Data Analyst

Oh My Job est la websérie vidéo qui vous aide à découvrir les métiers avec ceux qui les exercent. Dans cet épisode, Fatimata, Data Analyst, nous partage sa vision du métier et son quotidien chez Kapten.

Le rôle d’un data analyst est de recueillir et d’interpréter les données issues de l’activité d’une entreprise afin de les mettre à disposition des équipes métiers.

Missions :

La mission principale du data analyst est d’aller explorer la donnée grâce à des outils mathématiques, statistiques et des langages informatiques. En général, ces outils sont conçus par les data scientists, c’est notamment ce qui différencie les deux métiers. Ensuite, l’objectif pour lui sera d’interpréter ces données et d’en dégager des tendances ou conclusions stratégiques pour les équipes métiers. Par exemple, l’optimisation des performances marketing, commerciales d’un produit, d’un site Internet ou d’une application.

« Aujourd’hui chez Kapten, lorsqu’on va envoyer un code promotionnel, l’idée sera de voir parmi les personnes qui ont rentré ce code promotionnel, quelles sont celles qui ont véritablement fait une course afin d’en conclure : était-ce une bonne ou une mauvaise campagne marketing ? »

Parcours :

Il n’y a pas de parcours type pour devenir data analyst. On peut aussi bien être issu d’une école d’Ingénieurs, qu’une école de commerce, voire même d’une Université avec des dominantes en mathématiques. Une chose est sûre, il faut des bases solides en mathématiques, en statistiques et aussi en informatique !

« J’ai fait une école d’Ingénieurs, spécialité Mathématiques appliquées. J’ai donc commencé ma carrière en tant que Consultante Data dans un grand cabinet de conseil avant de rejoindre Kapten il y a un peu plus d’un an maintenant en tant que Data Analyst. »

Compétences :

• Avoir un esprit analytique et synthétique. Pour aboutir à la problématisation des données, le data analyst doit chercher à comprendre tout ce qu’il va trouver et être capable d’avoir un esprit critique afin de remettre en question son travail.

• Être rigoureux et organisé : établir une recommandation sur la base d’un calcul erroné peut entraîner de lourdes conséquences pour l’entreprise.

« Une des choses qu’on a envie de faire, surtout quand on est en début de carrière, c’est d’aller vite. Chaque information qui est remontée, qui est transmise, peut avoir pour conséquence des décisions. Donc je conseille de ne pas aller trop vite de bien analyser les résultats que l’on a, avant de les communiquer, et de surtout bien les communiquer pour être sûr que c’est le bon message qui passe à la fin. »

• Être pédagogue : un data analyst doit savoir communiquer et savoir faire passer le bon message lorsqu’il va restituer ses analyses. Il doit en outre être capable de s’adapter à tous les publics, néophytes ou plus aguerris.

• Enfin, il doit maîtriser un certain nombre outils techniques, principalement des outils d’analyse de données.

« Un Data Analyst va travailler donc premièrement sur un outil de reporting, nous chez Kapten c’est Tableau, mais ça peut-être aussi QlikView, ça peut être BusinessObjects, ça va vraiment dépendre de la structure. Aussi, il va avoir besoin d’un outil pour accéder aux bases de données et donc là encore une fois, ça va vraiment dépendre de la structure de l’entreprise, ça peut être via GCP, Google Cloud Platform ou encore des outils de requêtage de langage SQL, PostgreSQL.»

Collaborations :

Un data analyst va travailler avec presque toutes les équipes de l’entreprise : les développeurs car ce sont eux qui vont modéliser la donnée ; les data engineers qui vont simplifier l’accès à la donnée pour les data analysts ; enfin, il va collaborer avec toutes les équipes métiers, le marketing, la finance, les équipes commerciales, les équipes de direction etc.

Rémunération :

• Pour un profil junior : entre 35K€ à 40K€ annuel.
• Pour un profil senior : entre 45K€ et 50K€ annuel.
• Aux Etats-Unis: en moyenne 68$ annuel.

Évolutions :

Si il est l’aise avec les outils techniques et la construction des algorithmes, un data analyst peut, après plusieurs années d’expérience, s’orienter vers les métiers de data scientist ou data engineer. Si il a une appétence pour le management, il pourra également évoluer vers les postes de lead data analyst, chief data officer, data security manager, ou master data manager.

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