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Fiche métier

Data analyst : missions, compétences, salaire et formations | Purple Campus

Le métier de data analyst se positionne aujourd'hui comme un pilier essentiel dans la prise de décision stratégique des entreprises. À l'ère du numérique, où les données affluent en masse, le data analyst joue un rôle important en transformant ces informations brutes en insights exploitables. Cette fiche métier vous offre une exploration détaillée des missions variées qui composent ce poste, des compétences techniques et analytiques requises, ainsi que des qualités personnelles qui favorisent l'excellence dans ce domaine. En outre, nous aborderons les perspectives d'évolution professionnelle qui s'offrent aux data analysts, les raisons convaincantes de choisir cette carrière dynamique et les attentes salariales associées. Plongez dans l'univers captivant du data analyst et découvrez comment ce métier peut être à la fois un défi intellectuel et une opportunité professionnelle enrichissante.

Le métier de Data analyst

Missions

Le métier de data analyst consiste principalement à explorer et analyser des ensembles de données afin d’en extraire des informations utiles pour la prise de décision. Concrètement, il s’agit tout d’abord de collecter et nettoyer les données, en supprimant par exemple les doublons ou en corrigeant les incohérences. Ensuite, l’analyste doit réaliser des analyses statistiques et créer des visualisations claires, comme des graphiques ou des tableaux de bord interactifs, afin de présenter ses résultats aux équipes concernées. Par exemple, dans une entreprise de commerce en ligne, un data analyst peut étudier les comportements d’achat des clients pour identifier des tendances saisonnières ou détecter des opportunités d’amélioration des ventes.

Le data analyst joue souvent un rôle de conseiller auprès des équipes métiers. Il doit être capable de comprendre leurs besoins spécifiques, comme mesurer l’efficacité d’une campagne marketing ou anticiper les fluctuations de stock dans un entrepôt logistique. À partir de ces besoins, il définit des indicateurs pertinents et met en place des outils de suivi réguliers. Enfin, il est amené à rédiger des rapports synthétiques et accessibles pour permettre aux décideurs de mieux comprendre les enjeux et d’adopter des stratégies adaptées. Par exemple, dans une banque, l’analyste peut aider à identifier les profils clients les plus susceptibles de souscrire à un nouveau produit financier, facilitant ainsi l’élaboration de campagnes ciblées.

Compétences et qualités

  • Maîtrise des outils d’analyse de données : Une connaissance approfondie des logiciels tels que SQL, Excel, Python ou R est cruciale pour manipuler et analyser les données efficacement.
  • Compétences en visualisation de données : Savoir utiliser des outils comme Tableau ou Power BI pour créer des visualisations claires et percutantes.
  • Capacité d’analyse statistique : Une solide compréhension des concepts statistiques permet d’interpréter correctement les données.
  • Résolution de problèmes : Capacité à aborder les problèmes complexes de manière logique et méthodique.
  • Communication efficace : Être capable de traduire des analyses complexes en insights compréhensibles pour un public non technique.

Evolution

Le métier de data analyst offre de nombreuses perspectives d’évolution. Après plusieurs années d’expérience et une formation professionnelle continue, un data analyst peut aspirer à des postes plus élevés tels que data scientist, data architect ou encore data manager. Par exemple, le data scientist est un expert en statistiques qui utilise ses compétences pour interpréter des données complexes et aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques. Le data architect, quant à lui, conçoit et gère l’architecture des données de l’entreprise. Enfin, le data manager supervise l’ensemble des opérations liées aux données dans une entreprise. Ces évolutions nécessitent non seulement une maîtrise technique approfondie, mais aussi une bonne compréhension des enjeux business et stratégiques de l’entreprise.

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Pourquoi devenir Data analyst ?

Se former au métier de data analyst constitue aujourd’hui un choix stratégique, tant les entreprises recherchent activement des profils capables de décrypter et valoriser leurs données. Avec la digitalisation croissante des secteurs économiques, les compétences en analyse de données deviennent essentielles pour orienter les décisions stratégiques et améliorer la compétitivité des entreprises. Par exemple, selon une récente étude menée par LinkedIn, le poste de data analyst figure parmi les 10 métiers les plus recherchés en France en 2023, avec une augmentation annuelle des offres d’emploi de près de 25 %. Suivre une formation professionnelle adaptée permet donc d’acquérir des compétences techniques concrètes (comme la maîtrise de SQL, Python ou encore Power BI) et de renforcer son employabilité grâce à des expériences pratiques en alternance, très appréciées par les recruteurs.

Salaire

  • Salaire min
    environ 30 000 €brut/an
  • Salaire moyen
    45 000 - 50 000 €brut/an
  • Salaire max
    60 000 €brut/an voire plus

Ces chiffres sont des estimations générales et peuvent varier. Pour des données précises et actualisées, il est conseillé de consulter des études salariales publiées par des cabinets de recrutement comme Robert Half, Hays, ou Michael Page, ainsi que des plateformes spécialisées comme Glassdoor ou LinkedIn.

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