Data analyst

Le data analyst a pour mission le recueil, le traitement et l’analyse des données d’une société. Rattaché à la DSI (Direction des Systèmes d’Information), il récolte ces données qui peuvent concerner tous les champs de l’entreprise : les clients (CRM), les produits et leurs performances, la concurrence, etc.

De cette analyse du Big Data, il soumet des recommandations visant à favoriser le fonctionnement et le développement de l’entreprise. Retrouvez toutes les informations sur ce métier stratégique.

Analyse du Big Data : un secteur d’importance capitale

Le développement des réseaux sociaux, de l’intelligence artificielle, du machine learning ou encore de l’internet des objets (IoT) a initié la production d’une incroyable quantité de données extrêmement variées : le Big Data. Ces données représentent une mine d’or pour les entreprises qui savent les analyser et en tirer les informations essentielles afin de :

  • mieux comprendre les clients et leurs habitudes
  • détecter des tendances et émettre des hypothèses plus précises
  • anticiper des comportements
  • orienter les actions marketing et commerciales
  • améliorer l’efficacité opérationnelle de l’entreprise
  • déterminer les problèmes de fraude ou de conformité
  • optimiser la maintenance des équipements

Le travail d’analyse de données peut intervenir directement au sein de l’entreprise ou se faire par l’intermédiaire de fournisseurs de solutions en Big Data. Le data analyst, aussi connu sous les noms d’analyste de données, de data miner ou encore de data manager, peut exercer en tant que salarié ou en indépendant.

Avec la généralisation des algorithmes à grande échelle, on assiste à une massification considérable des données à traiter et les entreprises sont en forte demande d’analystes compétents. Le métier évolue rapidement, notamment en raison du nombre, mais aussi de la grande variété des données récoltées. L’analyste doit donc sans cesse imaginer de nouvelles manières de les traiter et trouver de nouveaux outils pour assurer sa mission.

Le rôle du data analyst dans une entreprise

Le data analyst est responsable de la valorisation des données collectées par l’entreprise dans laquelle il travaille, ou de celles de son client s’il est prestataire. Il est chargé de la récupération et de l’organisation des données (50 à 80 % de son temps) avant de les interpréter et de les présenter aux équipes concernées : marketing, ventes, management, direction… Il occupe un poste stratégique, car ses recommandations ont un impact important sur les décisions à prendre, et par extension, sur la croissance de l’entreprise.

Il collabore avec les développeurs qui lui facilitent l’accès aux données, avec les data miner et les data scientists qui traitent les données brutes, dans l’objectif de :

  • recueillir, classer, filtrer, modéliser et étudier les données
  • réaliser des analyses métiers et proposer des pistes de réflexion
  • construire et améliorer les rapports des Web Analytics et de la Business Intelligence
  • aider à la compréhension et à la diffusion de ces rapports d’analyse statistique
  • gérer les différents outils et solutions aidant les décideurs à suivre l’évolution de leur entreprise, de leurs ventes et de leurs produits

En fonction du poste (salarié en entreprise, dans un cabinet ou à son compte) et des problèmes à résoudre, la journée type du data analyst peut considérablement varier. De la méthode de travail dépend la préférence pour l’utilisation des langages de programmation ou des logiciels de statistiques couplés à des bases de données.

Si des postes précis (data analyst, scientist, miner…) existent, les entreprises ne les ont pas toujours tous à disposition et l’analyste peut être amené à réaliser des opérations qui entrent dans le champ des autres métiers : formuler des requêtes, développer des solutions sur-mesure, etc.

Si l’essentiel de sa journée concerne la récolte et l’organisation des données, il doit ensuite créer ses propres systèmes pour les filtrer et les compiler dans un rapport d’analyse qui servira aux différentes équipes, le tout créé dans un format compréhensible pour les non-initiés.

Le data analyst a besoin d’outils performants pour analyser des données extrêmement diverses en matière de volume, de vitesse, de variété, de valeur et de fiabilité. Pour cela, il fait appel à différentes solutions de Business Intelligence, des logiciels comme Excel ou Tableau et surtout, il maîtrise différents langages comme C / SAS, Python, SQL, VBA, R ou encore bien d’autres.

Il travaille avec des solutions de stockage directement accessibles sur le site de l’entreprise ou sur le cloud selon les capacités disponibles en fonction du volume.
Il peut être amené à travailler avec Hadoop ou Spark, des outils de data scientists qui transforment la data brute en informations utiles.

Les qualités et les compétences requises chez le data analyst

Dans son activité, l’analyste de données fait preuve d’une grande polyvalence. Il manie différents langages de programmation pour assembler et nettoyer les données afin de concevoir une visualisation claire de celles-ci.

Sa compétence principale est la data visualization, autrement dit la capacité à trouver le bon support et la bonne manière de présenter les bonnes données à la bonne cible pour faciliter la prise de décision.

Il est évidemment à l’aise avec les techniques statistiques et le data mining. Il a connaissance du cadre juridique et réglementaire entourant la gestion des données en matière de durée de vie et d’usage. Et pour faciliter son travail au quotidien, il est à l’aise avec la pratique de l’anglais, tant courant que technique.

D’un point de vue comportemental, un bon data analyst est une personne curieuse et créative. Il est nécessairement organisé, fait preuve de rigueur et de réactivité. Il possède un bon esprit analytique et critique pour proposer des synthèses fines. Son poste en lien direct avec les équipes de l’entreprise demande également une bonne aisance rédactionnelle, un sens du relationnel sans oublier un point essentiel : être force de proposition.

Les secteurs d’activité qui recrutent les data analyst

Le métier de data analyst est recherché par tous types d’entreprises dans des secteurs très divers, globalement là où les études de données statistiques sont créatrices de valeur ajoutée :

    • la banque, la finance, le consulting et l’assurance
    • le secteur du e-commerce et le marketing
    • l’industrie automobile, l’aéronautique, l’aérospatiale…
    • les domaines de la santé, de l’environnement et des médias

    Mais la data science ne se limite pas à ces secteurs. Start-ups, PME, restaurants ou même artisans ont tout à gagner à analyser les données issues du Big Data pour mieux répondre aux attentes de leur clientèle.

    Les parcours de formation pour devenir data analyst

    Le métier d’analyste de données requiert un diplôme de niveau bac+4 ou bac+5 dans le champ des études statistiques, des mathématiques, de l’informatique et de l’économétrie.

    Une formation spécialisée en big data est un parcours plus que recommandé, encore plus si celle-ci aborde les sujets du marketing et de la relation client.

    Parmi les différents parcours, on peut citer :

    • le master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises
    • le master SIAD (Systèmes d'Information et d'Aide à la Décision)
    • le master MIASHS (Mathématiques Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales)
    • le master MéDAS (Méga Données et Analyse Sociale)
    • les masters en informatique, en mathématiques ou en science de données
    • les mastères et diplômes d’ingénieur spécialisés en Big Data

    Mastère Big Data et Data Science en finance

    • Entrée : Bac +3
    • Rentrée : octobre
    • Alternance : possible
    • Diplôme obtenu : titre d’Expert(e) en Ingénierie financière de niveau 7, reconnu par l’Etat et enregistré au RNCP
    En savoir plus
    Formation

    Data analyst : salaire et perspectives d’évolution de carrière

    Les salaires pour le métier de data analyst varient du simple au double.

    • Un analyste junior peut espérer gagner entre 35 000 et 45 000 euros par an.
    • Un Data analyst chevronné peut demander entre 55 000 et 65 000 euros par an.
    • Un Data analyst expert peut prétetendre à gagner entre 70 000 et 80 000 euros par an, ou peut également se tourner vers le métier de data scientist, qui ne donne plus seulement des recommandations, mais formule lui-même les questions à poser pour le succès de l’entreprise.

    La compréhension du Big Data est un enjeu majeur pour toute société qui souhaite continuer de croître. Les métiers traditionnels liés à l’ingénierie financière, dans les secteurs de l’assurance, de la banque et évidemment de la finance, ont besoin de s’adapter pour mieux prendre en compte cette masse de données.

    Et pour faire face aux besoins, l’ESG Finance propose un Mastère Big Data et Data Science en finance, un parcours en 2 ans accessible après un diplôme bac+3, avec possibilité de le réaliser en alternance.

    L'ESG Finance vous forme aux métiers de la Finance, de la Comptabilité et de la Gestion.

    Pour en savoir plus, prenez rendez-vous avec l'un de nos conseillers !

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