Data Analyst

En quoi consiste le métier de Data Analyst ?

GĂ©nĂ©ralement rattachĂ© Ă  la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise, le Data Analyst (ou Analyste de donnĂ©es, Data Manager, Data Miner) est responsable de la collecte et l’analyse des donnĂ©es de l’entreprise. Ces donnĂ©es peuvent ĂŞtre liĂ©es aux clients (CRM), aux produits et Ă  leurs performances, ou mĂŞme aux concurrents. Il est responsable de la collecte de donnĂ©es provenant de diffĂ©rentes sources. Mais aussi de leur structuration et analyse afin d’en tirer des informations utiles pour les activitĂ©s de l’entreprise. Son travail permet de vĂ©rifier des hypothèses et des thĂ©ories de façon Ă  obtenir un avantage concurrentiel et de prendre des dĂ©cisions fondĂ©es sur les donnĂ©es.

L'essor du marché de la Data se poursuit avec toujours plus d'opportunités

Ă€ mesure que la quantitĂ© de donnĂ©es créées et utilisĂ©es augmente Ă  un rythme exponentiel, leur collecte, tri et analyse se complexifient. VoilĂ  pourquoi les entreprises s’intĂ©ressent Ă  des profils spĂ©cifiques – Data Analyst, Data Scientist ou Data Engineer par exemple – de manière Ă  pouvoir prendre des dĂ©cisions stratĂ©giques de plus en plus axĂ©es sur les donnĂ©es.

Une double tendance se dessine :

  • Une pĂ©nurie avĂ©rĂ©e d’experts dans le domaine de la tech : selon QuantHub, 85 millions de spĂ©cialistes manqueront d’ici 2030 sur le marchĂ©.
  • Une demande croissante de la part des entreprises en quĂŞte de recrues en Big Data, entraĂ®nant une multiplication des offres d’emploi dans ce secteur.

Compétences requises, missions, formations, salaires, perspectives d’évolution de carrière, etc. : nous vous disons tout sur les aspects du métier de Data Analyst.

Niveau d’études​

Bac +4/5 en École d’ingénieurs, École de commerce ou Master en informatique, Big Data, management, marketing ou statistiques

Compétences​

  • Statistiques et probabilitĂ©s
  • Datamining et Data visualization
  • Web Analytics
  • Outils de reporting
  • Connaissance des DBMS (DataBase Management Systems)

Technologies employées

  • MaĂ®trise de R et Python
  • Bases de donnĂ©es SQL
  • Google Cloud Platform
  • Business Intelligence : ClickView, Tableau, Business Objects

Savoir-être​

  • Organisation et rigueur
  • Force de proposition
  • RĂ©activitĂ©
  • Esprit d’analyse et de synthèse
  • Anglais courant
  • Aisance rĂ©dactionnelle et orale

Objectifs

Traiter les extractions de base de données, les analyser, et les interpréter afin que l’entreprise puisse en tirer des améliorations business

Missions & Responsabilités

  • Recueillir, traiter, et Ă©tudier les donnĂ©es statistiques pour produire des analyses mĂ©tiers et des recommandations
  • Produire des analyses mĂ©tiers
  • GĂ©rer les outils d’analyse
  • Assurer la bonne interprĂ©tation et la diffusion des rapports d’analyse
  • Veille technologique

Structures & Services

  • Service dĂ©diĂ© Big Data ou pĂ´le Data Science
  • Startup et grands groupes des secteurs de la finance, des tĂ©lĂ©communications, du marketing
Difficulté des recherches
0% indiquant les profils les plus communs, et 100% les profils extrĂŞmement rares 65%

Quels sont les parcours de formation Ă  envisager pour devenir Data Analyst ?

GĂ©nĂ©ralement, le Data Analyst est titulaire d’un diplĂ´me de niveau bac+4 ou bac+5 en Ă©cole d’ingĂ©nieur ou de commerce. Mais il peut aussi avoir un diplĂ´me universitaire de niveau bac+5. A noter que les profils diplĂ´mĂ©s en mathĂ©matiques, statistiques, Ă©conomie, marketing ou informatique figurent en tĂŞte du classement auprès des entreprises qui recrutent des Data Analyst.

Quels sont les compétences et les savoir-être indispensables pour être un bon Data Analyst ?

Un Data Analyst dispose de compĂ©tences techniques dues Ă  sa maĂ®trise de diffĂ©rents outils et logiciels (Excel, Web Analytics, BI, SAS, VBA, Python, etc.), mais aussi de langages de programmation tels que R. Il possède Ă©galement une aisance rĂ©dactionnelle et orale, ainsi qu’une passion pour les chiffres et les statistiques. Fort de son orientation mĂ©tier et de sa capacitĂ© Ă  interagir avec l’entreprise, ce dernier est capable de dĂ©livrer des recommandations pertinentes et de traduire des problĂ©matiques techniques en termes simples. Rigoureux, organisĂ©, rĂ©actif et analytique, le Data Analyst a le souci permanent de fournir une vision cohĂ©rente des orientations mĂ©tiers de l’entreprise. Par ailleurs, il est fortement recommandĂ© de maĂ®triser l’anglais pour ce type de poste.

Quelles sont les missions inhérentes au métier de Data Analyst ?

Le Data Analyst est toujours rattachĂ© Ă  une spĂ©cialisation mĂ©tier. En ce sens, il est censĂ© avoir une bonne comprĂ©hension des problèmes de l’entreprise pour identifier au mieux les sources de donnĂ©es pertinentes pour les rĂ©soudre. Ses principales missions consistent Ă  collecter, traiter et analyser les donnĂ©es statistiques, en relation avec les clients d’une entreprise ou ses services et produits, afin de produire des analyses commerciales et de formuler des recommandations. Il peut aussi ĂŞtre amenĂ© Ă  manipuler et croiser ces donnĂ©es, toujours dans le but de soutenir et d’Ă©tayer la prise de dĂ©cision stratĂ©gique. C’est donc un mĂ©tier aux enjeux financiers importants, puisqu’il participe activement Ă  la croissance d’une entreprise.

Quel est le salaire du Data Analyst ?

Le Data Analyst reçoit généralement une rémunération attractive, bien qu’un Data Analyst gagne toujours moins qu’un Data Scientist. En moyenne, un Data Analyst en France touche 42k € brut / an. Cela diffère selon son niveau d’expérience, le salaire d’un Data Analyst junior oscille entre 35k € brut  / an et 38k € brut / an. Après 5 ans d’expérience, le Data Analyst est enfin considéré comme senior. Grâce à son expertise approfondie, il peut prétendre à une rémunération moyenne entre 50k € brut / an et 60k € brut / an. A savoir qu’en France, il existe plusieurs secteurs d’activité offrant avec de très bonnes prétentions salariales. Concernant le métier de Data Analyst, les secteurs les plus attractifs sont la finance, l’IT et l’informatique, la santé et le commerce.

Quelles sont les évolutions de carrière envisageables pour le Data Engineer ?

A l’ère du Big Data et du foisonnement grandissant de donnĂ©es stratĂ©giques Ă  exploiter par les entreprises, les perspectives d’Ă©volution du poste sont multiples. Et notamment dans les secteurs des services financiers, des nouvelles technologies, du conseil, de la santĂ© ou de l’industrie. Un Data Analyst bĂ©nĂ©ficie de nombreux axes d’Ă©volution, Ă  savoir Ă©voluer vers des postes de Lead Data Analyst, Data Engineer, ou Data Scientist, ou bien vers des postes managĂ©riaux tels que Data Manager, Data Security Manager ou Chief Data Officer. Un Data Analyst peut aussi se tourner vers les services de pricing ou de revenue management, ou encore s’occuper du dĂ©partement de relation client (CRM). En somme, tout dĂ©pend de l’entreprise et du profil du candidat.

Baromètre des salaires

en K€ / anParisGrandes
Villes
Régions
Junior
0 Ă  2 ans
38 – 4530 – 3628 – 35
Confirmé
2 Ă  3 ans
45 – 5536 – 4535 – 42

© Étude réalisée par Silkhom à retrouver sur cette page

* Salaires observés à Annecy, Bordeaux, Grenoble, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Toulouse …
Une variation d’environ 2 à 5% peut être observée entre les grandes villes