Le Data Analyst, ou analyste de données, est un professionnel spécialisé dans l’analyse et l’interprétation des données. Son métier consiste à collecter, traiter, analyser et restituer les informations en vue d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Ce rôle revêt une importance particulière pour les organisations qui souhaitent se baser sur les données pour améliorer leurs performances.
Les fonctions principales d’un Data Analyst
Le Data Analyst joue un rôle clé dans la compréhension et l’exploitation des données d’une entreprise. De la collecte à la communication des résultats, en passant par l’analyse et la visualisation, il contribue à améliorer les performances de l’organisation.
La collecte et l’extraction de données
Pour analyser les données disponibles, le Data Analyst doit d’abord les recueillir auprès de diverses sources internes ou externes à l’entreprise. Cette phase consiste généralement en l’identification des bases de données pertinentes, ainsi que la sélection des indicateurs clés (KPI) qui permettront de répondre aux besoins spécifiques du projet. Il est alors important de mettre en place des procédures d’extraction, transformation et chargement (ETL) pour assurer une intégration harmonieuse des différentes sources de données.
Les différentes sources de données
Il existe de nombreuses sources possibles pour collecter des données : fichier Excel, base de données relationnelle (SQL), API, capteur IoT, entre autres. L’analyste doit donc savoir s’adapter à chaque situation et être capable de traiter des formats de données variés, tels que les fichiers CSV, JSON ou XML. Il est également essentiel d’évaluer la qualité et la pertinence des données collectées, notamment en termes de fiabilité, de fraîcheur et de représentativité.
Le nettoyage et la préparation des données
Une fois les données collectées, il est souvent nécessaire de les nettoyer et de les préparer pour l’analyse. Cette étape consiste notamment à repérer et corriger les erreurs, les valeurs manquantes ou aberrantes, ainsi qu’à uniformiser les formats ou les catégories. Pour cela, le Data Analyst peut utiliser différentes méthodes statistiques et outils informatiques, tels que R, Python ou Excel.
La transformation des données
Après leur nettoyage, les données doivent parfois être transformées afin de faciliter leur traitement ultérieur. Ce processus peut impliquer diverses opérations, telles que le calcul de ratios, l’agrégation, la normalisation, la discrétisation ou la conversion d’échelles. Le Data Analyst doit alors adapter ces transformations au contexte de l’analyse, en gardant à l’esprit ses objectifs et contraintes spécifiques.
L’analyse et l’interprétation des données
L’analyse des données est sans doute l’une des missions les plus centrales du Data Analyst. Elle vise à mettre en évidence des tendances, des corrélations, des groupes ou des variations au sein des données. Pour ce faire, l’analyste peut recourir à diverses techniques statistiques, descriptives ou inférentielles, ainsi qu’à des algorithmes de traitement automatique, tels que l’apprentissage supervisé (machine learning) ou non supervisé. Les résultats obtenus permettent alors d’élaborer une compréhension plus fine des phénomènes étudiés, ainsi que de formuler des hypothèses explicatives ou prédictives.
Les différents types d’analyse
Selon les besoins et les données disponibles, le Data Analyst peut mener plusieurs types d’analyses : analytique (quantitative), exploratoire (pour découvrir des relations inattendues), causale (pour déterminer les liens de cause à effet entre variables) ou encore spatio-temporelle (prise en compte de la dimension temps et/ou espace). Il est essentiel de bien choisir l’approche adéquate pour répondre aux questions posées et tirer un maximum d’informations pertinentes des données.
La visualisation et la communication des résultats
Au-delà de l’analyse proprement dite, le Data Analyst doit être capable de présenter ses résultats sous une forme claire et accessible à tous. Pour cela, il peut créer des graphiques, des tableaux ou des cartes interactives, en utilisant des logiciels spécialisés tels que Tableau, Power BI, QlikView, R ou Python.
L’importance de la narration
Enfin, il ne faut pas négliger l’aspect narratif de la restitution des résultats : la visualisation doit raconter une histoire convaincante et mobilisatrice, qui mette en relief les principaux enseignements de l’analyse. Il s’agit donc pour le Data Analyst d’adapter son discours aux différents publics (décideurs, opérationnels, grand public), afin de rendre ses conclusions accessibles à tous et d’améliorer la prise de décisions stratégiques.
Outils et compétences nécessaires
Maintenant que nous avons détaillés les fonctions principales d’un data analyst, nous allons nous concentrer sur les compétences techniques et transversales requises pour exceller dans ce métier.
Compétences techniques
Pour mener à bien ses missions, le Data Analyst doit maîtriser un certain nombre d’outils, langages et concepts informatiques :
- Les bases de données : SQL est souvent requis pour interroger les bases de données relationnelles et extraire les données pertinentes.
- Les langages de programmation : Python et R sont souvent utilisés par les Data Analysts pour manipuler, analyser et visualiser les données.
- Les logiciels de traitement de données : Excel, SAS, SPSS, Stata, Tableau, Power BI, etc., sont autant d’outils fréquemment utilisés pour traiter les données et créer des visualisations.
- Les statistiques : une solide connaissance des méthodes statistiques est indispensable pour analyser et interpréter les données.
Compétences transversales
En plus des compétences techniques, le Data Analyst doit développer plusieurs qualités personnelles :
- L’esprit analytique et la rigueur : pour identifier les tendances et les anomalies dans les données, comprendre leurs causes et les interpréter correctement.
- La curiosité intellectuelle : pour se former en continu sur de nouveaux outils, techniques et domaines d’application.
- Le sens du travail en équipe : le Data Analyst doit pouvoir collaborer avec des professionnels d’autres disciplines (marketing, finance, informatique, etc.) et savoir s’adapter à leurs besoins et contraintes.
- La capacité à communiquer : pour expliquer ses analyses, présenter ses recommandations et convaincre les autres membres de l’entreprise de leurs bien-fondés.
Quelle formation pour devenir data analyst
Pour se lancer dans une carrière de data analyst, plusieurs cursus peuvent être envisagés. Les formations initiales couvriront généralement les compétences requises en matière de gestion de bases de données, d’analyse statistique, de programmation informatique ou encore de communication des résultats.
Parmi les parcours possibles, on retrouve :
- Un diplôme universitaire (licence ou master) en sciences des données, statistiques ou informatique;
- Une école d’ingénieurs proposant une spécialisation en big data ou en data science;
- Un parcours en école de commerce avec une spécialisation en analyse de données;
- Des certifications et formations courtes en data analysis délivrées par des organismes privés ou publics, accessibles notamment aux professionnels souhaitant se reconvertir. Certaines sont finançable par le CPF;
- L’apprentissage en autodidacte est également possible, bien qu’il demande une grande motivation, une discipline personnelle et une mise à jour constante des connaissances.
Évolutions professionnelles possibles d’un data analyst
Après plusieurs années d’expérience, le data analyst peut évoluer vers différents postes. Trois grandes orientations peuvent être envisagées pour un professionnel du métier :
Expertise technique
La première possibilité est de développer davantage son expertise technique en devenant, par exemple, un data engineer. Ce dernier a pour mission principale de mettre en place et de maintenir les infrastructures informatiques permettant la collecte, le stockage et l’accès aux données. Il s’agit, ici, d’un rôle davantage centré sur les aspects techniques du big data.
Spécialisation métier ou sectorielle
Une autre option est celle de se spécialiser dans un secteur spécifique, tel que la finance, la santé, le marketing ou encore la logistique, en devenant un data analyst spécialisé. Cette voie permet de développer une double compétence précieuse pour les entreprises à la recherche de professionnels capables de comprendre les spécificités de leurs activités et de leur environnement.
Management et stratégie
Enfin, le data analyst chevronné a également l’opportunité d’évoluer vers un poste de manager, comme par exemple un chef de projet data ou un chief data officer (CDO). Le rôle principal de ces postes consiste à piloter la stratégie data de l’entreprise ainsi qu’à coordonner les équipes chargées de mener à bien cette mission.
Le salaire et les perspectives du data analyst
Le salaire d’un data analyst varie en fonction du niveau d’expérience, des compétences acquises, de la taille de l’entreprise et du secteur d’activité. Selon les enquêtes menées sur le marché du travail, un débutant peut espérer un salaire annuel compris entre 35 000 et 45 000 euros brut en France. Avec de l’expérience, le salaire médian d’un data analyst expérimenté s’établit autour de 60 000 euros annuel brut, et peut aller jusqu’à plus de 80 000 euros pour les profils très recherchés.
Quant aux perspectives, la demande en data analysts ne cesse de croître, notamment en raison de la démocratisation des outils et techniques d’analyse, mais aussi à cause de la nécessité, pour les entreprises, d’utiliser leurs données pour piloter leur activité. Le métier de data analyst tend ainsi à se diversifier avec l’apparition de nouvelles compétences requises, telles que la maîtrise de l’intelligence artificielle ou encore du machine learning.
