Avec l’expansion incessante du secteur du numérique et du Big Data, les entreprises recherchent de plus en plus de data analysts, mais en quoi consiste ce métier ? Découvre, dans cet article, tout ce qu’il faut savoir sur cette profession comme les diplômes requis, les missions demandées ou encore le salaire perçu.
Data analyste, qu’est-ce que c’est ?
Une entreprise possède un certain nombre de données en lien avec son activité et pour les rendre sensées, il faut être capable de les analyser. C’est ici qu’entre en jeu le data analyst. Sa principale mission est d’analyser des données issues du Big Data afin de les rendre compréhensibles pour l’entreprise qui l’emploie. Ainsi, ce professionnel peut aiguiller une entreprise sur les choix à faire afin d’améliorer son rendement, sa stratégie marketing, communication, etc. Il joue donc un rôle clé dans la stratégie d’une entreprise. Aucune décision ne peut être prise sans consulter les résultats du data analyst.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Qu’il s’agisse du data analyst ou du data scientist, tous les deux fonctionnent autour des données du Big Data. Mais le Big Data, concrètement, qu’est-ce que c’est ? Celui-ci regroupe l’ensemble des données complexes, difficiles à comprendre pour le commun des mortels. C’est pour cette raison que nous avons besoin d’experts pour pouvoir les analyser.
Pour comprendre le fonctionnement du Big Data, il faut prendre en compte les 3V : volume, vitesse et variété.
Pour le volume, il s’agit des grosses quantités de données du Big Data à traiter, mais qui ne sont pas structurées. Le nombre de clics sur une page web par exemple. La taille de ces données varie selon la taille des entreprises. Plus celle-ci est importante, plus elle aura de données à traiter et donc plus elle aura besoin de professionnels en la matière.
Côté vitesse, c’est la vitesse de réception et de traitement des données. Avec le Big Data, tout va plus vite et certaines données peuvent et doivent être analysées en temps réel. Elles nécessitent une évaluation quasi constante, c’est pourquoi il faut être attentif à toutes les variations.
Enfin, quand on parle de variété dans le domaine du Big Data, on parle du type de données à traiter. Traditionnellement, elles étaient structurées et stockées sur une base de données relationnelle. Avec le développement du Big Data, les données non structurées ont augmenté de plus en plus, c’est-à-dire celles qui proviennent des fichiers audio, vidéo ou encore texte. C’est pour cela qu’il faut des professionnels comme le data engineer capable de les nettoyer.
Les missions du data analyst
Le data analyst est amené à faire du travail de tri sur les données afin de sélectionner uniquement les plus pertinentes pour les entreprises. Face à lui se trouve une importante quantité de chiffres qu’il doit analyser afin d’en faire une interprétation compréhensible par tous. C’est le data analyst qui fait l’intermédiaire entre le client et l’entreprise. Lorsqu’un client consulte un site internet, il laisse des traces en faisant des clics, mais celles-ci ne sont pas interprétables directement pour les entreprises. C’est pour cela que le rôle du data analyst est important, parce que c’est lui qui transforme ce clic en une donnée compréhensible et identifiable pour son employeur.
Ce professionnel est également amené à corriger et à identifier d’éventuelles erreurs dans les moyens de stockage des données.
Une autre de ses missions est l’identification de cibles clientèle. Au travers de son analyse de données, le data analyst peut comprendre le comportement des clients, voir sur quelles cibles une proposition publicitaire fonctionne le mieux et à l’inverse sur quel type de personnes cela ne fonctionne pas.
Une fois tout ce travail d’analyse terminée, place à la rédaction. Analyser les données, c’est une chose, mais les rendre compréhensibles par l’entreprise, c’en est une autre. C’est pourquoi le data analyst doit rédiger des rapports clairs et cohérents capables d’aiguiller les stratégies des entreprises.
Les compétences nécessaires pour devenir data analyst
Le data analyst doit posséder un ensemble de compétences propres au big data et à l’analyse des données. Pour cela, il doit maîtriser les différents langages de programmation comme, par exemple, SQL, Python ou encore R. Il doit également avoir dans son bagage des connaissances avancées en mathématiques et statistiques.
L’analyste de données doit également pratiquer la data visualisation, c’est-à-dire l’utilisation de graphiques pour interpréter des données et les rendre compréhensibles. Ce professionnel doit exceller lorsqu’il s’agit d’être concis. En effet, face à lui, le data analyst sera souvent confronté à un amas de données. Il doit donc faire des synthèses de toutes ces données afin que l’entreprise comprenne rapidement les enjeux importants.
Enfin, le data analyst doit être capable de résoudre des problèmes et de travailler sous pression.
Les différences entre data analyst et data scientist
Les professions de data scientist et de data analyst sont très proches. Néanmoins, il existe des différences notables surtout au niveau de la qualification. Le data scientist est plus qualifié que le data analyst. Le premier intervient avant le second. Il prépare les informations que le data analyst va devoir traiter par la suite. Ce dernier se charge de générer des rapports répondant à des problématiques précises pour établir une stratégie au sein de l’entreprise.
De son côté, le data scientist peut être amené à avoir ces missions, mais il œuvre aussi sur le nettoyage des données. Il n’est pas rare de voir, dans les petites et moyennes entreprises, le data scientist jouer le rôle du data analyst tout comme il est possible pour un data analyst d’avoir le rôle d’un data scientist avec quelques années d’expérience.
Néanmoins, garde bien à l’esprit qu’il n’existe aucun lien hiérarchique entre le data scientist et le data analyst. Ils œuvrent bien souvent dans deux services distincts de la même entreprise.
Quelles études pour devenir data analyst ?
Le métier de data analyst est l’un des plus accessibles du secteur de la data souvent accessible uniquement avec une licence en mathématique ou informatique en poche. Cependant, il est recommandé de poursuivre avec un master afin d’avoir de meilleures opportunités professionnelles à l’avenir comme la possibilité de justement devenir data scientist.
Pour ceux qui choisissent cette option, il est possible de réaliser une école d’ingénieur afin d’obtenir un diplôme avec une spécialisation en big data. Tu peux aussi réaliser un MSc, c’est-à-dire un Master ou Sciences en big data ou encore en data science.
Les masters en mathématiques et informatiques sont également une option intéressante s’ils disposent d’une spécialisation en big data, fouilles des données ou encore intelligence artificielle augmentée.
Cette liste, bien que déjà vaste, n’est pas exhaustive, démontrant la multitude de voies pour accéder à cette profession. Chaque parcours offre des compétences spécifiques et adaptées aux besoins variés du secteur, permettant ainsi aux professionnels de se positionner efficacement dans un marché en constante évolution et demandeur d’expertise en data analytics.
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Le salaire du data analyst
Le salaire du data analyst peut fluctuer selon plusieurs critères comme la taille de l’entreprise ou encore son secteur d’activité. Les domaines de la finance ou encore de la santé sont énormément demandeurs en data analyst. De fait, ils offrent de meilleurs salaires. Le secteur géographique est également à prendre en compte. Tout d’abord en France où plus tu te rapproches des grandes villes, plus le salaire sera élevé, mais aussi à l’international. Un data analyst qui exerce aux États-Unis peut voir son salaire doubler voire tripler par rapport à ce qu’il pourrait toucher en France. Néanmoins, il est possible de dresser une moyenne de salaires du territoire hexagonal. Un junior touche environ 35 000 euros brut annuels tandis qu’une fois qu’il atteint les 4 ans d’expérience, ce salaire peut monter à 45 000 euros brut annuels.
Une autre donnée qui influe sur les salaires, les qualifications. Plus un data analyst a de certifications, plus il pourra voir son salaire augmenter.
Les perspectives d’évolution du data analyst
Comme évoqué plus haut, le data analyst peut évoluer en data scientist. Cela lui permet de jouer un rôle encore plus important et d’influer sur les décisions d’une entreprise. C’est la voie royale pour rentrer au sein de l’administration d’une entreprise.
Le data analyst peut aussi devenir data engineer. Il aura alors pour mission de concevoir, construire et gérer des infrastructures de données. Les opportunités d’évolution dépendent beaucoup du bagage. Les spécialisations offrent des débouchés plus intéressants tout comme c’est le cas pour les certifications. La CISCO peut être intéressante pour un data analyst qui a réalisé une école d’ingénieurs parce qu’elle permet notamment d’implanter des principes de sécurité au sein du réseau d’une entreprise.
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