Avec l’expansion du numérique et particulièrement des réseaux sociaux, les entreprises collectent de nombreuses informations. La quantité de données peut rapidement devenir colossale. Les sociétés ont alors besoin d’un expert en manipulation et exploitation de données. Le data analyst occupe ce poste devenu stratégique au sein des entreprises.
Le rôle du data analyst
Le data analyst, aussi appelé l’analyste de données, détient une fonction clé dans la société. Il est généralement rattaché à la DSI (Direction des Systèmes d’Information) et est le premier responsable des opérations effectuées sur les bases de données. Occupant un poste angulaire au sein de la société, aucune décision stratégique ne peut être prise sans avoir étudié au préalable le résultat de ses expertises. Avant de pouvoir fournir des reportings utiles, le data analyst est chargé de mettre en place les protocoles pour enrichir les différentes bases de données de l’entreprise.
Avec l’afflux des données disponibles à travers le développement du numérique, des réseaux sociaux et de l’e-commerce, il est capital d’avoir un analyste de données. Ce dernier organise la modélisation afin de collecter de la data afin d’avoir des données utiles, fiables et rapidement exploitables.
Le data analyst peut être chargé de fournir une analyse minutieuse et approfondie de la clientèle : les différents segments, les comportements, les habitudes, les besoins, les attentes globales et spécifiques à chaque profil. Il transforme les chiffres en « voix du client ». Il digère toutes les données pour les rendre disponibles à tous les dirigeants de manière compréhensible et synthétique. Il facilite les prises de décision business.
Les missions du data analyst
Les informations étant nombreuses et quasi-permanentes, le travail du data analyst passe par une importante automatisation. Il doit :
- Organiser les différentes sources d’informations du big data ;
- Formaliser la mise en place d’une data warehouse en veillant à son optimisation ;
- Mettre en place les tris nécessaires pour sélectionner les données utiles ;
- Modéliser les bases de données ;
- Établir une stratégie data-driven ;
- Identifier et rectifier les éventuelles erreurs des systèmes de collecte et de stockage de données ;
- Segmenter la clientèle et l’affiner au fur et à mesure des données analysées ;
- Identifier les cibles ;
- Anticiper les évolutions des besoins et des attentes des clients ;
- Analyser les données internes de l’entreprise ;
- Délivrer des rapports clairs et synthétiques aux responsables ;
- Fournir des recommandations sur les stratégies marketing et commerciales.
Les compétences requises pour travailler dans l’analyse de données
La formation du data analyst forge et développe les compétences primordiales à l’exercice de son métier. Il doit posséder des connaissances et des qualités avérées sur des concepts tels que :
- Les langages de programmation (SQL, Python, R, VBA,…) et les outils de web analytics ;
- L’utilisation des fonctions avancées en statistiques et mathématiques ;
- Les connaissances juridiques et règlementaires de la gestion des données (usage, délais, durée de vie…) ;
- Le fonctionnement des SGBDR, Système de Gestion de Base de Données ;
- L’emploi des outils de Business Intelligence ;
- La pratique de la data visualization ;
- L’élaboration de rapports écrits et de présentations orales synthétiques et attrayantes ;
- Le développement de raisonnements logiques et analytiques ;
- La mise en place de solutions créatives ;
- Le respect de la confidentialité des données ;
- La faculté à résoudre les problèmes et à travailler sous pression.
Mis à part ces critères, le data analyst doit aussi être soucieux des détails et maitriser parfaitement l’anglais.
Les études pour devenir analyste de données
Le niveau de compétence étant très élevé, un bac + 4 ou bac + 5 en informatique, management, marketing, mathématiques ou statistiques est nécessaire. Les matières statistiques, probabilités et informatiques sont incontournables. Les formations existantes pour le niveau bac + 5 et leurs spécialités :
- Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises)
- MSc (Master of Science) :
- statistics for smart data ;
- big data for business ;
- data science & business analytics ;
- applied data science & big data ;
- data science ;
- data management.
- Diplôme d’ingénieur avec spécialisation big data
- Master SIAD (Système d’Information et d’Aide à la Décision)
- datasciences ;
- business intelligence.
- Master mathématiques :
- statistiques appliquées et analyse décisionnelle ;
- méthodes stochastiques et informatiques pour la décision ;
- Master science des données
- Master informatique :
- optimisation et recherche opérationnelle ;
- données systèmes connectés ;
- big data ;
- intelligence artificielle embarquée ;
- data mining ;
- big data et fouille de données.
- Master spécialisé en big data
Une autre possibilité existe également : il s’agit des Mastères Spécialisés. On retrouves des spécialités en :
- big data, gestion des données massives ;
- big data, analyse management et valorisation responsable ;
- data science.
Des formations de niveau bac + 3 permettent de postuler à des fonctions d’assistant analyste.
D’autres types de formations telles que des bootcamps ou des écoles spécialisées permettent également d’y faire carrière. On peut par exemple penser à Albert School.
Le salaire du data analyst
Le salaire de l’analyste de données est évolutif.
En France et en Allemagne, un data analyst junior peut percevoir entre 35 000 € et 38 000 € l’année. Avec 4 ans d’expérience, le salaire annuel peut augmenter entre 45 000 € et 55 000 €.
Aux USA, le salaire est nettement plus important. Un data analyst perçoit en moyenne entre 61 000 € et 78 000 €.
La rémunération du data analyst augmente avec ses années d’expérience. Aux États-Unis, avec 10 ans d’expérience, un data analyst peut voir son salaire augmenter de 30 000 dollars l’année. Après 20 ans d’expérience, c’est une hausse de 55 000 dollars qui est enregistrée.
La maitrise de certains outils et logiciels offre un avantage considérable. Les compétences en Spark, Scala et D3 permettent une hausse de salaire de 15 000 dollars. La maitrise de MapReduce, d’Apache Hive, d’Apache Hadoop, des programmes de Machine Learning ou des services Cloud est également un atout.
La spécialisation du data analyst et le secteur d’activité de l’entreprise qui l’emploie influe également sur les salaires :
- Un business analyst maitrisant Excel, Tableau et le langage SQL touche entre 54 000 et 69 000 dollars ;
- Un analyste financier perçoit entre 52 000 et 66 000 dollars ;
- Un analyste de marché est payé entre 51 000 et 65 000 dollars ;
- Un analyste de données travaillant pour les hôpitaux touche entre 46 000 et 80 000 dollars et les consultants entre 58 000 et 112 000 dollars.
Les entreprises offrant les meilleurs salaires sont celles qui exercent dans les secteurs de la finance, de la production, des logiciels et de la santé.
Un data analyst qui souhaite augmenter son salaire doit acquérir de l’expérience, mais également acquérir de nouvelles compétences. Dans un secteur en constante évolution, il est primordial de se former sur les nouveaux outils et d’approfondir sans cesse ses compétences et ses connaissances.
Les conditions de travail du data analyst
Le travail de data analyst exige beaucoup de rigueur et d’autonomie. Sa responsabilité est grande dans les décisions stratégiques de l’entreprise. Aussi doit-il toujours être prêt à répondre aux demandes des dirigeants sur des orientations ou des décisions importantes à prendre. Méticuleux et organisé, le data analyst est très sollicité et travaille sous pression. Il doit assurer une veille technologique et être en permanence vigilant sur le bon fonctionnement de ses outils et instruments.
Ses analyses doivent aussi être pertinentes. La répartition par tâche du temps de travail d’un analyste de données en une semaine peut ressembler à ceci :
- 30% d’études de données statistiques ;
- 20% d’interprétation de rapports analytics ;
- 20% de diffusion des rapports ;
- 20% de production d’analyses pour les dirigeants.
Les perspectives d’évolution de carrière du data analyst
Le marché mondial du Big Data est en pleine expansion avec un chiffre d’affaires évalué à 210 milliards de dollars en 2020. C’est dire à quel point ce secteur offre de belles perspectives d’avenir. Les années d’expérience permettent de passer de data analyst junior à expert puis sénior. Mais la progression peut être encore plus importante. Un analyste de données peut évoluer au poste d’ingénieur business intelligence, de data scientist, de chief data officer, de data engineer, de data security manager ou master data manager. Il est à noter que le métier de data scientist est la profession la plus convoitée en France en 2019. Ce poste offre une rémunération très attrayante avec un salaire moyen entre 50 000 € et 60 000 €.
Un data analyst est très recherché par les grandes enseignes du web. En effet, ces dernières doivent leur réussite aux algorithmes étudiés et mis en place par des experts du big data. Les défis ne cessent d’évoluer avec l’évolution constante de la technologie. Ce métier dynamique offre de belles perspectives et des défis toujours plus impressionnants.
L’évolution de l’intelligence artificielle crée le monde dans lequel nous évoluerons demain. Chaque jour, les limites sur l’analyse, le traitement et l’exploitation des données sont repoussées. Les informations obtenues permettent de créer des produits, des applications et des services correspondant aux besoins et aux attentes des clients. La valorisation de la data au cœur de la stratégie marketing prend une place de plus en plus importante. Devenu incontournable pour les entreprises, le métier de data analyst a de beaux jours devant lui.