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La Data Analyse (analyse de données) consiste à nettoyer, transformer et modéliser la data pour la traduire en informations utiles à la prise de décision en entreprise.
En effet, les entreprises reçoivent une immense quantité de données (ou data). Mais ces données ne sont souvent que de la matière brute. Il faut les mettre en forme et les analyser pour y trouver du sens. C’est le rôle des Data Analysts.
Leur mission principale consiste à traiter les données disponibles dans les systèmes d’information pour y trouver des indications exploitables par les décideurs, qui les aideront dans la gestion de leur entreprise.
Ces données peuvent concerner les prospects, les clients, les produits ou encore les processus de l’entreprise. Les indications fournies par le Data Analyst pourront par exemple servir à améliorer l’expérience utilisateur d’un site web, à créer des offres qui répondent parfaitement aux besoins des clients en matière de marketing ou encore à optimiser des processus de production.
Les missions du Data Analyst se déclinent autour de 3 grands axes :
L’objectif du Data Analyst consiste à valoriser la masse de données collectées par l’entreprise.
En premier lieu, face à une problématique donnée, il doit comprendre quelles sont les données (data) à rechercher, puis quel type d’analyse et de définition il devra leur appliquer pour en tirer des enseignements utiles.
Si l’entreprise ne dispose pas d’un profil de Data Engineer, le Data Analyst peut aussi être chargé de créer et modéliser les bases de données de l’entreprise et de veiller à leur bon fonctionnement. Il devra alors recourir à des méthodes d’extraction de data dans un cadre digital.
Ensuite, avant de se lancer dans l’analyse à proprement dite, il lui faut sélectionner soigneusement les sources de données à exploiter. Cependant, les données brutes qu’il récoltera ne seront pas toujours exploitables pour l’analyse. Avant de les analyser, le parcours du Data Analyst sera d’abord de nettoyer les données, de les traiter, puis de les organiser. Il élabore des critères de segmentation de données pour une exploitation optimale.
Une fois qu’il a collecté, nettoyé et traité la data, l’analyse et le travail de définition peuvent commencer.
À ce stade, la mission du Data Analyst consiste à mettre en place des systèmes d’analyse pour générer de l’information pertinente sur la base des données collectées. En amont, cela exige que le Data Analyst dispose d’une forte connaissance business (marketing, management, gestion …) pour faire le lien entre les données informatiques et les enjeux de l’entreprise.
Durant cette phase, le Data Analyst utilise des outils analytiques pour comprendre et interpréter les données. Ensuite, il va produire des rapports pour communiquer ses résultats aux parties prenantes concernées.
La Data Analyse consiste à répondre à des questions dans le but de prendre des décisions plus éclairées. En pratique, le Data Analyst répond à quatre grands types de questions qui correspondent à quatre grandes catégories d’analyse :
Pour produire un rapport utile, l’analyste doit être capable de détecter des schémas récurrents dans la data. La donnée informatique va alors lui permettre d’identifier des tendances et des indications qui auront une réelle valeur pour l’entreprise.
La troisième mission du Data Analyst consiste à communiquer ses résultats aux personnes concernées. Pour cela, il utilise des outils de data visualization afin de fournir des rapports clairs et intelligibles, y compris pour des personnes non-spécialistes de la data.
Pour détecter des schémas et produire de l’information utile, l’analyste doit produire ces rapports sur une base régulière.
Les métiers de la data se développent à grande vitesse, si bien que les distinctions entre les fonctions ne sont pas toujours très claires.
En effet, le Data Analyst est parfois amené à créer l’infrastructure de données, alors que c’est pourtant le rôle du Data Engineer. De même, les missions des métiers de Data Analyst et de Data Scientist peuvent parfois se chevaucher.
Pourtant, ces trois métiers n’interviennent pas exactement au même stade de la chaîne de la donnée.
Le Data Engineer intervient en amont pour concevoir l’infrastructure nécessaire à un traitement optimal d’une grande quantité de données issues de sources variées. Il veille à ce que les pipelines de données soient clairs et sécurisés pour les analystes.
La distinction entre Data Analysts et Data Scientists est encore plus ténue. En effet, tous deux sont chargés d’analyser les données (data), mais ils ne le font pas au même niveau.
Le Data Scientist va construire des modèles statistiques prédictifs et générer des insights en développant des algorithmes de machine learning. À l’inverse, dans la plupart des cas, l’analyste développe des indicateurs-clés de performance à partir de la data et les mesure.
Les Data Scientists utilisent aussi de multiples sources de données déconnectées alors que l’analyste va se concentrer sur une source de data à la fois. Le Data Analyst cherche surtout à répondre à des questions précises soulevées par l’entreprise, alors que le Data Scientist formule ses propres questions pour trouver des solutions susceptibles de booster la croissance.
Par conséquent, un Data Analyst doit avoir une forte connaissance business (marketing, gestion, management …). En général, si une entreprise dispose à la fois de Data Analysts et de Data Scientists dans son équipe, l’analyste sera plus proche du business, et le scientist plus proche de la modélisation.
Pour réussir dans ses missions, le Data Analyst doit développer une large palette de compétences dans le digital.
En premier lieu, il doit maîtriser le nettoyage et la préparation des datas. La plupart du temps, il aura besoin d’extraire des données d’une ou plusieurs sources et de les préparer pour définition et analyse. Cela implique par exemple de s’occuper des données manquantes ou inconsistantes qui pourraient fausser son analyse.
Évidemment, il doit disposer de fortes compétences analytiques pour exercer ce métier. Cela suppose, dans un premier temps, de savoir trouver dans la data la bonne piste pour répondre à la question business à résoudre. Ensuite, il va transformer et analyser la donnée pour en tirer la réponse appropriée. Il lui appartient aussi d’explorer les données pour y déceler des tendances ou des relations susceptibles d’apporter de la valeur à l’entreprise.
Une solide connaissance en probabilités et en statistiques est également requise pour exercer cet emploi. Elle guidera l’analyste dans l’analyse et l’exploration des données.
La data visualization est aussi indispensable pour être un bon Data Analyst. En effet, l’analyste doit pouvoir faire comprendre rapidement les résultats de son travail à un public non-initié aux notions relatives à la data.
Le Data Analyst doit être capable de communiquer ses insights de façon claire aux parties prenantes de l’entreprise. C’est d’autant plus le cas qu’il aura affaire à des publics différents selon les problématiques qu’il sera amené à résoudre (marketeurs, commerciaux, responsables digitaux, direction générale…). Pour cela, il doit disposer de bonnes capacités de communication orale et écrite.
Les enjeux de la Data Analyse varient fortement d’un domaine à un autre. Dans tous les cas, une bonne connaissance du secteur d’activité de l’entreprise est un plus indéniable.
Enfin, le Data Analyst doit avoir une appétence pour la résolution de problème, car c’est le cœur de son métier. Au quotidien, des bugs ou des impasses surviennent. Par exemple, les données sont incomplètes ou alors la deadline pour produire une analyse approche. Pour surmonter ces difficultés, l’analyste doit être capable de trouver des solutions et de penser “out of the box”.
Pour recueillir les données et leur donner du sens, les Data Analysts s’appuient sur différents outils.
Premièrement, ils doivent maîtriser le langage SQL pour communiquer avec les bases de données. Des langages informatiques de programmation comme R et Python sont particulièrement efficaces pour l’analyse statistique ou l’analyse prédictive.
La deuxième catégorie d’outils à maîtriser pour exercer le métier de Data Analyst est celle des outils de Data Analytics à proprement parler. Certes, on peut utiliser Excel dans cette optique, mais les analystes se tourneront plutôt vers des solutions professionnelles comme Hadoop.
Enfin, ils utilisent aussi des outils de reporting et de data visualization comme Tableau.
Les personnes exerçant le métier de Data Analysts sont généralement titulaires d’un master dans le domaine des sciences et études statistiques (statistiques/économétrie ou master spécialisé en Big Data, par exemple).
Idéalement, ils disposent d’une bonne connaissance métier pour répondre, sous l’angle de la data, à des problématiques sectorielles spécifiques.
Au fil de sa carrière, l’analyste peut évoluer vers un emploi de Data Scientist. En effet, la Data Science est une continuité logique. Il s’agit toujours de faire de l’analyse de data mais de façon plus poussée, avec de nouveaux process comme le machine learning. Cette évolution réclame aussi une compréhension plus aiguisée des problématiques business.
Selon l’étude salaire 2020 du cabinet Data Recrutement, en Île-de-France, un Data Analyst junior gagne en moyenne entre 30-40k annuels. Cette rémunération se situe entre 42-86k annuels pour un profil senior. Ces salaires peuvent bien sûr varier si vous exercez ce métier dans une autre région française ou à l’étranger.
La formation Data Analyst proposée par Le Wagon couvre l’ensemble du socle de compétences de l’analyste de données, de la maîtrise de SQL à la programmation du langage informatique Python, en passant par les statistiques et les probabilités.
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