Fiche métier :
Data Analyst

À l’heure du numérique, les entreprises disposent d’une quantité exponentielle de données, qui peuvent rester inexploitées sans une analyse rigoureuse par des spécialistes : c’est ici qu’intervient le ou la data analyst. Expert•e en interprétation de données, ce•tte professionnel•le est devenu incontournable pour orienter les décisions stratégiques.

Le métier en quelques lignes

Le/la Data Analyst, ou analyste de données, est chargé d’extraire, de traiter et d’analyser des ensembles de données afin d’en tirer des interprétations et des conclusions utiles pour l’entreprise. 

Contrairement au Data Scientist, qui développe des modèles prédictifs complexes, le Data Analyst se concentre sur l’interprétation des données pour optimiser les opérations actuelles ou anticiper des évolutions. Son objectif est d’aider les décideurs à prendre des décisions éclairées, en s’appuyant sur des tableaux de bord, des rapports ou des visualisations de données. 

Les missions principales du Data Analyst

Le poste de Data Analyst offre une large variété de missions stratégiques : 

• Collecte et nettoyage de données, 
• Développement et automatisation de rapports d’analyses adaptés aux besoins métiers, 
• Conception de tableaux de bords pour visualiser les indicateurs clés,
• Identification des tendances, des anomalies ou des opportunités d’amélioration, 
• Collaboration avec les équipes métiers pour fournir des recommandations adaptées, 
• Veille permanente sur les outils et les pratiques de l’analyse de données. 

Les compétences clés et qualités du Data Analyst

Pour exercer le métier de Data Analyst, de nombreuses compétences techniques sont nécessaires : 

• Maîtrise des outils d’analyse de données (comme Excel ou SQL), 
• Connaissances en langage de programmation pour manipuler les données, 
• Maîtrise des statistiques,
• Compréhension des bases de données relationnelles,
• Esprit analytique et rigoureux avec une capacité de synthèse,
• Adaptabilité face aux évolutions technologiques.

Quelle formation pour devenir Data Analyst ? 

De nombreuses écoles d’ingénieurs, universités et écoles de commerce proposent aujourd’hui des cursus orientés vers l’analyse de données et l’IA appliquée. Plusieurs formations sont envisageables pour être Data Analyst : réaliser un bac+3 ou bac+5 en statistiques, informatique, mathématiques appliquées ou en économie, ou faire un master spécialisé en Data Analytics, Business Intelligence ou Data Science. 

Des formations supplémentaires peuvent également permettre de valoriser certains profils, comme en langages de programmation ou en outils de Data Visualisation. 

Quelles sont les évolutions de carrière possibles ? 

Après quelques années d’expérience, un•e Data Analyst peut évoluer vers différents métiers : devenir Data Analyst Senior, et prendre en charge des projets plus complexes, Data Scientist, une évolution naturelle pour celles et ceux qui souhaitent approfondir leurs compétence en IA et en modélisation de données, ou encore Business Analyst, en se spécialisant dans l’interprétation de données liées à un secteur spécifique. 

Quel est le salaire du Data Analyst ?

Le salaire d’un•e Data Analyst dépend de son expérience, de son secteur d’activité et de son lieu de travail. En début de carrière, il est courant de percevoir un salaire compris entre 35 000 € et 45 000 € brut annuel. Avec quelques années d’expérience, ce salaire peut grimper entre 50 000 € et 65 000 € brut annuel, notamment dans les secteurs du luxe, du retail, de la finance ou de la tech. Les profils rares, maîtrisant l’analyse de données et l’intelligence artificielle, peuvent prétendre à des rémunérations encore plus attractives. 

Le métier de Data Analyst en bref

Profession pivot entre les données et les décisions, le/la Data Analyst accompagne les entreprises dans leur transformation numérique. Grâce à sa capacité à rendre lisible l’information complexe, il/elle permet aux dirigeants d’adopter des stratégies plus précises et plus efficaces. 

Métier en forte croissance, c’est une excellente porte d’entrée pour travailler dans l’IA et construire une carrière dans l’univers de la data !