La plupart des métiers dans le domaine de l’analyse de données impliquent la collecte, le tri, le nettoyage et la mise à jour de systèmes de données afin de découvrir des tendances et des modèles utiles pour répondre à des problématiques concrètes. Stratégies marketing, surveillance épidémiologique, optimisation de processus industriels, mesure et impact du changement climatique… ce sont autant de sujets qui nécessitent de recourir à des Data Analysts. Un métier passionnant qui requiert une quadruple compétence en mathématiques, statistiques, informatique et économie, et qui s’acquiert généralement au sein d’une école d’ingénieurs spécialisée en Science des données. À mesure que les données affluent dans les organisations à un rythme sans précédent, la demande pour des professionnels capables d’en extraire du sens augmente. Les Data Analysts sont là pour ça.
Tout savoir sur le métier de Data Analyst
Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?
Le cœur de métier du Data Analyst repose sur sa capacité à collecter des ensembles de données, souvent volumineux et disparates, provenant de sources internes et externes à l’organisation. Ces données peuvent inclure des transactions commerciales, des interactions sur les réseaux sociaux, des données démographiques, ou encore des informations opérationnelles. Une fois ces données collectées, l’analyste procède à leur nettoyage et à leur structuration, une étape indispensable pour garantir leur intégrité et leur fiabilité.
« Le rôle du Data Analyst ne se limite pas à l’aspect technique de l’analyse de données. Il joue également un rôle consultatif en aidant les managers à comprendre les résultats des analyses et à les utiliser pour orienter les stratégies et les décisions. »
L’analyse des données repose sur des tâches mathématiques, informatiques et statistiques de haut niveau (modélisation statistique, analyse prédictive, segmentation des données, etc.). L’objectif est de déceler des tendances, identifier des modèles, et formuler des recommandations basées sur les données. Par exemple, un analyste peut utiliser des techniques de régression pour prédire les ventes futures ou appliquer des algorithmes de clustering pour segmenter les clients selon leur comportement d’achat. Les Data Analysts s’appuient sur une gamme d’outils et de technologies pour mener à bien leurs analyses. Ils utilisent des logiciels de traitement de données comme SQL pour gérer les bases de données, ainsi que des langages de programmation tels que Python ou R pour effectuer des analyses statistiques et construire des modèles. De plus, ils exploitent des plateformes de visualisation de données comme Tableau ou Power BI pour créer des visualisations dynamiques et interactives qui facilitent l’interprétation des données pour les décideurs.
Distinction entre Data Analyst et Data ScientistLe Data Analyst se concentre généralement sur l’analyse des données existantes pour répondre à des questions spécifiques. Il s’agit souvent de problèmes bien définis où les méthodes d’analyse statistique standard peuvent fournir des réponses claires et directes. Les compétences requises pour un Data Analyst incluent une forte aptitude pour les mathématiques et la statistique, une bonne maîtrise des outils d’analyse de données, ainsi que des logiciels de visualisation. |
Le rôle du Data Analyst ne se limite pas à l’aspect technique de l’analyse de données. Il joue également un rôle consultatif en aidant les managers à comprendre les résultats des analyses et à les utiliser pour orienter les stratégies et les décisions. En transformant les données brutes en insights compréhensibles et en recommandations actionnables, le Data Analyst contribue directement à la performance et à l’innovation au sein de l’entreprise.
Les missions du Data Analyst
Le rôle du Data Analyst est complexe et varié, impliquant une série de missions clés pour transformer les données brutes en informations exploitables. Ces missions couvrent plusieurs domaines clés, chacun nécessitant une expertise spécifique en statistique, informatique, et communication de données.
- Collecte de données : la première mission d’un Data Analyst consiste à collecter des données provenant de différentes sources. Cela peut inclure des bases de données internes, des systèmes ERP, des plateformes de réseaux sociaux, et des données externes accessibles via des API. Il doit s’assurer que les données collectées sont pertinentes, complètes, et précises.
- Nettoyage des données : ce processus implique la détection et la correction des erreurs, la gestion des valeurs manquantes, et l’élimination des doublons. Le nettoyage des données est décisif pour garantir que les analyses subséquentes soient fiables et exactes.
- Visualisation des données : avant de plonger dans des analyses complexes, le Data Analyst effectue une analyse exploratoire des données. Cette étape comprend la visualisation des données à l’aide d’outils comme Tableau, Power BI ou des bibliothèques de visualisation en Python (Matplotlib, Seaborn). Ces visualisations aident à comprendre les distributions, les corrélations, et les tendances dans les données. Cela peut aussi inclure des mesures comme la moyenne, la médiane, l’écart type, et les quartiles. Ces statistiques fournissent un aperçu rapide et intuitif des données, facilitant l’identification de motifs et d’anomalies.
- Modélisation statistique : le but est d’analyser les relations entre les variables et prédire des résultats futurs. Cela peut inclure des modèles de régression linéaire, des modèles de classification, ou des modèles de séries temporelles. Ces modèles permettent de faire des prévisions basées sur les données historiques.
- Machine learning : pour des analyses plus avancées, les Data Analysts peuvent utiliser des algorithmes de machine learning. Ces techniques, comme les arbres de décision, les réseaux neuronaux, et les méthodes de clustering, permettent de découvrir des articulations complexes dans les données.
Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre et d’évoluer à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Il utilise des algorithmes pour analyser les données, apprendre des modèles et des relations en eux, et prendre des décisions ou des prédictions basées sur de nouvelles données. - Communication, rapports et tableaux de bord : une partie conséquente du travail du Data Analyst est de communiquer les résultats de ses analyses de manière claire et concise. Cela se fait souvent par la création de rapports détaillés et de tableaux de bord interactifs. Ces outils permettent aux parties prenantes de visualiser les données et de comprendre les concepts dérivés des analyses. En plus des rapports écrits, les Data Analysts sont souvent appelés à présenter leurs résultats à des équipes de direction ou à des clients. Ces présentations doivent être adaptées à leur public, en utilisant un langage compréhensible et des visualisations efficaces pour illustrer les points clés.
- Recommandations stratégiques : sur la base de leurs analyses, les Data Analysts fournissent des recommandations stratégiques aux décideurs. Ces recommandations peuvent porter sur une variété de domaines, tels que l’amélioration des processus, l’optimisation des campagnes marketing, ou la gestion des risques. L’objectif est d’aider l’organisation à prendre des décisions basées sur des données concrètes.
Les secteurs d'activités qui recrutent des Data Analysts
La transformation numérique a permis l’intégration des analyses de données dans presque tous les secteurs d’activité. Les Data Analysts sont ainsi devenus des acteurs clés dans de nombreux domaines, où ils aident à optimiser les opérations quotidiennes, à prévoir les tendances du marché et à augmenter l’efficacité organisationnelle.
La gestion des risques bancaires
Les Data Analysts jouent un rôle essentiel dans la gestion des risques en utilisant des techniques d’analyse de données avancées pour identifier, évaluer et atténuer les risques financiers auxquels les banques sont exposées. Ils peuvent collecter et intégrer des données provenant de diverses sources internes comme les historiques de transactions, les profils de crédit des clients, et les portefeuilles d’investissement, ainsi que des sources externes telles que les rapports économiques, les indices de marché, et les données réglementaires. Cette collecte de données est fondamentale pour bâtir une base solide pour les analyses subséquentes. Une fois les données agrégées, les analystes utilisent des techniques statistiques et des modèles prédictifs pour évaluer les risques associés à différents scénarios d’identification et d’évaluation des risques. Les Data Analysts jouent aussi un rôle vital dans la préparation aux crises financières. En modélisant des scénarios de stress et en analysant les impacts potentiels de différents événements de marché, ils aident les banques à prévoir et à planifier des réponses efficaces à des crises possibles. Ces analyses permettent aux banques de maintenir leur résilience financière et de minimiser les perturbations en cas de turbulences économiques.
En savoir plus sur le secteur d’activité Risques bancaires
La santé
Les Data Analysts dans le domaine de la santé peuvent analyser les données des patients pour identifier les tendances et les modèles dans les parcours de soins. En examinant des aspects comme les taux de réadmission, les résultats de différentes procédures médicales, ou les effets secondaires de médicaments, ils aident à améliorer la qualité des soins. Ces analyses permettent également de personnaliser les traitements en fonction des caractéristiques et historiques spécifiques des patients, ce qui conduit à une médecine plus précise et adaptée.
Ils peuvent aussi contribuer à l’efficacité opérationnelle des établissements de santé. En analysant les données sur les flux de patients, les durées de séjour, ou l’utilisation des équipements, ils identifient des goulots d’étranglement et des opportunités d’amélioration. Dans la recherche médicale, les Data Analysts fournissent un soutien capital à la recherche médicale en traitant et analysant les données issues d’essais cliniques et d’études épidémiologiques. Ils utilisent des techniques statistiques pour valider l’efficacité et la sécurité de nouveaux traitements et médicaments. Leurs compétences en biostatistique sont particulièrement précieuses pour interpréter les résultats des essais et pour assurer que les conclusions tirées sont statistiquement significatives et fiables.
En savoir plus sur le secteur d’activité Santé
Le marketing
Leur rôle est central pour naviguer dans l’environnement compétitif actuel, où la personnalisation et la précision des campagnes sont primordiales pour capturer et retenir l’attention des consommateurs. Les Data Analysts exploitent des données variées telles que les historiques d’achat, les interactions sur les réseaux sociaux, et les réponses aux campagnes marketing précédentes pour dessiner un portrait détaillé des préférences et comportements des consommateurs. En utilisant des techniques d’analyse de données avancées, ils peuvent segmenter les audiences, identifier les motifs d’achat et anticiper les tendances futures. Ces informations permettent aux équipes marketing de créer des campagnes plus ciblées et personnalisées, augmentant ainsi l’efficacité des efforts marketing.
En savoir plus sur le secteur d’activité Marketing
L’industrie et les réseaux
Dans le secteur de l’ingénierie, les Data Analysts contribuent de manière significative à la conception, l’optimisation et la maintenance des systèmes et infrastructures. Leur capacité à analyser et interpréter des données techniques aide les entreprises à innover et à améliorer leur efficacité opérationnelle. Ils peuvent ainsi utiliser des techniques statistiques pour identifier les causes de défaillances ou de retards et pour recommander des améliorations. Par exemple, en analysant les temps de cycle et les taux de défectuosité, ils peuvent suggérer des ajustements dans la chaîne de montage qui augmentent la productivité et réduisent les coûts.
Dans la conception de nouveaux produits, les Data Analysts utilisent des données pour valider les performances des prototypes et pour assurer que les nouveaux produits répondent aux attentes en termes de fonctionnalité et de fiabilité. Ils effectuent des analyses de simulation pour prévoir comment les produits se comporteront sous différentes conditions, ce qui est essentiel pour identifier les éventuelles améliorations avant la mise en production à grande échelle.
Un autre domaine important où les Data Analysts apportent une valeur ajoutée est la maintenance prédictive. En collectant et analysant des données issues des équipements en temps réel, ils peuvent prédire quand un équipement est susceptible de tomber en panne. Cette approche proactive permet d’effectuer des réparations avant que les pannes ne surviennent, réduisant ainsi les temps d’arrêt imprévus et prolongeant la durée de vie des machines.
En savoir plus sur le secteur d’activité Industrie et réseaux
Quelles sont les compétences et qualités requises pour devenir Data Analyst ?
Pour décrire/explorer ses jeux de données, le Data Analyst doit pouvoir s’appuyer non seulement sur la statistique descriptive classique mais aussi l’analyse factorielle (ACP, ACM) et le clustering (CAH, K-means). Moins experts en algorithmique que les Data Scientists, les Data Analysts sauront mettre en œuvre des modélisations simples (régression linéaire, régression logistique), très souvent suffisantes pour des analyses éclairantes. Et si la complexité de la problématique requiert des méthodes avancées, ils pourront dialoguer avec des experts du machine learning, et utiliser des codes mis à disposition.
- Compétences en statistiques et en mathématiques : une compréhension approfondie des concepts statistiques et mathématiques est impérative pour analyser et interpréter les données de manière rigoureuse. Les Data Analysts doivent être familiers avec les statistiques descriptives et inférentielles, la théorie des probabilités ou encore l’algèbre linéaire et le calcul différentiel utilisés dans de nombreux algorithmes de machine learning et de modélisation.
- Maîtrise des langages de programmation : les Data Analysts doivent avoir une solide maîtrise des langages de programmation utilisés pour la manipulation et l’analyse des données. Les langages les plus couramment utilisés incluent Python, utilisé pour ses bibliothèques puissantes comme Pandas, NumPy, Matplotlib, et Scikit-learn; R, qui est particulièrement apprécié pour les statistiques et la visualisation de données; et SQL pour interroger et manipuler des bases de données relationnelles.
- Esprit analytique et résolution de problèmes : pour décomposer des problèmes complexes en éléments gérables et trouver des solutions innovantes basées sur les données.
- Attention aux détails : une petite erreur dans les données ou dans l’analyse peut conduire à des conclusions incorrectes et à des décisions erronées. Une attention minutieuse aux détails est donc absolument nécessaire pour assurer la qualité et la fiabilité des résultats.
- Capacité de communication : les Data Analysts doivent être capables de communiquer leurs découvertes de manière claire et concise, à la fois par écrit et oralement. Ils doivent être en mesure de traduire des analyses techniques complexes en termes compréhensibles pour les non-spécialistes, notamment pour les équipes de direction et les parties prenantes.
- La confidentialité et la discrétion : parce qu’il peut être amené à travailler avec des données sensibles (informations financières et comptables, données personnelles, etc.), le Data Analyst doit être digne de confiance. La confidentialité des informations est une règle absolue dans le métier. Il manipule les données pour un but précis et doit suivre des protocoles très stricts pour ne pas divulguer des informations qui doivent rester secrètes. Savoir rester discret, humble et responsable sont des qualités essentielles pour un bon Data Analyst.
Combien gagne un Data Analyst ?
La rémunération des Data Analysts peut varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs, tels que l’expérience, les compétences, l’industrie d’emploi, et la localisation géographique. Cependant, en raison de la demande croissante pour des professionnels capables d’analyser et d’interpréter de grandes quantités de données, les salaires dans ce domaine tendent à être généralement élevés.
Selon l’étude annuelle 2024 du cabinet Michael Page, un Data Analyst débutant gagne entre 40 000 et 50 000 € bruts par an. Entre 2 et 5 ans d’expérience, le salaire monte jusqu’à 60 000 € jusqu’à atteindre 75 000 € et plus pour les plus expérimentés qui doivent souvent avoir une forte composante managériale dans leur rôle. En plus du salaire de base, de nombreux Data Analysts bénéficient de bonus basés sur la performance, de parts de l’entreprise sous forme d’options d’achat d’actions, et d’avantages tels que les contributions aux plans de retraite, les mutuelles santé, et les opportunités de formation continue. Ces avantages peuvent ajouter une valeur substantielle à la rémunération totale.
Data Analyst : bien plus qu’un bagage technique
En jouant un rôle crucial dans la transformation des données brutes en informations exploitables, les Data Analysts sont des acteurs essentiels dans la prise de décision stratégique au sein des organisations. Leur capacité à extraire des insights précieux et à les communiquer de manière claire et concise permet aux entreprises de rester compétitives et innovantes dans un monde de plus en plus axé sur les données. Cependant, exceller dans ce domaine nécessite bien plus qu’une simple aptitude technique. Une formation complète et scientifique est indispensable pour acquérir les compétences et connaissances nécessaires à ce métier exigeant.
Sectors that recruit, salaries: a datavisualization of the professional outlook for ENSAI graduates.