Le métier de data analyst consiste à transformer des volumes de données en décisions concrètes utiles aux entreprises. Ce rôle combine des compétences techniques, une compréhension métier et une exposition régulière aux outils de visualisation et d’analyse.
Le texte qui suit présente les missions, les outils et les trajectoires professionnelles observées en pratique dans les organisations. Les points essentiels qui suivent éclaireront les choix professionnels.
A retenir :
- Valorisation des données pour décisions stratégiques et produit
- Nettoyage et structuration des bases pour analyses fiables
- Création de tableaux de bord opérationnels et reporting automatisé
- Veille outils et conformité RGPD intégrée aux process
À partir des enjeux, missions principales du data analyst
Partant des objectifs métier, le data analyst collecte, nettoie et structure des jeux de données hétérogènes issus de sources multiples. Selon Onisep, ces étapes préalables sont indispensables pour garantir la qualité des analyses et fiabiliser les indicateurs de pilotage.
Ensuite, l’analyste met au point des tableaux de bord et réalise des tests statistiques pour produire des recommandations opérationnelles. Selon Apec, la capacité à formaliser des spécifications d’automatisation vers la DSI est souvent requise.
Compétences techniques clés :
- Extraction des données via API, web scraping et requêtes SQL
- Nettoyage des bases, gestion des doublons et formats
- Construction de variables, tests statistiques et modèles simples
- Déploiement de rapports automatisés pour les métiers
Compétence
Outils courants
Usage principal
Requêtes SQL
PostgreSQL, MySQL
Extraction et jointures
Programmation
Python, R
Analyse et modélisation
Visualisation
Tableau, Power BI, Qlik
Reporting et exploration
ETL / Intégration
Talend, Alteryx
Automatisation des flux
« J’ai commencé par consolider des fichiers clients disparates, puis j’ai automatisé les rapports hebdomadaires pour le service commercial »
Julie P.
On observe que le travail d’exploration révèle souvent des corrélations inattendues qui ouvrent de nouvelles pistes d’action. Selon L’Etudiant, la montée en compétence sur les tests et modèles est un levier fréquent d’évolution professionnelle.
Cette maîtrise des fondamentaux prépare la montée en gamme vers la sélection d’outils spécialisés et l’industrialisation des livrables. Le passage suivant détaille les outils actuels et leurs usages dominants.
En s’appuyant sur les outils, compétences et visualisation
Après la structuration des données, l’usage des plateformes et des logiciels devient central pour produire des insights exploitables par les métiers. Les choix d’outils influencent la vitesse de production et la qualité des restitutions.
Les data analysts jonglent entre langages, plateformes et solutions SaaS afin d’adapter les livrables aux destinataires métiers. Selon Onisep, la capacité à expliquer les résultats en langage métier reste aussi essentielle que la maîtrise technique.
Outils et usages :
- Visualisation et reporting interactif pour suivi opérationnel
- ETL pour consolidation régulière des sources d’entreprise
- Statistiques et modélisation pour prévision et scoring
- Supervision qualité pour maintenir confiance et conformité
Les solutions de visualisation dominantes incluent Tableau, Power BI et Qlik, adaptées à des publics différents par leur ergonomie. Pour l’ETL et l’orchestration, Talend et Alteryx sont fréquemment mobilisés en production.
Outil
Type
Cas d’usage typique
Tableau
Visualisation
Exploration et tableaux de bord financiers
Power BI
Visualisation
Reporting opérationnel pour la direction
SAS
Statistiques
Analyses avancées et conformité réglementaire
Google Data Studio
Visualisation
Rapports marketing et synthèses web
IBM Cognos Analytics
BI
Reporting centralisé en grandes entreprises
« J’utilise Power BI pour connecter des sources variées et produire des rapports clairs chaque matin »
Marc L.
Les data analysts expérimentent aussi des plateformes cloud comme Oracle Analytics Cloud et SAP BusinessObjects selon les architectures d’entreprise. La veille régulière permet d’évaluer les gains en performance et en gouvernance.
Choisir l’outil implique d’arbitrer entre facilité d’adoption, capacité de traitement et exigences de sécurité des données. Le point suivant aborde les parcours pour accéder à ces postes et leurs évolutions possibles.
En regard des carrières, évolutions et opportunités
Suivant les organisations, le data analyst peut évoluer vers un rôle de chef de projet data, d’ingénieur données ou de chief data officer. Les parcours dépendent des compétences techniques et de la proximité avec le métier.
Selon Apec, les grandes structures favorisent la spécialisation tandis que les structures plus petites privilégient des profils polyvalents. Cette configuration influence aussi le rattachement hiérarchique et les responsabilités attendues.
Environnements professionnels types :
- Bancaire et assurance pour scoring et prévention des risques
- E-commerce pour optimisation des parcours et personnalisation
- Industrie pour maintenance prédictive et optimisation logistique
- Santé pour analyses de qualité et études épidémiologiques
« Après trois ans en reporting, j’ai basculé vers l’ingénierie data pour piloter les pipelines »
Anne M.
Les évolutions vers des postes senior exigent une maîtrise des architectures, des modèles avancés et des enjeux de gouvernance des données. Une expérience métier forte accélère souvent l’accès aux fonctions décisionnelles.
Enfin, la conformité réglementaire, notamment le respect du RGPD, impose des procédures et une documentation systématique des traitements. La prochaine section propose des exemples pratiques et ressources pour se former et progresser.
« Les outils changent, la rigueur méthodologique reste la meilleure assurance qualité pour nos livrables »
Sophie R.
Source : « Data analyst – Fiche métier », Apec ; « Data analyst – Fiche métier », Onisep ; « Devenir Data analyst : métier, études, salaire », L’Etudiant.