Data analyst (analyste de données)

Le métier

Le ou la data analyst exploite les grandes masses de données, les fameuses big data, pour aider une organisation à mieux fonctionner et à se développer. Imagine une bibliothèque où les livres seraient rangés au hasard : avant de lire quoi que ce soit, il faut trier, étiqueter et classer. C'est une bonne part du travail, et elle conditionne tout le reste.

Une fois les données préparées, la personne rédige des règles d'automatisation, met au point des algorithmes, construit des tableaux de bord et des modèles statistiques. Ces outils servent à améliorer la stratégie commerciale, à repérer les points forts et les faiblesses d'une activité, ou à imaginer de nouveaux services, produits et opportunités de marché.

On trouve ces postes dans les banques, les assurances, le commerce en ligne, mais aussi dans l'industrie, qu'il s'agisse de l'automobile, de l'agroalimentaire ou des cosmétiques. Le secteur de la santé et l'industrie chimique recrutent également. Le ou la data analyst travaille avec des équipes variées et doit ensuite présenter ses résultats à des personnes qui ne sont pas forcément spécialistes des données.

Une journée de travail

Une journée type commence souvent par la vérification des données : sont-elles complètes, cohérentes, à jour ? Vient ensuite la phase de nettoyage et de structuration, parfois la plus longue, puis l'analyse proprement dite, avec des tests et des méthodes statistiques pour vérifier qu'une tendance est réelle et pas un simple effet du hasard.

Le reste de la semaine se partage entre la conception de tableaux de bord, la rédaction de rapports d'étude détaillés et la préparation de synthèses pour des réunions. Le travail se fait souvent en mode projet, avec des échanges réguliers avec les équipes métiers, et certains déplacements peuvent s'ajouter au programme.

Les qualités qui comptent

Ce qui compte le plus, ce n'est pas seulement de savoir programmer ou manipuler une base de données. Il faut une maîtrise solide des bases de données, des méthodes statistiques, des langages de programmation et des outils de visualisation. Mais la rigueur et la précision sont tout aussi décisives, car une erreur de nettoyage peut fausser toute une analyse.

Les qualités relationnelles pèsent autant : savoir écouter un besoin, expliquer simplement un résultat complexe, synthétiser sans trahir les chiffres. Il faut aussi organiser son travail selon les priorités, avoir l'esprit d'équipe et garder un œil sur le respect des règles d'exploitation et de protection des données personnelles.

Conditions de travail

Le ou la data analyst est salarié·e, dans le secteur privé en CDI ou CDD, mais aussi dans le secteur public. Le travail se déroule en journée, la plupart du temps en bureau d'études ou dans les locaux de l'entreprise, avec une organisation en mode projet. Des déplacements professionnels sont possibles selon les missions.

Le salaire de débutant est indiqué à partir de 2900 euros brut par mois. Le métier demande un niveau bac + 3 au minimum pour y accéder, et les postes évoluent ensuite vers des responsabilités d'équipe ou de projet à mesure que l'expérience s'accumule.

Comment y accéder

Pour accéder au métier, le niveau minimum demandé est bac + 3. Après le bac, on peut préparer en trois ans un BUT science des données, parcours exploration et modélisation statistique, ou une licence avec un parcours science des données ou data sciences. Le BUT compte 15 formations en école ou université et 7 formations en apprentissage.

Pour aller plus loin, un master en sciences des données (bac + 5, diplôme d'État) est accessible en cinq ans, avec 5 formations en école ou université et 3 formations en apprentissage. Les diplômes d'ingénieur en statistiques, en big data et intelligence artificielle, ou en mathématiques appliquées, constituent une autre voie à bac + 5. Il existe aussi 419 formations en apprentissage liées à ce métier, ce qui permet de se former tout en étant rémunéré en entreprise.