FICHE METIER DATA ANALYST

Autres libellés rencontrés

  • Analyst dataminer H-F
  • Chargé d’études en datamining H-F
  • Consultant dataminer H-F

Le data analyst est essentiel pour analyser et interpréter les données d’entreprise, facilitant ainsi l’identification d’opportunités d’amélioration. Il crée de la valeur en transformant les informations collectées, notamment via le big data, en outils décisionnels pour divers départements tels que le marketing et la production. Ce professionnel développe également des modèles statistiques pour appuyer les stratégies opérationnelles, améliorant les segmentations clients et les prévisions.

CONTEXTE ET FACTEURS D’ÉVOLUTION DU MÉTIER

Avec l’augmentation des données, les entreprises de tous secteurs découvrent de nouvelles opportunités pour améliorer la satisfaction client, gérer les services après-vente et la fraude. L’usage de capteurs avancés dans la production prédit les pannes et automatise les processus. Les organisations se tournent vers une approche centrée sur les données, renforçant les équipes techniques et la culture data.

Les data analysts jouent un rôle clé en analysant ces données pour créer services et produits innovants, répondant aux besoins métiers. Leur domaine évolue technologiquement avec des logiciels avancés et réglementairement, notamment avec le RGPD.

QU’EST-CE QU’UN DATA ANALYST ?

Le Data Analyst joue un rôle crucial dans l’analyse et l’exploitation des données d’entreprise pour formuler des recommandations stratégiques. Il utilise des outils variés, tels qu’Excel, SAS, SQL, et R, pour transformer les données en insights décisionnels.

Avec une expertise en statistiques et une connaissance approfondie des langages de base de données, le Data Analyst simplifie les complexités techniques pour les décideurs. Il est souvent amené à collaborer avec des Data Scientists pour l’usage d’outils avancés comme Hadoop ou Spark, visant à optimiser l’utilisation des données.

Sa capacité à valoriser les données et à communiquer efficacement joue un rôle essentiel dans la compréhension des activités de l’entreprise. Travaillant dans divers secteurs, le Data Analyst contribue à la création de valeur grâce à l’analyse des données.

Avec l’explosion des volumes de données, le rôle du Data Analyst est appelé à évoluer, mettant l’accent sur le développement de nouvelles méthodes et outils pour gérer efficacement les données grandissantes et diversifiées.

Responsabilités du Data Analyst :

  • Collecte et Analyse des Données : Rassembler et analyser des données pour fournir des insights métiers et recommandations.
  • Rapports et Business Intelligence : Développer et actualiser les rapports de BI & Web Analytics, assurant une vision claire des performances et de la technicité des produits aux équipes.
  • Gestion des Outils d’Analyse : Permettre aux décideurs et clients de suivre la performance de leurs sites ou produits grâce à des outils d’analyse performants.
  • Diffusion des Résultats : Veiller à l’interprétation et à la communication efficace des analyses issues du BI & Web Analytics.

Traitement des Données :

  • Extraction : Recueillir les données via des méthodes comme le Web scraping et les API.
  • Nettoyage : Appliquer des règles pour le formatage et l’élimination des doublons.
  • Structuration : Organiser les bases de données et rédiger les spécifications pour leur automatisation.
  • Assurance Qualité : Maintenir la qualité des données à chaque étape de traitement.

Exploration des Données :

  • Analyse : Identifier les corrélations, définir les anomalies et créer des dashboards ou outils de reporting.
  • Modélisation Statistique : Élaborer et tester des modèles statistiques, comme la régression et la forêt aléatoire.
  • Sélection des Variables : Choisir les variables clés pour les modèles statistiques.

Collaboration :

  • Ateliers : Participer à l’expression des besoins des équipes internes.
  • Traduction des Besoins : Comprendre et analyser les enjeux métiers.
  • Communication : Partager les résultats avec les équipes métiers via des outils de data visualisation.

Veille Technologique :

  • Innovation : Se tenir informé des avancées technologiques et logicielles en analyse de données.
  • Expérimentation : Tester de nouvelles méthodes et outils d’analyse.
  • Sélection d’Outils : Choisir les technologies et techniques d’analyse les plus adaptées.

Qualifications du Data Analyst :

Pour devenir Data Analyst, un diplôme de niveau Bac +4 à Bac +5 dans le domaine des statistiques est essentiel. Les formations privilégiées incluent un Master en statistique/économétrie ou un Master spécialisé en Big Data.

Une expertise dans des domaines spécifiques, tels que le marketing et la gestion de la relation client, est très valorisée. Avec une expérience conséquente, le Data Analyst a la possibilité de progresser vers un rôle de Data Scientist.

Compétences Essentielles du Data Analyst :

  • Analyse Statistique et Datamining : Excellente maîtrise des techniques statistiques et de datamining, utilisant des logiciels comme SAS, SPSS, ainsi que des langages tels que VBA et des bases de données SQL. Expertise en web Analytics.
  • Réglementation des Données : Bonne connaissance des aspects juridiques et réglementaires liés à la gestion des données.
  • Langues : Maîtrise de l’anglais, à l’écrit comme à l’oral.

Compétences Techniques Spécifiques :

  • Bases de Données : Expertise approfondie en bases de données SQL/NoSQL.
  • Statistiques : Maîtrise avancée des tests et méthodes statistiques.
  • Programmation : Compétence dans les langages de programmation comme Python, R, et C++.
  • Data Visualisation : Utilisation experte d’outils tels que Tableau, Qlikview, et PowerBI.
  • Analyse de Données : Aptitude à utiliser des outils d’analyse et de fouille de données.
  • Systèmes d’Exploitation : Connaissance des systèmes Unix et Windows.
  • Hadoop : Familiarité avec l’environnement Hadoop.

Rattachement Hiérarchique :

  • Reporte à des postes tels que Responsable d’équipe data, Responsable pôle big data, IT data director, ou Chief Data Officer.

Formation Requise :

  • Bac +3 : Licence en statistiques, traitement de l’information ou datamining.
  • Bac +5 : Diplôme d’ingénieur en statistiques/big data ou Master en statistiques, économétrie, ou informatique décisionnelle.

Salaire d’un data analyst :

  • Junior : 45k à 55k € par an.
  • Senior : 55k à 65/70k € par an.
  • Expert : 70k à 80/90k € par an.
  • En évoluant vers Data Scientist, le salaire peut atteindre jusqu’à 180k € par an.