Qu’est-ce qu’un Data Analyst et comment réussir son recrutement ?

Les données ne peuvent générer de la valeur pour l’entreprise que si et seulement si elles sont transformées en informations. Cela implique en amont un travail d’organisation, de modélisation et d’unification des données brutes puis en aval un travail d’analyse des données. Le Data Analyst est le professionnel chargé d’analyser les données de l’entreprise pour en tirer des informations et des enseignements permettant d’améliorer les prises de décision stratégiques.

Dans cet article, nous vous présentons l’essentiel de ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Analyst : sa définition, son rôle et ses missions, les compétences attendues, le coût d’un Data Analyst (salaire et TJM), les questions à poser en entretien en tant que recruteur et les clés d’une bonne collaboration.

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Data Analyst : Définition simple

Un Data Analyst est un professionnel expert dans l’analyse des données. On parle aussi, mais moins souvent, d' »analyste des données ». Il utilise des outils et méthodes d’analyse pour extraire des enseignements exploitables par les décideurs à partir des données brutes de l’entreprise.

Les entreprises collectent un nombre croissant de données, notamment sur leurs clients. Les données constituent l’un des actifs les plus précieux…Il n’est donc pas surprenant que les Data Analysts soient des profils très recherchés. Mais que fait précisément un Data Analyst ? C’est ce que nous allons voir.

Le rôle et les missions d’un Data Analyst

Le Data Analyst joue un rôle stratégique au sein des organisations. Il sert de pont entre les données brutes et les décisions stratégiques, en fournissant des analyses précises. Il transforme les données en informations claires et contribue par là à orienter les choix et les stratégies des entreprises. Voici ses principales missions :

• Collecte et nettoyage des données. La première mission d’un Data Analyst est de collecter des données issues de diverses sources. Il s’occupe ensuite de nettoyer ces données pour éliminer les incohérences ou les doublons. Ce travail préparatoire est essentiel pour garantir la qualité des analyses.
• Analyse des données. Avec des outils statistiques et informatiques (outils de BI), le Data Analyst analyse les données pour y déceler des tendances, des patterns, des corrélations, des anomalies. Par exemple, il peut utiliser des modèles prédictifs pour anticiper les comportements des consommateurs.

• Rapports et visualisations. Le Data Analyst transformer les analyses en rapports compréhensibles par les décideurs. En utilisant des logiciels de visualisation de données, il crée des tableaux de bord et des graphiques qui résument les insights tirés des données.
• Collaboration avec d’autres départements. Le Data Analyst travaille souvent en étroite collaboration avec d’autres équipes, telles que le marketing ou les ventes pour comprendre leurs besoins en données et leur fournir des informations pertinentes qui soutiennent leurs objectifs.

Les compétences attendues d’un Data Analyst (hard & soft skills)

Les Data Analysts doivent maîtriser un large éventail de compétences techniques et interpersonnelles. C’est la combinaison de ces compétences qui permet de mener à bien des analyses de données complexes et de communiquer efficacement les résultats.

Les hard skills d’un Data Analyst

• Maîtrise des langages de programmation. Une compétence essentielle pour un Data Analyst est la connaissance de langages spécifiques tels que SQL, pour extraire et manipuler des données de bases de données, et Python ou R pour l’analyse de données et le machine learning. Ces langages permettent de traiter efficacement les données, de réaliser des analyses complexes et de développer des modèles prédictifs.

• Compétences en statistique et en mathématiques. La base de toute analyse de données solide repose sur une compréhension approfondie des statistiques et des mathématiques. Cela inclut la connaissance de tests statistiques, de distributions, de probabilités et d’algèbre linéaire. Ces compétences permettent au Data Analyst de choisir les bonnes méthodes d’analyse et d’interpréter correctement les résultats.
• Expérience avec les outils de visualisation de données. La visualisation permet de communiquer les insights de manière efficace. Des outils comme Tableau ou Power BI aident le Data Analyst à créer des visualisations et des tableaux de bord interactifs qui rendent les résultats accessibles à tous les utilisateurs, indépendamment de leur niveau de compétence en données.
• Connaissance des bases de données . Comprendre le fonctionnement interne des systèmes de gestion de bases de données, qu’ils soient relationnels (SQL) ou non-relationnels (NoSQL comme MongoDB), est fondamental. Cette compétence permet de structurer, d’extraire, et de manipuler les données de manière efficace, en assurant leur intégrité et leur sécurité.
• Analyse de données volumineuses (Big Data). Avec l’augmentation des volumes de données, la capacité à travailler avec des données volumineuses devient de plus en plus importante. La connaissance d’outils et de technologies spécifiques au Big Data, tels que Hadoop, Spark ou Elasticsearch, permet de traiter et d’analyser des ensembles de données de grande taille de manière efficace.

• Machine Learning. Bien que plus avancée, la connaissance des principes de base du machine learning est un atout précieux. Cela permet au Data Analyst d’appliquer des techniques d’apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs et améliorer derrière la capacité de l’entreprise à prendre des décisions basées sur des prédictions de données.

Les soft skills d’un Data Analyst

• Capacité d’analyse et de résolution de problèmes. Au-delà de la simple manipulation de données, un Data Analyst doit posséder une forte capacité à analyser les résultats obtenus pour en extraire des insights pertinents. Cette compétence implique une pensée critique, permettant de poser les bonnes questions et de résoudre des problèmes complexes par des solutions data-driven.
• Communication efficace. La capacité à communiquer des insights complexes de manière simple et accessible est essentielle. Un Data Analyst doit être capable de traduire ses analyses en recommandations claires pour les parties prenantes, qu’il s’agisse de collègues, de clients ou de la direction. Cela inclut la rédaction de rapports compréhensibles et la présentation des résultats à travers des visualisations impactantes.
• Esprit critique. Un Data Analyst doit constamment questionner la validité et la fiabilité des données et de ses analyses. Cela implique d’avoir un sens aigu du détail et de ne pas prendre les résultats pour argent comptant, mais plutôt de les examiner sous différents angles pour s’assurer de leur exactitude et de leur applicabilité.
• Curiosité et apprentissage continu. Le domaine de la data évoluant rapidement, la curiosité et la volonté d’apprendre sont des compétences cardinales. Un Data Analyst se doit d’être à l’affût des dernières technologies, méthodes analytiques et meilleures pratiques. Cette soif d’apprendre assure que l’analyste reste non seulement compétent dans son domaine, mais également innovant dans ses approches.
• Collaboration et travail d’équipe. Bien qu’il puisse souvent travailler de manière autonome, un Data Analyst doit également exceller dans le travail d’équipe. Collaborer avec d’autres départements pour comprendre leurs besoins en données et travailler avec d’autres spécialistes de la data pour croiser les analyses sont des aspects clés du rôle. La capacité à travailler efficacement en équipe favorise une meilleure intégration des insights dans l’ensemble de l’entreprise.

Le coût d’un Data Analyst (salaire, TJM)

Salaire d’un Data Analyst salarié

Le salaire d’un Data Analyst peut varier considérablement en fonction de l’expérience, de l’emplacement géographique, et de l’industrie. En général, les salaires débutent aux alentours de 30 000€ pour un profil junior en France et peuvent atteindre jusqu’à 60 000€ ou plus pour un analyste senior possédant une expertise spécialisée. La moyenne se situerait à 43 000 € si l’on en croit Glassdoor, qui se base sur le salaire de 231 Data Analysts.

TJM d’un Data Analyst freelance

Le Tarif Journalier Moyen (TJM) pour un Data Analyst freelance dépend de facteurs similaires à ceux affectant les salariés. Les freelances peuvent facturer entre 400€ et 800€ par jour, en fonction de leur expérience, spécialisation et de la complexité du projet.

Facteurs influençant le coût d’un Data Analyst

• Expérience et spécialisation. L’expérience globale et les compétences spécialisées d’un Data Analyst peuvent augmenter sa valeur sur le marché.
• Localisation géographique. Les coûts varient considérablement selon les régions avec des tarifs généralement plus élevés dans les grandes métropoles (surtout à Paris).
• Secteur d’activité. Certains secteurs, comme la finance ou la santé, peuvent offrir des salaires plus élevés en raison de la spécificité des compétences requises.
• Demande du marché. La loi de l’offre et de la demande joue un rôle clé. Une forte demande pour des compétences en data analysis peut entraîner une augmentation des coûts.

Salarié vs Freelance : comment choisir ?

Le choix entre embaucher un salarié ou faire appel à un freelance dépend des besoins spécifiques de votre entreprise et de la nature de vos projets. Pour des besoins continus et une intégration profonde au sein de votre équipe, un salarié peut être plus adapté. En revanche, pour des projets spécifiques ou nécessitant une expertise particulière, un freelance peut offrir une flexibilité et une spécialisation avantageuses. Nous recommandons souvent aux entreprises de considérer la durée et la complexité du projet avant de prendre une décision.

Réussir le recrutement d’un Data Analyst

Voici quelques conseils pratiques pour réussir le recrutement d’un Data Analyst.

Conseils pour rédiger les offres d’emploi

Pour attirer les meilleurs candidats, l’offre d’emploi doit être précise et détaillée. Soulignez les compétences techniques requises, telles que la maîtrise de SQL, Python, ou des outils de visualisation de données. Il est aussi important de mentionner les soft skills, comme la capacité d’analyse et la communication. N’oubliez pas de décrire le type de projets sur lesquels le candidat travaillera et les objectifs de votre entreprise en matière de data.

Organiser le processus de recrutement

Un processus de recrutement structuré est essentiel pour évaluer efficacement les candidats. Commencez par un entretien téléphonique pour discuter des expériences et des motivations du candidat. Ensuite, proposez-lui un cas pratique pour tester ses compétences analytiques et sa capacité à générer des insights à partir de données brutes. Enfin, organisez un entretien en face à face (ou en visioconférence) avec les membres clés de l’équipe pour évaluer la compatibilité culturelle et technique.

Valoriser la culture d’entreprise

Lors du recrutement, il est important de mettre en avant la culture de votre entreprise. Expliquez comment le Data Analyst s’intégrera dans l’équipe et contribuera aux objectifs de l’entreprise. Discutez des opportunités de développement professionnel, des formations disponibles et de l’importance accordée à l’innovation et à la collaboration au sein de votre organisation.

Offrir une rémunération compétitive

Assurez-vous que le package de rémunération proposé est compétitif par rapport au marché. Cela inclut non seulement le salaire de base, mais aussi d’éventuels bonus, avantages en nature, et opportunités de développement professionnel. Une rémunération attractive est clé pour attirer et retenir les talents dans un marché concurrentiel.

Insister sur l’équilibre vie professionnelle/vie privée

Dans votre communication avec les candidats, mettez en avant l’importance que votre entreprise accorde à l’équilibre vie professionnelle/vie privée. Cela peut inclure des horaires flexibles, la possibilité de télétravailler ou des politiques de congés généreuses. Un environnement de travail respectueux de la vie personnelle est un atout majeur pour beaucoup de professionnels.

7 questions à poser à un Data Analyst pour le tester en recrutement

1. Pouvez-vous expliquer un projet où vous avez dû nettoyer et préparer de grandes quantités de données ?

Cette question vise à évaluer l’expérience pratique du candidat avec le nettoyage de données, une compétence fondamentale pour un Data Analyst. Il est important que le candidat puisse décrire le processus suivi et les outils utilisés.

2. Comment abordez-vous l’analyse exploratoire de données ?

L’analyse exploratoire est clé pour comprendre les données avant de plonger dans des analyses plus complexes. Cette question teste la capacité du candidat à explorer et à visualiser des ensembles de données pour en extraire des insights préliminaires, un prérequis pour toute analyse de données approfondie.

3. Quelle est la différence entre la régression linéaire et la régression logistique, et quand utiliseriez-vous l’une par rapport à l’autre ?

Cette question technique permet d’évaluer la compréhension des méthodes statistiques du candidat et sa capacité à choisir l’approche appropriée en fonction de la nature du problème de données. Elle révèle aussi son niveau de compétence en matière de modélisation statistique.

4. Pouvez-vous donner un exemple d’une insight actionnable que vous avez dérivée d’un ensemble de données ?

Cette question cherche à comprendre comment le candidat traduit les analyses de données en recommandations concrètes pour l’entreprise. Elle met en lumière la capacité du candidat à lier l’analyse de données aux décisions stratégiques.

5. Comment gérez-vous les données manquantes ou incomplètes dans un dataset ?

La gestion des données manquantes est une compétence essentielle pour un Data Analyst. La réponse à cette question montre comment le candidat aborde un problème commun dans l’analyse de données, en utilisant différentes techniques pour minimiser l’impact sur les résultats.

6. Quels sont les outils de visualisation de données que vous préférez et pourquoi ?

Les outils de visualisation sont indispensables pour communiquer des insights. Cette question permet d’évaluer la familiarité du candidat avec ces outils et sa capacité à choisir le bon outil pour le bon type d’analyse ou de public.

7. Comment assurez-vous la qualité et la précision de vos analyses de données ?

La qualité et la précision sont primordiales dans l’analyse de données. Cette question teste les méthodologies du candidat pour vérifier et valider ses analyses, reflétant son engagement envers l’intégrité des données et la fiabilité des insights qu’il génère.

Les clés d’une bonne collaboration avec un Data Analyst

Pour intégrer efficacement un Data Analyst dans votre équipe et assurer le succès de vos projets, une bonne collaboration est essentielle. Voici nos conseils pour établir des relations de travail productives.

Premièrement, vous devez clairement définir les objectifs et les attentes. Discutez des résultats attendus avec votre Data Analyst pour vous assurer que vous êtes alignés sur les objectifs du projet. Cette étape initiale aide à prévenir les malentendus et à focaliser les efforts.

Ensuite, favorisez une communication ouverte et régulière. Encouragez le Data Analyst à partager ses découvertes, ses questionnements, et ses suggestions. Des réunions régulières permettent d’échanger sur l’avancement du projet et d’ajuster les plans en fonction des résultats obtenus.

Il est aussi important de promouvoir une culture d’apprentissage et de curiosité. Les projets de data peuvent révéler des insights inattendus, il est donc important de rester flexible et ouvert aux nouvelles idées et approches que votre Data Analyst pourrait proposer.

Enfin, assurez-vous que le Data Analyst dispose des outils et des ressources nécessaires pour mener à bien ses analyses. L’accès à des données de qualité, à des logiciels robustes et à des formations pour développer ses compétences sont des éléments clés pour soutenir son travail et, par extension, le succès de vos projets.

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