Le métier de Data Analyst
Le data analyst, ou encore data miner (analyste en informatique décisionnelle), est rattaché à la Direction des Systèmes d’Information (DSI). Il a pour rôle de collecter, de stocker et de traiter une des précieuses richesses de l’entreprise : sa masse d’information. Les données de tous types qu’il étudie permettent au data analyst de proposer des interprétations, des orientations et des suggestions de développement à l’entreprise.
Dans le secteur digital, ce poste est essentiel afin d’observer et d’analyser le parcours client : les actions de l’internaute sont observées de son arrivée jusqu’à sa conversion (achat ou toute autre interaction selon la nature du site concerné). L’analyse des données de l’internaute permettra de lui proposer le meilleur parcours possible, de lui suggérer les produits ou services qui correspondent le mieux à sa recherche et à son profil.
Le Data analyst peut travailler dans tous types de secteurs et structures : de la finance à l’action publique, en passant par l’industrie ou la santé. Les Data Analytics sont en effet présents partout car ils permettent de planifier, mesurer, prédire et organiser des activités de toute nature (production, ventes de produits, déplacements de population, gestion de stocks, études de comportements, etc.). Les champs d’application sont infinis, tant que le data analyst est en capacité de détenir des informations à traiter, ce qui implique bien sûr la mise en place d’outils et de techniques de mesure.
Compétences et qualités du Data Analyst
La qualité et l’efficacité du travail du data analyst lui viendront de son goût pour la gestion de masses de données et l’analyse par croisement. Son job est un univers passionnant au sein duquel il joue le rôle d'interprète et effectue les actions nécessaires à la lecture pertinente de résultats d’analyse.
Le Data Analyst a pour tâche de gérer des très grosses quantités d’informations en utilisant les outils informatiques spécifiques du Big data : la maîtrise de ces outils ainsi que celle de l’anglais informatique sont donc essentielles.
Il est également courant qu’il possède une ou plusieurs expertises en fonction du domaine dans lequel il travaille : finance, marketing, ressources humaines, santé, transport, etc. Celles-ci s'acquierent au cours de ses années de formation, ou au cours de ses premières expériences professionnelles. Elle lui permet d’être particulièrement pertinent dans ses analyses et hypothèses d’analyse.
Les compétences et qualités clés :
- Rigueur, précision et sens de l’organisation,
- Maîtrise des outils de traitement des données, du langage informatique et de l’anglais,
- Capacités rédactionnelles pour établir ses rapports,
- Bonne connaissance du secteur dans lequel il effectue sa mission,
- Digne de confiance : le secret professionnel est obligatoire dans ce domaine d’activité.
Devenir Data Analyst : une formation niveau Master
Il existe différentes formations permettant de devenir data analyst. Ce métier requiert de solides compétences en mathématiques, informatique, mais également une spécialisation en traitement de données et un esprit d’analyse qui permettra de produire des données et conclusions pertinentes et exploitables. En fonction du secteur visé, et/ou du parcours qui leur correspond le mieux, les étudiants peuvent bénéficier de spécialisations en data analyse à partir du niveau Master. Contrairement aux idées reçues, les profils non-geeks ont tout à fait leur place au sein des masters et mastères de cette spécialité.
- Avec un parcours scientifique : en école d’ingénieurs, ou en cycle universitaire spécialisé en mathématiques et statistiques.
- Avec un parcours informatique : en université ou école privée spécialisée.
- Avec un parcours business/marketing généraliste puis spécialisé en data : au sein d’écoles de commerce et/ou de communication, qui permet de bénéficier d’une approche analyse marketing avant deux années de mastère dédiées.
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Salaire et carrière du Data Analyst
Les salaires de Data analyst junior tournent autour des 3000 euros bruts mensuels, puis augmentent après 3 ans d’expérience, allant jusqu’à 60k annuels en fonction des profils.
Ce métier des Big Data offre la possibilité d’évoluer au sein du secteur vers différents postes : Chief data Officer, Data scientist, Architect Big Data, Business intelligence manager, etc.