Le métier de data analyst attire de plus en plus de personnes en reconversion ou souhaitant évoluer vers des fonctions liées à la donnée. Derrière ce titre associé aux tableaux de bord et aux chiffres, le quotidien est pourtant plus varié qu’il n’y paraît. Dans de nombreuses entreprises, le data analyst aide les équipes à mieux comprendre leur activité et à prendre des décisions à partir des données disponibles.
Selon l’Apec, les métiers liés à la data figurent parmi les fonctions qui continuent de recruter dans les secteurs du numérique, du commerce ou encore de la finance. Le métier data analyst concerne aujourd’hui des entreprises de tailles très différentes, des start-up aux grands groupes.
Une journée qui commence souvent par l’analyse des données
Le matin, un data analyst commence généralement par consulter les indicateurs suivis par son entreprise : ventes, trafic d’un site web, performances marketing ou logistique.
L’objectif est de repérer rapidement une évolution inhabituelle ou une tendance importante. Une baisse des ventes sur un produit, une hausse des abandons de panier ou une augmentation des retours clients peuvent nécessiter une analyse plus approfondie.
Pour travailler, le data analyst utilise souvent des outils de visualisation comme Power BI ou Tableau, mais aussi des bases de données qu’il interroge avec SQL. Contrairement à certaines idées reçues, une grande partie du métier consiste surtout à organiser et vérifier les données avant même de les exploiter.
Analyser des données pour aider les équipes métier
Le travail du data analyst ne se limite pas à produire des graphiques. Son rôle consiste surtout à transformer des données parfois complexes en informations compréhensibles pour les équipes.
Dans une entreprise de e-commerce, il peut par exemple analyser les habitudes d’achat des clients. Dans une société de transport, il peut étudier les retards ou les coûts logistiques. Dans le secteur de la santé, il peut aider à suivre certains indicateurs d’activité.
Une partie importante de la journée est consacrée aux échanges avec les équipes marketing, commerciales, financières ou produit. Le data analyst doit comprendre leurs besoins avant de proposer des analyses pertinentes.
Cette dimension communication est souvent sous-estimée par les personnes qui souhaitent se former à la data. Pourtant, savoir présenter clairement ses résultats fait partie des compétences recherchées par les recruteurs.
Un métier où l’automatisation prend de plus en plus de place
Avec le développement de l’intelligence artificielle et des outils d’automatisation, certaines tâches répétitives sont désormais simplifiées. Les data analysts passent donc davantage de temps à interpréter les résultats et à accompagner les décisions.
Selon France Travail, les métiers liés à la donnée font partie des fonctions numériques qui continuent d’afficher des besoins de recrutement élevés dans plusieurs secteurs. LinkedIn indiquait également dans son classement « Jobs on the Rise » que les métiers de la data figuraient parmi les professions connaissant la plus forte croissance ces dernières années en France. Les profils capables de comprendre à la fois les données, les outils numériques et les enjeux métier sont aujourd’hui particulièrement recherchés par les entreprises.
Pour les débutants, cela montre surtout que le métier combine plusieurs dimensions : logique, compréhension métier, analyse et maîtrise progressive des outils techniques. Les formations data analyst mettent généralement l’accent sur la pratique afin d’aider les apprenants à développer ces compétences de manière progressive.
Des formations plus concrètes et tournées vers la pratique
Face à l’évolution des besoins des entreprises, plusieurs formats existent aujourd’hui pour se former à la data. Certaines écoles proposent des cursus longs, tandis que d’autres privilégient des formats intensifs, souvent appelés bootcamps data.
Parmi ces solutions, La Capsule propose une formation data analyste intensive en 10 semaines, accessible dans 9 villes en France. Le programme aborde l’analyse de données, le Data Engineering, l’intelligence artificielle et le Machine Learning à travers une pédagogie immersive basée sur des projets concrets réalisés en groupe.