Le métier de Data Analyst est l’un des métiers clés dans le Big Data. Il compte parmi les plus demandés avec le Data Engineer, le Data Architect, l’ingénieur Devops/Cloud, le Data Scientist, le Tech Lead et l’administrateur/Intégrateur Big Data.

Vous souhaitez travailler dans le Big Data ? Vous souhaitez vous réorienter et devenir Data Analyst ? Alors cet article est rédigé pour vous.

Depuis l’ascension du Big Data, les offres ne cessent d’augmenter. En effet, de nombreuses entreprises voient le nombre de données qu’ils traitent s’élargir. Grâce à la digitalisation, ce monde est plein de promesses. En vogue depuis 5 ans et pour les années à venir, s’orienter vers ce métier est une bonne idée. Il manque encore des millions de spécialistes du Big Data afin de répondre aux demandes des entreprises.

Si vous êtes encore en phase de terminer votre cursus ou en cours de reconversion dans le Big Data, vous pouvez tout à fais trouver votre place en tant que Data Analyst en 2021.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Après l’intervention du Data Architect, du Data Engineer et du Data Scientist, le Data Analyst commence son travail. C’est lui qui est en charge de transmettre les résultats du travail de ceux qui le précèdent aux directions métiers.

C’est le métier idéal si vous êtes plus axé sur le relationnel, l’analyse et l’étude des données.

Vous allez intervenir sur l’analyse et l’exploitation des données afin que les entreprises consomment mieux les données. Le but est qu’elles les utilisent mieux lors de la prise de décision. Vous devriez donc apporter les explications concernant la signification des indicateurs.

Les données que vous allez fournir aideront les entreprises à définir leur stratégie marketing. Grâce à vous, elles pourront améliorer la qualité de leur service et élargir leurs activités selon le type de données qu’elles auront à leur disposition. Les entreprises auront aussi un avantage par rapport à la concurrence.

Quand intervient le Data Analyst ?

Au tout début, on a le Data Architect qui va, comme son nom l’indique construire l’architecture nécessaire pour le projet Data. Une fois cette architecture établie, le Data Engineer développe les solutions de traitement pour que les données soient consommables. Le Data Scientist intervient par la suite. Il va tenter d’identifier les associations entre les données à l’aide des algorithmes d’apprentissage statistique tels que la régression, les arbres de décision, etc. Le Data Analyst prend sa place afin de communiquer les retours au métier. Puisqu’ils ne sont pas rattachés à un seul département ou un service, mais plutôt à un responsable, ils sont plus aptes à communiquer avec les départements et les services qui vont utiliser les données. Ce qui fait qu’ils sont très utiles au sein d’une entreprise.

Les missions d’un Data Analyst peuvent être divisées en 3 dimensions : la dimension métier, technique et pédagogique.

La dimension métier

Vu que le Data Analyst est en relation avec un métier, il comprend les enjeux de ce dernier. Il est capable d’identifier les problématiques de ce métier et les données pertinentes pour résoudre ces problématiques.

Comme les entreprises possèdent des données silotées, les Data Analyst devront être capables de collecter les données nécessaires au département où ils sont assignés.

Les directions qui sollicitent le plus un Data Analyst sont la direction Finance et Marketing. Ce qui veut dire que l’enrichissement des catalogues de données est impératif pour le développement de leurs services. Le désilotage est donc essentiel.

La dimension technique

Le Data Analyst doit produire des rapports sous forme d’analyse statistique, de tableaux de bord ou d’indicateurs de performance (KPI). Pour cela, il va utiliser :

  • Des outils décisionnels tels que Power BI, QlikView, Dataiku, etc.
  • Des outils de visualisations de données tels que le Tableau Software, le Tibco Spotfire, le MicroStrategy, etc.
  • Des outils de base de données tels que Microsoft Access ;
  • Des langages de programmation tels que VBA, SQL et R.

La dimension pédagogique

Une fois que les décideurs de l’entreprise réceptionnent les rapports, le Data Analyst doit les accompagner dans l’interprétation et la compréhension des résultats de ces rapports. Il possède des compétences pédagogiques et de communication nécessaire pour cela.

Il fait part des nouveautés technologiques qui sont susceptibles d’apporter plus d’aptitude à l’entreprise pour tirer profit de leurs données.

Comment devenir Data Analyst ?

Afin de devenir Data Analyst, vous devriez savoir deux points essentiels : les compétences requises et les formations nécessaires.

Les compétences requises

Les compétences qu’un Data Analyst doit posséder peuvent être classées en 4 parties :

Les compétences métiers

Ceci consiste à connaitre le domaine dans lequel vous allez exercer (marketing, finance, logistique, etc.)

Les compétences techniques

Vous devez avoir une parfaite maitrise des techniques nécessaires afin de bien mener votre travail. Parmi ces techniques, il y a les techniques de traitement statistiques, les techniques de collecte de données, les techniques de construction et de visualisation des indicateurs.

Les compétences technologiques

Vous devez également maitriser les outils utiles comme les langages de programmation nécessaires :

  • SQL ou Microsoft Access pour les collectes de données ;
  • Spark ou Hadoop pour les projets Big Data ;
  • Python ou R pour les analyses statistiques ;
  • VBA, Excel, Tableau Software, QlikSence pour construire des indicateurs, implémenter des tableaux de bord et visualiser les données.

Les compétences pédagogiques

Il s’agit d’avoir de forte aptitude en communication et en pédagogie afin de bien transmettre aux entreprises chaque informations pertinentes concernant leurs données. Parler plusieurs langues sera un avantage pour vous, notamment l’anglais.

Les formations nécessaires

Tout d’abord, il faut préciser que vous devez maitriser plusieurs domaines à savoir le côté technique d’un Data Analyst, le côté relationnel ainsi que le métier dans lequel vous allez vous spécialiser.

Pour cela, la meilleure option est de suivre un parcours académique en BUT (Bachelor Universitaire de Technologie) ou en Master dans l’informatique décisionnelle, puis de développer votre connaissance du métier lors de vos expériences.

Pour obtenir un BUT Statistique et informatique décisionnelle, voici quelques établissements qui le délivrent :

  • Université de Grenoble,
  • IUT de Vannes,
  • Université Paris Sorbonne,
  • Université de Paris Descartes,
  • Université Lumière Lyon (d’une durée de 3 ans au lieu de 2),
  • IUT de Lille,
  • Université de Metz.

En ce qui concerne le Master, voici quelques-uns de ces établissements :

  • Université d’Orléans avec leur Master Econométrie et Statistiques Appliquées ;
  • Université Panthéon-Assas avec leur Master Ingénierie Statistique et Financière ;
  • Université de Paris-Dauphine également avec leur Master Ingénierie Statistique et Financière ;
  • Université de Paris-13 avec leur Master Exploration Informatique des Données et Décisionnel ;
  • Université de Lille 1 avec leur Master Informatique Décisionnelle.

Si vous n’êtes pas en mesure de suivre ces derniers, il vous est possible de suivre des formations et de passer des certifications.

Pour les formations, il existe des MOOC (Massive Online Open Course) qui sont des formations en ligne ouvertes à tous. Il existe également 3 formations et 2 livres chez Les éditions Juvénal & Associés qui sont spécialement destinées à ceux qui veulent devenir Data Analyst.

Pour les certifications à obtenir, voici quelques recommandations intéressantes :

  • EMC DELL Certified Data Scientist Associate,
  • Tableau Desktop Certified Professional,
  • Microsoft Certified Data Analyst (Examen DA-100).

Ce métier est-il rentable ?

Depuis que le Big Data ne cesse de prendre place, la demande sur ce poste est en hausse constante. Ceci est dû à l’importance des données collectées et à la façon dont elles pourront être utilisées. Les projets Big Data sont de plus en plus nombreux également. Ce qui fait que les entreprises s’orientent de plus en plus vers les systèmes Big Data au lieu de rester sur les Business Intelligence conventionnelles.

Face à cette forte nécessité, les experts en la matière ne sont pourtant pas nombreux. Le salaire d’un Data Analyst est donc valorisé grâce à cette rareté.

Toutefois, les salaires varient selon certains critères : la spécialisation de votre profil, les technologies que vous maitrisez, vos aptitudes dans le Big Data, votre diplôme mais aussi la région dans laquelle vous postulez.

Selon Glassdoor, en mars 2021, ce salaire est en moyenne autour de 40 322 euros par an et il peut atteindre environ 50 000 euros par an.

Le sondage effectué auprès des employés ayant postulés sur Indeed révèle que cette moyenne se trouve autour de 37 671 euros par an. Et actuellement, sur cette plateforme, il existe plus de 600 offres d’emplois par mois sur le poste de Data Analyst.

Comme vous le constatez, les postes ne manquent pas pour le Data Analyst et dans le Big Data en général. Le salaire quant à lui est attrayant. Maintenant que vous savez les grandes lignes de ce métier, vous pouvez vous lancer sans aucun souci.

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