Data Analyst

Depuis les années 2000 les entreprises disposent d’un accès aux données de plus en plus grand. Il peut s’agir de données clients, de données de capteurs, ou de données externes par exemple.  Ce sont ces données que l’on appelle “DATA” Le data analyst a 3 rôles importants : 

• Extraire les bonnes données. Cette étape requiert une maîtrise du langage SQL pour écrire des requêtes dans les différents types de bases de données. Il faut également une bonne compréhension des architectures de données et des “data modèles” : AWS / GCP / Data Lake etc … 
• Analyser ces données : Il s’agit ici de réaliser des modèles analytiques basés sur des loies statistiques, des probabilités ou encore des modèles mathématiques plus poussés. L’objectif est de trouver des insights c’est à dire des réponses à la problématique posée. 
• Identifier des recommandations business à destination des décideurs. Cette dernière partie appelée également BI (Business Intelligence) est l’art de présenter ses recommandations de manière intelligible. On parle également de data visualisation. 

Il n’existe pas de journée type dans ce métier. Chaque société aura des besoins et des attentes différentes sur les profils de data analyst qu’elle cherche.  L’accent peut être plus ou moins mis sur l’un des 3 rôles : extraction, analyse ou BI.  Le plus important étant que le data analyst soit orienté business et comprenne comment utiliser la donnée pour trouver des insights business. En fonction de ces 3 rôles, voici le programme possible d’une journée : 

1. Sur la partie extraction tu feras des requêtes plus ou moins complexes en SQL. Tu pourras également être amené à travailler sur une stratégie d’automatisation des scripts en Python. 
2. Sur la partie analyse tu seras en charge d’élaborer des modèles mathématiques et de creuser la data pour trouver ces fameux “insights” 
3. En ce qui concerne la partie BI il s’agit de fournir des dashboard / reporting aux équipes. En fonction du scope de ton poste tu seras amené à directement présenter des résultats aux équipes dirigeantes (Manager marketing, CTO , Product manager, Board, Comex etc..) 

Voici les compétences clés requises :

• Un background solide en mathématiques (école de commerce ou d’ingénieur)
• Une bonne maîtrise du langage SQL indispensable pour aller chercher les données
• Une connaissance des architectures de données notamment cloud (AWS / GCP)
• Ta capacité à comprendre un métier et un business. Si tu es issu du conseil c’est un gros plus. Les meilleurs profils sont ceux qui comprennent vite un business et les KPI nécessaires à évaluer pour apporter de la valeur.
• Une connaissance d’un ou plusieurs outils de data visualisation : Tableau Software, Qlikview, looker Power BI etc.

Le plus simple est de faire une école d’ingénieur ou une école de commerce proposant un master spécialisé en systèmes d’informations et computer science. Ces formations te permettront d’acquérir des connaissances solides en mathématiques, les bases en développement SQL et en gestion des bases de données. Une reconversion est aussi possible grâce aux formations en ligne comme OpenClassrooms ou Udacity, cependant il te faudra muscler ton jeu avec des projets personnels et des stages pour palier à ton manque de connaissance dans l’informatique en général. 

Les profils de data analyst sont extrêmements demandés aujourd’hui. Rares sont les profils qui arrivent à combiner toutes ces compétences. Il s’agit donc d’une très bonne situation. Les entreprises ont des besoins toujours plus forts dans la maîtrise de leurs données et dans leurs exploitations.

En tant que jeune diplômé tu peux gagner entre 40.000 et 45.000 euros bruts par an. Avec deux ans d'expérience et un niveau confirmé tu peux prétendre à un salaire entre 46.000 et 50.000. Au delà de 4 ans d’expérience les salaires peuvent atteindre et dépasser 60.000 euros pour des postes de lead data analyst, head of data analyse, manager data analytics.  Pour plus d'infos, consulte notre baromètre des salaires.