Fiche métier data analyst
Ce métier est classé parmi les 25 métiers technologiques de l’année 2021. C’est une carrière stimulante centrée sur l’interprétation des données en vue de l’amélioration des stratégies marketing et des performances d’une entreprise. Ce poste hors des sentiers battus est souvent rattaché à la direction des systèmes d’information d’une entreprise. Tour d’horizon sur les missions, la formation et les perspectives d’évolution de cette carrière ainsi que les différences entre la data analyst et la data scientist.
Description du métier du data analyst
La plupart des secteurs d’activité s’appuient de plus en plus sur les données informatiques avant de prendre des décisions commerciales cruciales. Cette analyse des données leur permet d’identifier les nouveaux produits à développer, les nouveaux marchés à pénétrer, les nouveaux investissements à faire et les clients à cibler. Elles se servent également de ces données pour identifier les inefficacités et les difficultés commerciales qui peuvent être résolues.
Le travail du data analyst consiste justement à examiner les données et les chiffres afin de permettre à l’organisation de prendre des décisions éclairées. Ce métier amené à se développer s’articule autour du recueil, administration, stockage de données sur les chiffres de vente, études du marché, de logistique etc. Son expertise est utile dans le traitement, la conception et la présentation de ces données informatiques de manière à aider l’entreprise ou le client à prendre les meilleures décisions. Les grandes entreprises financières, commerciales, médicales, les grandes industries ont besoin de cet expert. Au cours de ses missions, le data analyste exploite l’outil de Gestion de la relation client (GRC) de l’entreprise ou customer relation management (CRM) et les bases de données.
Voici la liste des missions d’un data analyst :
- il crée, gère, fait la mise à jour, corrige les erreurs de codage, supprime ou nettoie la base de données d’une entreprise, d’une organisation ou d’un client. Il met ainsi en service et déclasse les données
- il gère les différentes technologies de big data ainsi que les utilisateurs et les rôles de ces derniers
- il recherche les sources de données pertinentes et traite les données et les informations confidentielles selon les directives
- il extrait les données du système source et les traduit en données statistiques
- il aide au développement des rapports et des analyses tout en optimisant la segmentation client au travers les données de consommation
- il forme les utilisateurs aux nouveaux rapports et tableaux de bord
- le contrôle de la qualité des données, la génération des rapports à partir de systèmes uniques ou multiples, le dépannage ou la modification de l’environnement de la base de données ainsi que la mise en œuvre d’un entrepôt de données font aussi partie de ses missions.
- il doit également synthétiser les informations afin de les rendre lisibles aux dirigeants de la structure.
-enfin, la définition de cible de campagne marketing, des tendances d’achat ou de communication lui incombent également. Ces dernières taches permettent de faciliter la prise de décision de l’entreprise. A noter qu’il peut être amené à collaborer avec les programmeurs, les ingénieurs et les dirigeants de la structure pour identifier les processus d’amélioration de ces données.
Appelé également analyste de données ou data miner, ce métier de data analyst requiert la maîtrise de langage informatique et des outils statistiques. Le sens de rigueur, l’esprit d’analyse, le bon sens d’organisation, le respect des informations confidentielles sont indispensable dans l’exercice de ce métier.
Concernant le parcours à suivre pour devenir data analyst, il faut disposer des compétences techniques et des compétences en matière de leadership. Les compétences techniques incluent la maîtrise des langages de base de données comme SQL, SAS, VBA, Acces, R, ou Python et des tableurs comme Microsoft Excel, Google sheets. La bonne manipulation des logiciels de visualisation de données comme Tableau ou Olik ainsi que les connaissances en mathématiques et statistiques sont également précieuses dans l’analyse des données. Les aptitudes en leadership l’aident à accomplir les tâches de prise de décision et la recherche des plans d’actions pour résoudre les problèmes.
Pour exercer ce métier, il faut donc suivre des études approfondies bac +4 ou + 5 dans les domaines de l’ingénierie, de statistique, de marketing ou de l’informatique. Les potentiels recruteurs favorisent les profils polyvalents. Les diplômes comme le mastère spécialisé big data, le master en marketing, le cursus big data et business analytics, le diplôme d’université analyste big data… ouvrent la voie à l’exercice de ce métier. Celui-ci a l’avantage d’offrir des bonnes perspectives d’embauche. Au début de sa carrière, le data analyst perçoit des revenus aux alentours de 3 000 à 3 500 euro bruts par mois. Avec quelques années d’expérience, son salaire peut osciller entre 4 000 à 5 000 euros bruts par mois. Avec une expérience significative, ce spécialiste peut évoluer vers le poste de data scientist.
Quelles différences entre data scientist et data analyst ?
Ces deux disciplines effectuent l’interprétation des quantités de données massives brutes. Bien qu’on puisse confondre ces terminologies, les tâches diffèrent. Les différences entre le data scientist et le data analyst résident dans la manière dont ces deux métiers utilisent et traitent les données.
-le data analyst extrait et traite les données d’une entreprise ou d’une organisation afin que les parties prenantes puissent les comprendre et prendre des décisions commerciales stratégiques. Ce poste est un peu moins qualifié que le data scientist. Bien souvent, ce professionnel se concentre aussi sur une source unique de données comme le système de gestion de relation clients.
-le data scientist, quant à lui, exploite des données provenant de différentes sources déconnectées les unes des autres. Il entreprend la collecte des informations et fait aussi l’analyse du traitement des données. Mais il pousse plus loin l’exploitation des données traitées par le data analyst en passant au crible ces données dans le but d’identifier les points faibles, les tendances et les opportunités à saisir pour l’entreprise. Ce poste requiert également une formation pertinente et avancée de type bac + 5 en mathématiques, statistiques ou un diplôme d’ingénieur informatique, un mastère en big data. Ce spécialiste de l’analyse et interprétation des données massives doit également comprendre le comportement humain pour aider à prendre des décisions éclairées. Outre les langages informatiques utilisés par le data analyst, le data scientist doit aussi maîtriser les langages comme Python, Java, Scala, C++, Sas, Pig, MatLab, Hive. Ainsi, si le data analyst se spécialise dans le traitement et l’exploitation des données massives d’une organisation, le data scientist va plus loin. Il dispose de capacités d’analyse plus approfondies et des compétences plus poussées en mathématiques, statistiques et informatique. Outre la passion pour la recherche et l’interprétation de données structurées, la pensée critique est également indispensable à l’exercice de ce métier. Ainsi, le data scientist doit être apte à saisir la problématique métier et à orienter les dirigeants de la structure vers les solutions adéquates. Pour communiquer ses découvertes à l’équipe informatique de la structure, il utilise les techniques de visualisation de données dataviz. Grâce à son expertise en extraction des informations précieuses, il est en mesure d’influencer les dirigeants de l’entreprise sur la manière de faire face aux défis commerciaux à relever. Pour conclure, le data scientist est donc responsable du développement des systèmes automatisés qui aide les entreprises à améliorer leurs opérations commerciales.
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