur et d’adapter son analyse en conséquence.
• Avoir une capacité à communiquer efficacement les résultats de ses analyses pour pouvoir transmettre efficacement les résultats de son analyse aux autres membres de l’entreprise, qu’ils soient Data Scientist ou Comptable.

Maîtrise des chiffres et des statistiques

Alors bien sûr, en termes de Hard Skills, savoir analyser des chiffres et lire des statistiques est une compétence indispensable. En effet, le Data Analyste analyse constamment des statistiques et des chiffres. Et cela sous toutes leurs formes. Que ce soit en Web Analytics, ou alors en analysant une base de données, vous n’y échapperez pas. Les mathématiques sont partout, et sous toutes leurs formes dans l’univers du big data. Cependant pas de panique si vous n’êtes pas doués en mathématiques. Celles qui sont utilisées par les Data Analysts ne dépassent généralement pas le niveau terminale du lycée. Et généralement, toutes les formations de Data Analyst proposent justement un “réajustement” et un réapprentissage des bases de statistique pour pouvoir s’orienter vers les métiers de la donnée.

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. Car oui, effectivement, au 21ème siècle les bases de données ne sont plus faites de papier. Vous allez notamment pouvoir vous former à trois langages de programmations principaux pour devenir Data Analyst :

• 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.

Capacité à analyser les données pour identifier les domaines à améliorer

Également, 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. 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.

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. 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. 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.

Quels sont les outils du Data Analyst ?

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

‍Les outils de Data Visualisation

Les outils de Data Visualisation pour les analystes de données sont assez variés. D’autant plus qu’une entreprise A peut ne pas utiliser le même logiciel qu’une entreprise B pour effectuer son analyse. Parmi les outils de Data Visualisation les plus connus on va avoir :

• 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, la solution Cloud gratuite de Google, pour connecter ses données Google et venant d’autres sources données externes.

Le code avec Python, R, et SQL

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

Quels autres outils peut utiliser un Data Analyst ?

Le Data Analyst peut utiliser de nombreux autres outils, parmi 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 Web-scrapers comme Octoparse.io pour faire du Data Mining une tâche plus simple et moins chronophage.

Quelles études pour devenir Data Analyst ?

Mais alors après tout ça, comment devenir data analyst ?

Pour devenir Data Analyst, les parcours académiques s’étendent du Bac+3 au Bac+5, avec des formations telles que la Licence en statistique, Master en data science ou Master en analyse de données. Les écoles d’ingénieurs offrent également des formations dédiées en Data Science, Intelligence Artificielle et en Data Engineering comme au LIAT.

‍Dans une formation pour Data Analyst

Nous sommes de nombreux organismes de formation à proposer une formation pour se convertir en data analyst. Au LIAT, nous avons plusieurs formats qui peuvent vous correspondre.

‍Idéal pour monter en compétences

Si vous voulez monter en compétence ou en acquérir, une formation pour devenir Data Analyst. 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.

Idéal si vous êtes en reconversion

Si vous êtes en reconversion, une formation en Data Analyst peut être une très bonne solution. 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. Cela permet aussi, de ne pas retourner en études, et donc de garder une certaine compétitivité tout en restant sur le marché du travail.

Les missions principales d’un Data Analyst

Le Data Analyst explore, trie et analyse les données afin de fournir des insights précieux à l’entreprise. Du langage des chiffres à la création de tableaux de bord visuels, il transforme les données brutes en véritables histoires exploitables.

Issu d’une formation en statistiques ou en analyse de données, le Data Analyst a pour responsabilité principale de déchiffrer les tendances cachées dans les montagnes de données. Il jongle avec les outils d’analyse et utilise son flair pour déceler des schémas, répondre à des questions cruciales et guider les prises de décision.

Pour embrasser cette carrière, une formation universitaire en statistique, informatique ou mathématiques appliquées est souvent privilégiée. Des compétences pointues en langages de programmation comme SQL, Python ou R sont des atouts essentiels. Le Data Analyst doit également maîtriser des outils de visualisation de données, tels que Tableau ou Power BI, pour donner vie aux informations.

Le Data Analyst se pose en véritable architecte de l’intelligence décisionnelle. Il analyse les données pour identifier les opportunités de croissance, évaluer les performances des campagnes marketing, et contribuer à l’optimisation des processus opérationnels. Son travail ne se limite pas à des chiffres froids ; il raconte l’histoire derrière chaque donnée, permettant à l’entreprise de prendre des décisions éclairées.

En résumé, le Data Analyst est bien plus qu’un expert des chiffres. C’est un narrateur de données, un traducteur entre le langage des données et le langage humain. Alors, si vous vous demandez comment des chiffres peuvent raconter une histoire captivante, le métier de Data Analyst est la réponse, alliant logique et créativité pour dévoiler l’invisible dans l’univers des données.

Les entreprises susceptibles d’employer un Data Analyst

Les Data Analysts sont recherchés dans une variété de secteurs, incluant les entreprises technologiques, les banques et institutions financières, les entreprises de marketing et les organismes de santé. Ils jouent un rôle essentiel dans les entreprises axées sur les données, de la start-up innovante aux grandes multinationales.

Quel est le salaire moyen d’un Data Analyst ?

Le salaire d’un Data Analyst varie selon l’expérience et le secteur d’activité.

Les perspectives d’évolution professionnelle d’un Data Analyst

Les Data Analysts peuvent évoluer vers des postes de responsables d’analyse de données, de Data Scientists, ou encore de consultants en business intelligence. Leur expertise en analyse de données leur ouvre des portes vers des rôles stratégiques au sein des entreprises, comme des postes de direction dans le domaine de la data ou du digital.