Data Analyst

Le Data Analyst est le professionnel des données. Le métier de Data Analyst au sein d'une entreprise vise à collecter, analyser et restituer des données pour permettre à l'ensemble des fonctions de pouvoir prendre des décisions par rapport à leur périmètre. L'évolution des start-up qui sont de plus en plus "Data Driven" implique un enjeu business très fort sur la capacité à analyser les chiffres. La demande de données, à l'heure du Big Data, pousse les entreprises à aller toujours plus loin dans l'exploitation des données. Dans ce cadre, le rôle de Data Analyst et du pôle Data plus largement est clé.

Au sein de la startup, le Data Analyst peut avoir plusieurs rattachements possibles en fonction de l'organisation. Il est parfois en lien de management direct avec la fonction à laquelle il contribue. Il est alors managé par le Chief Marketing Officer ou le Chief Operations Officer par exemple. Dans d'autres cas, notamment dans le cas où l'entreprise est déjà en forte croissante, il peut appartenir à un pôle Data et rattaché directement à un Manager Data.

Ses missions :

• Collecter et extraire les sources de données pertinentes pour le business.
• Traiter et intégrer ses données.
• Réaliser les analyses nécessaires et attendues par le business en définissant les bons KPI (Key Performance Indicators ou indicateurs clés de performance).
• Créer les dashboards (tableaux de bord) permettant le reporting de ses analyses.
• Mettre en place des processus et des outils permettant d'automatiser la réalisation des analyses et la génération des tableaux de bord.
• Réaliser une veille technologique sur les évolutions du marché de la Data et les nouveaux outils dans une démarche d'amélioration continue.
• Gérer le projet ou les projets en lien avec les sujets Data au sein de l'entreprise.

Le métier de Data Analyst peut être spécialisé sur un périmètre du Business. Pour le produit, on parlera de Product Data Analyst. Pour le Marketing, on parlera de Marketing Data Analyst. Les missions auront un focus particulier sur la dimension et le cœur de métier en question (Digital, marketing, Product...)

Le Data Analyst aura plusieurs évolutions possibles pour la suite de son parcours. Il pourra se diriger vers des fonctions de management avec un poste de Lead Data Analyst, puis Head of Data où il encadrera une équipe Data (Responsable ou Manager Data). Après une 8 à 10 ans d'expérience, un rôle de Chief Data Officer est envisageable dans des scale-ups de taille conséquente avec un pôle data très développé, et manager ainsi de larges équipes.

Au cours de sa carrière, il pourra intégrer également une dimension de Machine Learning, d'algorithmes prédictifs et se diriger vers le métier de Data Scientist. Cette évolution de carrière permet de toucher les métiers liés au Machine Learning et les métiers de l'intelligence artificielle. Il pourra également évoluer vers un poste d'Analytics Engineer qui possède une dimension plus proche du Data Engineer.

Autre possibilité, le Data Analyst pourra également se diriger vers les métiers des opérations, avec un poste d'Operations Manager. Au cours d'une semaine type, il aura une activité plus opérationnelle et également une dimension de gestion de projet. La Data restera présente car c'est souvent elle qui drive les opérations dans une startup. Le métier de développeur peut être également envisagé en cas de forte appétence pour les sujets techniques.

Les compétences d’un Data Analyst sont :

• Excellente capacité d'analyse de données et résolutions de problèmes.
• Rigueur dans le travail pour éviter les erreurs qui pourraient induire le business dans une mauvaise direction (contrôle de cohérence des résultats)
• Compétences techniques clés avec la maitrise d'Excel, de SQL, d'un outil de BI (Business intelligence), de VBA.
• Connaissance approfondie des modèles de données et de la gestion des bases de données relationnelles (BDD).
• Maitrise des outils de reporting et de visualisation de données (Tableau, Power BI...).
• Potentiellement des compétences en Python et dans le langage R également en fonction des attentes du poste (si les besoins techniques sont d'un niveau élevé), avec des compétences basiques de développeur.
• Connaissance des solutions d'analyse du trafic web et digital tel Google Analytics, pour les profils de Data Analyst qui travailleraient au sein du département Marketing.
• Capacité à travailler en équipe, en interface avec tous les cœurs de métiers (Marketing, Tech, Produit, Sales...).
• Appétence et intuition business, compréhension des enjeux de la start-up pour être en mesure de produire les analyses pertinentes, sélectionner les bons KPI et identifier les éléments clés dans les reporting.
• Un niveau d’anglais est souvent indispensable car les équipes techniques sont souvent internationales (sauf si les équipes sont tous en France et francophones).

La capacité à avoir une bonne sensibilité Business et à encadrer les équipes permettront au Data Analyst de se diriger vers des postes de management.

Le cursus de formation classique d'un Data Analyst est un bac + 5 avec un diplôme en école d'ingénieur ou des études en master avec une spécialisation en informatique et/ou donnée. Des spécialisations en mathématiques et statistiques sont également pertinentes pour cet emploi. Des parcours issus d'écoles de commerce ou en marketing sont également possibles et peuvent obtenir d'excellents résultats en tant que Data Analyst.

De nombreux parcours de formation existent à bac + 5 en école d'ingénieur ou en master spécialisé (Big Data, Informatique décisionnelle, Business Intelligence, Business Analytics, Business Analyste, Statistique...). Voici quelques exemples :

• Ecole d’ingénieur avec une spécialisation dans le big data : IAMD – ingénierie et applications des masses de données (Télécom Nancy), big data & data science (Mines Nancy), data science (Ensae Paris TECH - Ecole Nationale des Statistiques).
• Master MIAGE - méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises.
• Big data décisionnel et apprentissage / data science (Université de Rennes).

Au-delà de la formation et des études classiques en master pour devenir Data Analyst, des formations en reconversion professionnelle sont également possibles pour des profils issus d'autres parcours et métiers comme Le Wagon, Open Classroom... Ces organismes proposent une certification et un apprentissage intensif de l'analyse de données. En effet, si les prérequis sont validés, une certification de Data Analyst reconnue sera délivrée. A savoir, ces parcours de formation sont également possibles en alternance avec un rythme d'études flexible (Exemple : Une semaine en entreprise, une semaine en formation). Ce type de certification permet de concilier une activité professionnelle et la montée en compétences au sein de la formation de Data Analyst avec les différents cours proposés.

Certains postes et offres d'emploi sont accessibles directement après le diplôme. D'autres entreprises vont rechercher une première expérience réussie sur un poste de Business ou Data Analyst. Un passage par des cabinets de conseil peut être valorisé par les entreprises car il justifie de la connaissance de base des techniques d'analyse et d'une appétence business.

Pour plus d'informations sur les formations existantes pour devenir Data Analyst, retrouvez notre article dédié : Formation Data Analyst. Vous y trouverez une présentation des meilleurs organismes de formations autour de l'analyse de données :

• DataScientest.
• Jedha Bootcamp.
• Openclassrooms.
• Databird.
• Wild Code School.
• Le Wagon.

Ces organismes proposent des cursus de formation en ligne sous format digital ou en présentiel, pouvant se suivre en parallèle d'un emploi ou à plein temps.

Par ailleurs, avoir évolué sur un rôle de Chef de projet dans la donnée peut permettre d'accéder au métier de Data Analyst.

👉 Notre fiche de poste sur le métier de Chef de projet Data pourra vous intéresser.

D'après notre étude sur les salaires en startup et les récentes évolutions du marché, le salaire pour un profil junior est compris dans une fourchette entre 38 et 42 000 euros fixe. Il n'y a généralement pas de part de salaire variable dans la rémunération de ce métier.

De 2 à 5 ans d'expérience, les salaires proposés peuvent grimper jusqu'à une fourchette max 60 k€ annuel. Pour un poste de Head of Data, le niveau de salaire peut atteindre rapidement 70/80 k€ annuel brut.

Ces salaires ont été estimés principalement à Paris ou en région parisienne. De manière générale, un Data Analyst peut viser, en début de carrière, un salaire brut compris en 3 000 euros et 3 500 euros mensuel.

Retrouvez l'ensemble des offres d'emploi de Data Analyst en France, à Paris, ou dans d'autres villes, en ligne sur la plateforme de recrutement Licorne Society.

Vous vous demandez la différence entre un Data Analyst et un Data Scientist ? Retrouvez également la fiche métier Data Scientist pour plus d'informations ou notre article sur les différences entre Data Analyst, Data Scientist et ML Engineer.

Retrouvez également la fiche métier Data Engineer.

Pour aller plus loin sur les métiers Tech, retrouvez notre article sur les métiers Tech et produit en startup.

Vous êtes une startup à la recherche d'un accompagnement sur vos recrutements Tech ? N'hésitez pas à solliciter notre cabinet de recrutement Data spécialisé dans la recherche de profils data.