Data Analyst

Le Data Analyst est un alchimiste qui transforme des données brutes en données utiles. Une qualité qui ne peut qu’intéresser toutes les entreprises dont l’objectif constant est d’améliorer leur ROI – Return On Investment. Dans un premier temps, le Data Analyst déchiffre les données recueillies. Puis, il les organise afin de comprendre leur sens. Enfin, il présente ses résultats qui ont valeur de recommandations. Celles-ci influencent alors les grandes orientations stratégiques de l’entreprise : production, ventes et communication. 

Le roi de la donnée utile

Alors qu’en amont le Data Engineer doit structurer, sécuriser et assurer la maintenance des flux de données qu’il rassemble sur une plateforme, le Data Analyst a pour mission d’exploiter une source des données massivement extraites. Celles-ci peuvent concerner les clients, le produit ou le processus de production. Ainsi, l’analyse des données permet au Data Analyst de témoigner, par exemple, de comportements d’achats, de procéder à un retargeting, d’envoyer un message personnalisé ou de corriger un tunnel de conversion. Ses analyses peuvent aussi éclairer l’entreprise qui cherche de nouvelles cibles à développer en matière de clientèle. Enfin, elles peuvent mettre en valeur des axes d’amélioration pour un gain de productivité des équipes, pour une meilleure valeur ajoutée sur un produit. 

Le Data Analyst est donc un appui essentiel à la prise de décision. Cette approche, qui conduit à une sorte de pilotage par la donnée, est appelée le Data Driven. 

Le Data Analyst au sein de la squad

L’interaction est au cœur de ce métier : avec les données et avec les représentants de différentes équipes. Le Data Analyst doit donc s’adapter à plusieurs publics ! Ainsi, il collabore en priorité avec le Data Engineer. Ensemble, au sein d’une DMP – Data Management Platform –, ils sont à même de définir, par exemple, des critères pertinents de segmentation des données d’un CRM – Customer Relationship Management – ou d’un PRM – Prospect Relationship Management.

Il peut travailler de concert avec le Data Scientist et avec les équipes marketing et de direction auxquelles il présente ses résultats et pistes d’optimisation. Attention, ses recommandations doivent être non seulement étayées, mais aussi réalistes et actionnables ! Le Data Analyst est donc une force de propositions… mesurées.

Compétences et qualités

Les quatre grands domaines de compétences du Data Analyst sont les statistiques, l’informatique, le marketing et le fonctionnement de la Data. Dans ce cadre, il doit maîtriser les mathématiques et les langages inhérents aux différentes bases de données.

Étant donné qu’il participe à la stratégie de l’entreprise, il est important qu’il dispose de connaissances approfondies en commerce et qu’il se tienne informé des grandes tendances économiques du secteur d’activité de l’entreprise. La mise en place de veilles technologiques et concurrentielles fait partie de ses activités. Ses qualités rédactionnelles ainsi que la pratique courante de la langue anglaise et son goût pour la pédagogie sont des atouts pour lui permettre de rédiger des présentations et des rapports de suivi de l’évolution des données.

Une organisation rigoureuse soutenue par une méthodologie de travail l’aide à assurer un travail fondé sur l’exactitude et la pertinence. Ses journées se déroulent essentiellement au desk, face à un écran ou en meeting, mais il est amené à participer à des séminaires d’entreprise ou à des conférences nationales et internationales d’éditeurs de logiciels ou de solutions informatiques.

Google Analytics
Hadoop

Sa boîte à outils

Tableurs, graphiques, cartographies : les chiffres, c’est son dada ! Le Data Analyst est aussi appelé Data Miner, car il inspecte une source de données et travaille principalement avec des techniques statistiques, des outils de Datamining. Ces derniers lui permettent de mesurer l’impact des actions commerciales mises en place au sein d’un CRM.

Comme son nom l’indique aussi, puisqu’il comporte le mot Analyst, il doit maîtriser des outils d’analyse dont l’un des plus célèbres : Google Analytics. Mais ce n’est évidemment pas le seul, car le Data Analyst doit également connaître des plateformes plus complexes comme Hadoop ou Spark, des langages de programmation tels que Python ou Java, les langages des bases de données SQL ainsi que des logiciels de Business Intelligence comme Looker ou QlikView.

Des connaissances concernant RGPD, notamment au niveau de l’usage et de la conservation des données, sont essentielles. Il doit maîtriser Excel et la production de rapports qui permettent la visualisation et la mise en récit des données analysées.

Cursus pour devenir Data Analyst

Voilà un expert technique qualifié rompu aux techniques marketing dont le profil est activement recherché par les entreprises. Pour figurer parmi les élus, un niveau bac+4/5 est requis. 

Plusieurs voies sont possibles. La première d’entre elles est celle des écoles d’ingénieurs, des écoles informatiques et des écoles de commerce avec une spécialisation comme ingénieur d’affaires ou Business Intelligence. Il existe également un master international Big Data délivré par des écoles comme l’ESCP Europe et par de nombreuses universités à l’instar de celle de Pau.

Les formations à distance avec accompagnement personnalisé, en version continue sur six mois, ou Bootcamp, soit quelques semaines, se développent. Elles sont assurées par des organismes spécialisés tels que DataScientest. 

Product Delivery Manager

Rémunérations

Employé par une entreprise française, le Data Analyst débutant peut prétendre à un salaire moyen de 35 K€-38 K€/an. Au fil de son expérience, ce dernier peut atteindre 45 K€-55 K€/an. Les tarifs free-lance varient entre 300 et 500 euros/j pour un débutant et grimpent jusqu’à 1 000 euros/j pour un Data Analyst expérimenté.

Évolutions de carrière

Après quelques années d’expérience, le Data Analyst peut choisir de s’orienter vers les métiers de Data Scientist ou de Data Engineer. Des missions spécifiques peuvent lui être attribuées, comme celle de gérer l’ensemble du CRM. Il peut aussi devenir cadre dirigeant en qualité de Chief Data Officer. 
S’il est tenté par la vie de digital nomad, les missions de consulting sont parfaites. De nombreuses plateformes, à l’image de Freelance Informatique, assurent le lien entre les professionnels de la data et les entreprises à la recherche de ce type de profil. 

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