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Les missions du Data Analyst

Les missions du Data Analyst varient en fonction du type et de la taille de l’organisation concernée, ainsi que de ses pratiques décisionnelles concernant les données. De manière générale, les responsabilités de ce consultant de la big data sont les suivantes :

• Concevoir et entretenir des systèmes de données et des bases de données ; Cela inclut la correction des erreurs de codage et d’autres problèmes liés aux données.
• Extraire des données de sources primaires et secondaires et les réorganiser dans un format facilement lisible par l’humain ou la machine.
• Interpréter des données en utilisant des outils statistiques et en tenant compte des tendances et des modèles pertinents pour les efforts de diagnostic et d’analyse prédictive.
• Démontrer l’importance de l’analyse de données dans le contexte des tendances locales, nationales et internationales qui ont un impact sur leur organisation et leur secteur d’activité.
• Préparer des rapports clairs et efficaces sur les tendances, les modèles et les prédictions en utilisant des données pertinentes, qui seront envoyés à la direction.
• Collaborer avec les programmeurs, les ingénieurs et les responsables de l’organisation pour identifier les possibilités d’amélioration des processus, recommander des modifications du système et élaborer des politiques de gouvernance des données.
• Créer une documentation pertinente permettant aux parties prenantes de comprendre les étapes du processus d’analyse des données et de pouvoir reproduire l’analyse si nécessaire.

Les compétences d’un analyste de donnée

Les meilleurs analystes de données détiennent une combinaison de compétences techniques et de leadership.

Les compétences techniques comprennent la connaissance des langages de base de données tels que SQL, R ou Python ainsi que de tableurs et de logiciels spécifiques au métier. Des compétences mathématiques et statistiques sont également requises pour recueillir, mesurer, organiser et analyser les données de manière optimale. La maîtrise de l’anglais est aussi essentielle à l’exercice de ce métier.

Les compétences en leadership aident le Data Analyst dans la prise de décision et la résolution des problèmes. Ces capacités lui permettent de réfléchir stratégiquement aux informations qui aideront l’organisation à prendre des décisions commerciales fondées sur des données, et de communiquer efficacement la valeur de ces informations.

La rémunération du Data Analyst

En France, le salaire annuel moyen d’un Data Analyst est de l’ordre de 40.000 €. Un data analyst débutant peut gagner entre 2.500 € et 3.000 € par mois. Avec de l’expérience (4 années et plus), il peut toucher un salaire qui se situe entre 3.800 € et 4.500 € par mois.

Les revenus annuels réalisés par les data analysts en  freelance, en France, est d’environ 25 000 € pour les débutants et peuvent atteindre 45 000 € pour les plus expérimentés. Un Data Analyst freelance junior facture en moyenne 12 € de l’heure et augmente ses tarifs en fonction de son expérience.

Quelle formation pour devenir Data Analyst ?

La majeure partie des entreprises qui souhaitent travailler avec un Data Analyst recherchent des professionnels qui disposent d’un diplôme type Bac+4 ou Bac+5 dans un domaine de l’informatique ou un master dans un domaine annexe.

Bien qu’il soit tout à fait possible de débuter le métier d’analyste de données avec une formation universitaire de type master en économie, en informatique, en statistiques ou en mathématiques, la solution idéale consiste à suivre une formation en analyse de données.
Opter pour une formation spécifique en analyse de données permet d’acquérir toutes les compétences requises pour traiter et analyser les données efficacement. Il s’agit d’un excellent moyen de se démarquer par rapport aux autres candidats dans ce domaine qui connaît une croissance exponentielle.

Data Analyst vs Data Scientist

La différence entre le travail d’un Data Analyst et celui d’un Data Scientist réside dans la manière dont ces deux rôles du Big Data utilisent les données :

• Les analystes de données (Data Analyst) cherchent à décrire l’état actuel de la réalité de leur organisation, en traduisant les données en informations accessibles pour l’entreprise. Leur rôle consiste notamment à identifier de nouvelles sources de données et des méthodes pour améliorer la collecte, l’analyse et la communication des données.
• Le Data Scientist, plus expérimenté, est souvent engagé dans des recherches et des prédictions mathématiques et statistiques à long terme, en passant au crible les données pour identifier les faiblesses, les tendances ou les opportunités pour l’organisation.

Par exemple, un Data Analyst peut aider une entreprise à mieux comprendre comment ses clients utilisent son produit au moment présent.

À l’inverse, un Data Scientist utilise les informations générées par ce travail pour aider à développer et concevoir un nouveau produit qui anticipe les besoins futurs des clients.

Quels sont les outils utilisés par l’analyste de données ?

Les analystes de données utilisent un certain nombre d’outils informatiques et de logiciels spécifiques, parmi lesquelles on peut citer :

• Google Analytics (GA) : Les analystes de données utilisent GA pour mieux comprendre les données et les tendances relatives aux clients et détecter les domaines de l’expérience client qui doivent être améliorés.
• Tableau : Les analystes de données utilisent des diagrammes et des graphiques accrocheurs et de haute qualité. Ils utilisent le logiciel de visualisation Tableau pour présenter leurs résultats de manière claire et concise.
• Système Jupyter Notebook : Cet outil permet aux analystes de données de développer, de visualiser les résultats, d’ajouter des informations, des graphiques et des formules dans un seul document rendant le travail plus compréhensible, plus facile à répéter et à partager.
• Github : Cet outil de programmation orienté objet est utilisé par le Data Analyste pour collaborer, apporter des modifications “sécurisées” aux projets et pouvoir suivre et annuler ces modifications au fil du temps.
  AWS S3 : Il s’agit d’une base de données hébergée sur le Cloud. Les Data Analysts l’utilisent surtout pour stocker les données et avoir accès à des sets de données volumineux.

>Quels sont les principaux types d’analyse de données utilisables en entreprise ?

Un bon analyste de données doit avoir les compétences nécessaires afin d’utiliser ces quatre grands types d’analyse de données et d’apporter de la valeur à une entreprise :
L’analyse descriptive: permet aux analystes de données d’examiner le passé afin de décrire des tendances relatives à divers éléments déterminants d’un business, tels que le trafic mensuel sur le site web ou les ventes annuelles d’un produit ou d’une gamme spécifique. Il s’agit du type d’analyse le plus simple et le plus couramment utilisé pour permettre aux entreprises de repérer des tendances sur un marché.
L’analyse diagnostique : permet à un Data Analyst de comparer des quantités importantes de données descriptives afin d’identifier pourquoi un événement spécifique s’est produit. En pratique, cela permet aux entreprises de déterminer les causes et les facteurs qui influencent un résultat positif ou négatif. En fonction des résultats obtenus, des mesures préventives peuvent être prises ou des modèles reproductifs établis.
L’analyse prédictive : permet à l’analyste de données de détecter des tendances au sein des analyses descriptives et des analyses diagnostiques. Cela permet à l’entreprise de prévoir le futur, ou du moins les événements qui ont une forte probabilité de se produire, afin de prendre des mesures proactives et d’optimiser la gestion de leur business.
L’analyse prescriptive : permet à un Data Analyst d’identifier les mesures stratégiques à prendre sur le long terme en se basant sur des éléments provenant des analyses descriptives, diagnostiques et prédictives. Il s’agit du type d’analyse de données le plus complexe du métier, mais également le plus recherché par les entreprises. Il est nécessaire d’utiliser des algorithmes complexes et des technologies avancées afin de prévoir les tendances d’un secteur suffisamment tôt à l’avance.

Avez-vous besoin d’un Data Analyst pour votre business ?

Les organisations de tous les secteurs d’activité s’appuient de plus en plus sur les données pour la gestion des décisions commerciales stratégiques, telles que : quels nouveaux produits développer ? Quels nouveaux marchés pénétrer ? Quels nouveaux investissements réaliser ?

Quels clients (nouveaux ou existants) cibler. Ces entreprises utilisent également les données pour identifier les inefficacités et d’autres problèmes commerciaux qui doivent être résolus.

Dans ces organisations, le travail de l’analyste de données consiste à attribuer une valeur numérique à ces fonctions commerciales importantes afin  de mieux évaluer les performances et les comparer dans le temps.

Peu importe ce que vend, fabrique ou crée une organisation, il est essentiel quel aie accès aux données avant de prendre une décision importante. Le Data Analyst vient rationaliser le processus décisionnel en analysant, extrayant et présentant aux décideurs un ensemble clair de données collectées à partir de divers canaux.

Le simple fait d’engager un bon Data Analyst permet d’optimiser la qualité, la cohérence et la disponibilité des données.

Le Data Analyst freelance, solution à vos problèmes

Le rôle d’analyste de données a rapidement acquis la réputation d’être l’un des emplois les plus demandés dans l’univers de la Big Data. L’immense demande pour ces professionnels a donné naissance à une alternative au recrutement classique : le Data Analyst freelance.

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