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Fiche métier : Data Analyst

Aujourd’hui, beaucoup de données sont collectées sur internet. Une mine d’or pour les entreprises pour qui l’analyse de données est créatrice de valeur ajoutée (banque, assurance, e-commerce, etc.). Mais encore faut-il savoir la traiter !

Être Data Analyst c’est analyser les données, c’est-à-dire exploiter, trier et modéliser les flux de données afin qu’elles puissent être réutilisées par les entreprises.

Présentation du métier de Data Analyst

Ces spécialistes des chiffres et des statistiques traitent les données pour en extraire les informations pertinentes et répondre à une problématique. Le but ? Les rendre exploitables et compréhensibles pour tout le monde, mais aussi identifier les tendances afin d’orienter la stratégie de l’organisation et optimiser la productivité d’une tâche.

Prenons un exemple concret : un·e Data Analyst peut collecter et analyser les données d’une boutique en ligne pour mieux comprendre sa clientèle et adapter ses offres en conséquence.

Le métier de Data Analyst peut être souvent confondu avec le métier de Data Scientist : il existe bel et bien des similitudes, mais il y a tout de même des différences à notifier. Le·la Data Analyst collecte et interprète des données pour que les organisations puissent guider leur stratégie. Son travail sert souvent de base aux Data Scientists, qui créent des modèles prédictifs et analytiques pour résoudre des problèmes plus complexes :

Imaginons une entreprise de commerce en ligne. Le·La Data Analyst se plonge dans les données d’achat, analyse les préférences des clients et suggère des ajustements de tarification et des promotions ciblées. Son travail concret et immédiat guide la stratégie quotidienne.

Le·a Data Scientist, à partir des analyses du·de la Data Analyst, crée des modèles prédictifs sophistiqués. Par exemple, en utilisant les habitudes d’achat passées, il·elle développe un modèle pour prédire le comportement futur des clients. Ces modèles plus complexes aident l’entreprise à anticiper les tendances à long terme, dépassant la simple adaptation pour résoudre des défis stratégiques.

Quelles sont ses missions ?

Ses missions :
  • Collecter, trier et structurer les données afin de les rendre compréhensibles.
  • Identifier et interpréter les tendances afin d’aider les organisations à construire une stratégie efficace.
  • Préparer un rapport clair et détaillé des analyses faites, avec des visuels et des recommandations pour orienter la stratégie.
  • Automatiser l’exploitation de données pour les décideur·euse·s

Quelles compétences humaines ?

Compétences humaines :

Quelles compétences techniques ?

Compétences techniques :

  • Maîtrise des langages de requêtes pour interroger les bases de données (SQL, VBA, etc.)
  • Connaissance des langages et logiciels d’analyse de données (Python, R, Excel) et compréhension des concepts statistiques 
  • Capacité à utiliser des logiciels de visualisation de données (Microsoft Power BI, Looker Studio etc.) et maîtrise d'outils de reporting (Tableau, Business Objects, QlikView)

Pour quel salaire ?

Sa rémunération :Le salaire annuel brut d’un·e Data Analyst en 2023 est de 38 000 € en tant que débutant·e, 45 000 € en tant que confirmé·e, et va jusqu’à 48 000 € en tant qu’expert·e.
Salaire brut annuel en milliers d’euros

Le salaire annuel brut d’un·e Data Analyst en 2023 est de 38 000 € en tant que débutant·e, 45 000 € en tant que confirmé·e, et va jusqu’à 48 000 € en tant qu’expert·e.

Pour plus d'informations, rendez-vous sur : Glassdoor.fr

Avec qui travaillent 
les Data Analysts ?

Il·elle·s travaillent avec :
  • Data Scientist : pour interpréter les données, en créer des prédictions et en tirer des conclusions
  • Business Analyst : pour comprendre les objectifs métiers de l’entreprise mais également décider d’une stratégie
  • Chef.ffe de projet : pour orienter la stratégie du projet en fonction des analyses faites par le·la Data Analyst
  • Equipe métier : pour échanger sur les besoins et cibler les analyses puis communiquer les résultats et les préconisations.

travaillent les Data Analysts ?

Les structures :

  • Salarié·e dans une entreprise de toute taille, public principalement dans le domaine de la finance, du marketing, de la santé, du e-commerce, de la logistique…
  • Freelance
  • Consultant·e au sein de cabinets spécialisés en Data Analytics

Comment  se former ?

Se former :

Formation courtes (6 mois à 2 ans) : Social Builder, Iron Hack, DataBird

POST BAC : Ecole d’informatique ou d’ingénieur, licence d’informatique, master en Data

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Découvrir  un témoignage !

Découvrir un témoignage :

Découvrez la vidéo “Qu’est-ce qu’un·e Data Analyst ?” par DataScientest
Découvrez la vidéo “Qu’est-ce qu’un·e Data Analyst ?” par DataScientest

Quels sont les  métiers similaires ?

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  • Statistical Analyst / Analyste statistique
  • Business Intelligence Analyst
  • Digital Data Analyst
  • Marketing Data Analyst
  • Analyste des données numériques

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