Data analyst

Le data analyst/scientist est spécialisé dans l’analyse et l’interprétation de données afin de fournir des informations clés qui aident à prendre des décisions éclairées, d’établir des projections, d’anticiper les comportements des

consommateurs…

Il utilise des outils informatiques, des techniques statistiques et des méthodes d’analyse avancées pour explorer les données, identifier des tendances, des corrélations et des informations significatives.

Il est chargé de créer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations graphiques, des modèles prédictifs pour présenter les résultats.

En collaboration avec les équipes métier (marketing, commerciales…), le data analyst/scientist participe à la résolution de problèmes spécifiques, à la prise de décisions et à la définition des stratégies efficaces.

Autres appellations : 

• Analyst dataminer

Profil recherché :

Le métier est accessible à partir d’un diplôme de niveau bac +5 en mathématiques appliquées, informatique décisionnelle, data science, statistiques

La pratique de l’anglais est requise.

Formations courantes (liste non exhaustive) :

• Titre à finalité professionnelle – Data analyst
• Titre à finalité professionnelle – Data engineer
• Titre à finalité professionnelle – Data scientist
• Titre à finalité professionnelle – Expert en data science
• Titre à finalité professionnelle – Expert en sciences des données
• MASTER – Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales
• MASTER – Mathématiques appliquées, statistique
• MASTER – Econométrie, statistiques

• Veille sur les évolutions technologiques et méthodologiques dans le domaine des statistiques et des méthodes d’analyse avancées.
• Recueil et compréhension des besoins métier et des objectifs, des résultats attendus.
• Sélection des outils d’analyse nécessaires.
• Collecte et analyse des données pertinentes.
• Développement d’algorithmes pour améliorer les résultats de recherche et de ciblage.
• Création de modèles de prédictions pour anticiper les évolutions des données et des tendances.
• Création de tableaux de bord pour rendre compte des résultats et des conclusions de l’analyse.

À noter : Selon l’organisation de l’entreprise et les compétences du data analyst, ses activités peuvent se rapprocher de celles du data cruncher en prenant en charge la collecte, le traitement et la préparation des données en vue d’une analyse.

Certains data analysts se concentrent sur l’analyse exploratoire des données et la production de rapports, tandis que d’autres peuvent participer à des projets plus avancés utilisant des techniques de modélisation statistique, d’apprentissage automatique… se confondant ainsi avec le métier de data scientist.

APPRÉHENDER LES BESOINS MÉTIER ET RECUEILLIR LES DONNÉES PERTINENTES

• Identifier les besoins métier en collaboration avec les équipes internes.
• Présenter les besoins métier aux parties prenantes pour validation et approbation afin de garantir que les exigences ont été comprises.
• Définir les données appropriées pour répondre aux besoins spécifiques.
• Collecter les données traitées et pertinentes, en lien avec le data cruncher.
• Évaluer la fiabilité et la pertinence des données traitées afin de garantir leur adéquation aux objectifs métier.

ANALYSER LES DONNÉES ET CONSTRUIRE DES MODÈLES STATISTIQUES, PRÉDICTIFS

• Assurer une veille sur les évolutions technologiques et méthodologiques dans le domaine des statistiques et des méthodes d’analyse avancées.
• Travailler en concertation avec les data crunchers, les data scientists et les autres parties prenantes pour répondre aux besoins spécifiques, pour optimiser l’exploitation des données et identifier des opportunités d’amélioration.
• Utiliser les outils et techniques d’analyse statistique pour explorer les données et identifier des tendances, des corrélations et des anomalies.
• Construire des modèles prédictifs à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et de techniques statistiques avancées pour obtenir des informations clés et répondre aux questions métier spécifiques.
• Évaluer la performance des modèles et les ajuster en fonction des résultats obtenus.
• Analyser et interpréter les résultats de l’analyse.

RENDRE COMPTE DES RÉSULTATS DES ANALYSES ET DES CONCLUSIONS

• Concevoir des rapports, des graphiques et des tableaux de bord pour présenter les résultats.
• Présenter et expliquer les conclusions de l’analyse aux équipes métier pour faciliter la prise de décisions.
• Mesurer les performances des analyses réalisées et contribuer à l’amélioration continue des modèles statistiques, prédictifs.

Indispensables pour tous les emplois dans le secteur du Bricolage :

• Esprit d’équipe
• Sens du relationnel
• Sens de la performance et du résultat

Fondamentales pour cet emploi :

• Créativité, curiosité
• Autonomie, prise d’initiative
• Capacité d’analyse et de synthèse

En interne : le data analyst/scientist intervient sous la direction du responsable des Systèmes d’Information. Il travaille avec l’équipe interne de data crunching/analyse (data cruncher…) et avec toute personne impliquée dans le processus d’analyse des données. Il travaille en relation avec les responsables métier pour comprendre leurs besoins, analyser les résultats et fournir des informations nécessaires à leurs prises de décision.

En externe : il peut être en relation avec des fournisseurs externes de données, consultants ou prestataires externes pour des analyses spécifiques ou des projets nécessitant des compétences particulières

Le data analyst/scientist peut se tourner vers un rôle de data engineer, se concentrant davantage sur la gestion des infrastructures de données et leur intégration dans les systèmes.

Il peut évoluer également vers le poste de Chief data officer avec des compétences complémentaires en gestion de projet où il travaillera en concertation avec une équipe de data crunching/analyse