Fiche métier data analyst : le guide complet

Un data analyst, ou analyste de données, est un professionnel spécialisé dans l’extraction, l’interprétation puis l’analyse de grandes quantités de données. Ces dernières, collectées à partir de diverses sources, sont ensuite utilisées pour générer des insights pertinents. En d’autres termes, un data analyst transforme des données brutes en informations exploitables. Il a pour but d’orienter les entreprises dans leurs stratégies commerciales, afin d’améliorer leurs performances opérationnelles ou encore favoriser l’innovation.

Les responsabilités comme les missions de ce professionnel du Big Data varient en fonction de l’organisation, du secteur d’activité. Certaines tâches restent communes à la plupart des data analysts :

• Collecte de données : compilation des données à partir de diverses sources internes et externes (bases de données, systèmes d’entreprise, capteurs IoT, données publiques).
• Nettoyage, préparation des données : gestion des données manquantes, correction des erreurs, normalisation des formats de données.
• Analyse des données : utilisation de techniques statistiques, d’outils d’analyse pour explorer les données, identifier des tendances, des modèles…
• Visualisation des données : création de graphiques, de tableaux de bord, de rapports pour présenter les résultats de manière claire, compréhensible pour les parties prenantes.

Interprétation, présentation des résultats : communication des insights aux décideurs et proposition de recommandations basées sur les analyses effectuées.

Le métier de data analyst est soumis à quelques contraintes :

• Sécurité des données : pour assurer la confidentialité des données sensibles collectées, il est nécessaire de mettre en place des protocoles de sécurisation (chiffrement, accès restreint…).
• Qualité des données : les données utilisées doivent être précises, complètes, à jour.
• Volume de données : les data analysts sont souvent confrontés à des ensembles de données de plus en plus vastes et complexes. Cela demande une excellente maîtrise des techniques de manipulation des données.
• Évolution technologique : le domaine de l’analyse de données évolue rapidement. Pour rester efficaces, les data analysts doivent continuellement mettre à jour leurs compétentes, leurs connaissances.

Grâce à la nature transversale de leurs compétences, les data analysts peuvent exercer dans de nombreux secteurs pour lesquels la donnée est créatrice de valeur ajoutée :

• Le secteur bancaire/financier : optimisation du service client, détection des fraudes, évaluation des risques…
• Le secteur du commerce/de l’e-commerce, du marketing : compréhension des comportements des consommateurs, personnalisation des offres, optimisation des campagnes publicitaires.
• Le secteur de l’assurance : évaluation des risques, tarification des polices d’assurance, détection des fraudes.
• Le secteur de l’industrie automobile : amélioration de la qualité des produits, optimisation des processus de fabrication, prévision de la demande.
• Le secteur de la technologie, de l’informatique : amélioration des produits et services, analyse des données utilisateur, développement de nouvelles fonctionnalités.
• Le secteur de l’énergie, de l’environnement : optimisation de la production/de la distribution de l’énergie, l’analyse des données climatiques, gestion des ressources naturelles.
• Le secteur du transport, de la logistique : optimisation des réseaux de transport, gestion des stocks.

Le data analyst a recours à une grande variété de supports :

• Les langages de programmation, comme Python, R ou Julia, pour manipuler, analyser les données.
• Les bases de données relationnelles, comme MySQL, PostgreSQL ou Microsoft SQL Server, pour stocker, interroger des ensembles de données structurées.
• Des outils d’analyse statistique, comme RStudio, Jupyter Notebook ou Spyder, pour créer des modèles prédictifs puis réaliser des simulations.
• Des outils de visualisation, comme Power BI, Tableau ou matplotlib, pour créer des graphiques, des tableaux de bord interactifs, des infographies…
• Des outils d’extraction et de transformation de données (ETL), comme Apache Spark, Talend ou Informatica, pour automatiser les tâches de nettoyage et de préparation des données (transformation en un format standardisé, chargement dans un entrepôt ou un lac de données…).
• Des bibliothèques de machine learning, comme scikit-learn, TensorFlow ou Keras, pour construire des algorithmes d’apprentissage automatique.

Parmi les qualités attendues dans le métier de data analyst :

• Excellente maîtrise d’au moins un langage de programmation (Python, Basic...).
• Familiarité avec Power BI et Tableau.
• Compétences avancées dans l’analyse des données, les méthodologies statistiques (SQL).
• Connaissance des réglementations et des normes juridiques liées à la gestion des données.
• Passion pour les chiffres.
• Sens de l’organisation, rigueur dans le travail.
• Aisance rédactionnelle.
• Pédagogie, force de conviction.
• Bonne communication orale.
• Curiosité, esprit critique.
• Bonne gestion du temps, des priorités.

Le métier de data analyst requiert un diplôme de niveau Bac+4 (maîtrise) à Bac+5 (master, diplôme d’études approfondies ou DEA…). Plusieurs possibilités vous sont offertes pour vous former. De nombreux data analysts possèdent un diplôme universitaire dans des domaines comme les sciences informatiques, les statistiques, les mathématiques, l’économie ou l’ingénierie. Les masters Statistiques ou Big Data à l’université Paris Dauphine font partie des plus reconnus. Il existe aussi de nombreuses plateformes en ligne proposant des cours spécialisés en analyse de données, à l’image de Coursera, My Mooc, OpenClassroom, Udacity, edX ou DataCamp. Certains organismes, comme Cepe ou Cegefos Numérique Académie, délivrent enfin des certifications académiques ou professionnelles. Enfin, l’Ecole nationale de la statistique et de l'analyse de l'information (ENSAI), établissement public, forme à tous les métiers de la science des données.

Le métier de data analyst est évolutif. Vous pouvez atteindre des postes de plus grande responsabilité ou plus spécialisés, comme Data Scientist, chef de projet data ou encore analyste financier. Il est aussi possible d’évoluer vers les services de pricing ou de revenu management. Vous pouvez aussi occuper un poste au sein d’un service de gestion de la relation client (CRM).

Le salaire d’un data analyst varie en fonction de plusieurs facteurs, comme l’expérience professionnelle ou le secteur d’activité. Le data analyst junior commence généralement avec un salaire oscillant entre 35 000 et 38 000 € en moyenne. Après quatre ans d’expérience, il peut atteindre 45 000 à 55 000 €.

Le métier de data analyst occupe une place prépondérante dans l’environnement professionnel contemporain. Dans des secteurs dynamiques, mais aussi concurrentiels, comme la banque, l’assurance ou l’e-commerce, cette capacité à transformer les données en connaissances exploitables est un atout majeur. En rejoignant La Banque Postale, apportez votre expertise au service de notre engagement citoyen. Nous souhaitons accompagner nos clients dans leurs projets financiers en leur offrant des services toujours plus performants.