Le Data Analyst

Connaissez-vous ces missions principales ? Les qualités requises pour exercer ce métier ? Ainsi que les tendances et facteurs d'évolution du métier ?

« Nouvel or noir », carburant de l’économie numérique, les données sont devenues une source d’enrichissement pour les entreprises qui savent les traiter et les valoriser. Le data analyst est en charge de définir la façon avec laquelle une entreprise peut les exploiter, il en extrait des indicateurs essentiels pour améliorer la stratégie globale de l’entreprise, les processus opérationnels, la relation client, le marketing…

La data est l’ensemble des données numériques (internes et externes). Elle est aujourd’hui essentielle à l’intelligence artificielle, au pilotage stratégique d’une entreprise et au développement de ses offres.

Présentation et missions principales du Data Analyst

Le data analyst est le traducteur des données internes et externes d’une entreprise. Il sait les segmenter et les interpréter pour fournir des informations claires aux décideurs. Il navigue entre les métiers techniques (data scientist, data engineer, …), qui sont en charge du nettoyage et du traitement de la data, et les métiers stratégiques (DRH, DAF, Directeur marketing, Directeur général) pour lesquels il cherche des solutions dans l’interprétation des données. Il établit des ponts entre ces deux univers.
Le data analyst recueille la vision stratégique de la direction, les besoins des métiers opérationnels et les contraintes externes et internes. Il exploite l’information numérique sous toutes ses formes et à travers différents prismes pour proposer des axes de réflexion.
Il analyse les informations qu’il juge pertinentes pour améliorer les performances. Il synthétise et rend compréhensibles ses conclusions pour tous les collaborateurs.
La précision de son travail lui permet de saisir avec exactitude la situation du marché (cerner les tendances d’achat et de consommation et donc d’affiner le profil de ses cibles) mais aussi d’anticiper les évolutions à venir.
Concrètement, grâce à ses résultats, naîtront de nouvelles campagnes marketing mieux ciblées, des lancements de produits / services, des résolutions de problématiques, un positionnement différent… Ces changements influent aussi sur toute le fonctionnement interne : recrutement, gestion/finance, R&D…

Implications Business

La data analyse est foncièrement liée aux aspects commerciaux, financiers et stratégiques. Elle est incontournable pour la croissance d’une entreprise aujourd’hui. Cette discipline permet de faire émerger les meilleures recommandations selon les contextes interne et externe.
On trouve des data analysts dans divers secteurs d’activité : laboratoires pharmaceutiques, banques, assurances, e-commerce, organisations publiques, automobile, agroalimentaire, recrutement, transport, aéronautique…

Implications éthiques

L’éthique est intrinsèquement liée au big data. Respect de la loi, transparence, supervision humaine, liberté, égalité, neutralité, sont des thèmes récurrents lorsqu’on travaille les données. Les juristes en data et IA et les responsables de l’éthique sont des fonctions supports essentielles pour aider le business data analyst dans son quotidien.

Compétences clés

Un  data analyst est doté de nombreuses connaissances et compétences. Il n’est pas rare qu’il soit passé par des fonctions de gestion opérationnelle ou qu’il ait étudié ces disciplines en plus de son bagage technique. Inversement, il peut aussi venir d’une école de commerce et s’être spécialisé en business data analyse par la suite. Une connaissance sectorielle solide est absolument nécessaire au poste. Le business data analyst oriente ses investigations en fonction des enjeux stratégiques, économiques et marketing qu’il connaît bien. Il a une vision large et précise du marché et de son entreprise. Son poste est à la croisée des chemins entre mathématiques analytiques, informatique et business.

Capacité d’analyse et curiosité sont à l’origine de sa vocation. Ses qualités pédagogiques rendent ses conclusions intelligibles. Il sait changer d’interlocuteurs régulièrement. Son adaptabilité et son excellent relationnel lui permettent de collaborer avec les experts techniques, les fonctions supports et le top management.

Il maîtrise les outils statistiques en business intelligence (comme NetSuite, Power BI, Logi Analytics, Tableau…) et les outils d’analyse (SAS, SQL, VBA, ACCES, R), ainsi que les bases de données (data warehouse). Expert en gestion de projet, il est capable de travailler sur plusieurs sujets. Rigoureux, il va toujours au-delà de sa recherche pour prédire les comportements du marché par exemple. Il reste évidemment en veille sur tous les sujets data et IA.

Tendances et facteurs d'évolution

La mixité de son profil en fait un candidat rare et extrêmement recherché par les recruteurs. Il travaille en entreprise, dans une start-up spécialisée dans le big data ou en free-lance. Par la suite, il peut devenir responsable de la data (manager data analyst ou head of data).
Profil atypique et hybride, le business data analyst est un révélateur du pouvoir de la data. Ses conclusions sont essentielles à la prise de décisions stratégiques et à la croissance d’une entreprise.

Le MSc Data Management (part-time) d’Edvantis en partenariat avec aivancity (Paris-Cachan) intègre dans son apprentissage toutes les composantes de l’intelligence artificielle et ses enjeux, qu’ils soient techniques, technologiques, commerciaux, éthiques ou légaux. C’est un master global et hybride qui permet aux futurs diplômés de bénéficier d’un niveau de connaissances maximal et d’un large savoir-faire.

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