Panorama des métiers Informatique
Data analyst
Fiche métier

Data analyst

Magicien des données chiffrées, le data analyst va trier et faire parler tous les chiffres qui déterminent le succès d'une entreprise. Ses rapports permettront aux dirigeants de mieux se confronter aux forces et faiblesses de l'activité.

Retrouvez sur la fiche métier data analyst toutes les informations utiles sur ce travail : Salaire, études, formation, rôle, description du poste data analyst, les qualités et compétences requises pour travailler en tant que data analyst. Le métier data analyst fait partie du domaine Informatique.

Qu’est ce qu’un Data analyst ?

Chaque entreprise possède un grand nombre de données relatives à son activité. Elles concernent les clients, les produits, les performances de l'entreprise… Leur nombre peut être très conséquent et est généralement concentré dans le concept de Big Data. Ces données peuvent avoir un sens utile dès lors qu'elles vont être étudiées afin d'avoir une meilleure connaissance des domaines correspondants. Le rôle du data analyst (code ROME 1403) est donc de traiter les données afin d'en extraire toute information qui pourrait faire évoluer la stratégie de l'entreprise. Des tendances d'achat et de consommation vont se dégager, de même qu'un profil du client actuel (persona) et de ses attentes.

Le data analyst est donc un élément essentiel de la stratégie de l'entreprise, car il va fournir des moyens concrets pour faire évoluer la stratégie commerciale en se basant sur le lot de données collectées quotidiennement. À l'aise avec les statistiques, les bases de données et possédant une solide expérience dans son secteur d'activité, il est capable de visualiser immédiatement les éléments à exploiter pour être plus en phase avec les besoins des acheteurs. On parle aussi bien de data analyst que d’analyste de données, d'analyst dataminer ou de chargé d'études en datamining.

Les diplômes pour devenir Data analyst.

Quelques exemples de diplômes pouvant mener à la profession de data analyst :

  • Master marketing.
  • Master Big Data.
  • Master en mathématiques.
  • Diplôme école d'ingénieur (spécialité en statistiques).

Les formations pour devenir Data analyst.

Il est vivement recommandé d'être au moins diplômé d'un bac+4, voire d'un bac+5 pour pouvoir exercer le métier de data analyst. Les formations diplômantes à privilégier pour devenir data analyst sont à chercher du côté de l'informatique, des statistiques, des mathématiques, mais aussi du marketing. Il existe des formations récentes, comme le Mastère Intelligence Artificiel et Big Data, le diplôme d'ingénieur spécialisation Big Data ou le Master Mégadonnées et analyse sociale du CNAM.

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Les missions d'un Data analyst.

Le data analyst :

  • Rassemble les données chiffrées d'une entreprise dans un seul outil et définit les règles de gestion de nettoyage pour supprimer les doublons.
  • Met au point des algorithmes pour les exploiter et en tirer des graphiques faciles à comprendre et à exploiter.
  • Présente ses résultats à la direction commerciale ou générale et propose des possibilités d'en tirer parti.
  • Participe aux ateliers d'expression des besoins internes et des clients.
  • Organise une veille sur les évolutions technologiques.

Les offres d'emploi Data analyst.

Apprenti Développeur d'Application et Analyste de Données IT H/F

Airbus

Toulouse - 31
Alternance
477,07 - 1 766,92 EUR par mois
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il y a 5 minutes

Alternance - Data Officer H/F

CMA CGM

Marseille 2e - 13
Alternance
477,07 - 1 766,92 EUR par mois
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il y a 21 minutes

Data Analyst H/F

Crédit Agricole CIB

Montrouge - 92
Stage
🏡 Télétravail partiel
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il y a 20 minutes
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Le travail d'un Data analyst.

Les plus
  • Le data analyst se trouve au centre de toute organisation et possède donc une vision d'ensemble, de la production à la commercialisation, en passant par la justification des dépenses marketing. Ce poste offre donc un vrai pouvoir.
  • Le secteur, en pleine expansion, recrute de nombreux jeunes diplômés et les rémunérations sont attractives car les professionnels expérimentés sont encore rares.
  • Le métier de data analyst est encore nouveau et rare, et il permet à ceux qui aiment les chiffres et les statistiques de quitter les bureaux des assurances et des banques pour rejoindre des start-ups mieux considérées.

Les moins
  • Il faut posséder un vrai goût des chiffres pour se retrouver dans les labyrinthes à explorer, et savoir les rendre avec clarté.
  • Ce métier récent doit encore montrer son utilité, alors que les dirigeants des entreprises attendent des miracles rapides. Le stress est donc intense.

Les qualités et compétences pour devenir Data analyst.

Passionné de chiffres et de statistiques, le data analyst sera capable de réaliser des tableaux et des bilans sur l'ensemble des données de l'entreprise. La maîtrise de l’outil informatique et de certains langages de programmation pourra être d’une aide précieuse. L'organisation et la rigueur font partie de ses qualités principales afin d'être capable d'effectuer un suivi quotidien de la base de données et de déceler les domaines dans lesquels il faut étoffer les contenus. La confidentialité est évidemment une valeur, car toutes les données exploitées au c ur de l'entreprise ne doivent pas être transmises à l'extérieur.

L’environnement de travail.

Le data analyst exerce un travail de bureau, où ses compétences informatiques sont primordiales. Il peut dépendre d'une direction stratégique ou d'une direction financière, mais il est souvent un électron libre dépendant directement de la direction générale. Seuls les grands groupes possèdent des équipes data et des chief data officer qui peuvent compter sur des jeunes talents qui vont disséminer la culture des données. Actuellement, les data analyst sont souvent relativement jeunes, mais ils devraient monter en grade avec la maintenance prédictive et leur implication dans la conception de produits innovants.

Les entreprises qui recrutent un Data analyst.

Le métier étant récent, ce sont plutôt les grandes entreprises qui y ont recours, et en particulier les banques et assurances qui brassent de grandes qualités de données. Les laboratoires médicaux étudient les données médicales avec la même attention. Les start-ups sont plus ouvertes à l'analyse des données avec des outils de l'intelligence artificielle et sont susceptibles d'embaucher des data analyst pour conduire leur croissance.

Crédit photo : ©crizzystudio-stock.adobe.com
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