Fiche métier du Data Analyst

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Le‧la Data Analyst a un rôle clé dans une entreprise tech. C’est la personne qui est en charge de collecter, gérer et analyser la donnée afin de prendre les meilleures décisions stratégiques.
🧐 Dans cette fiche métier The Product Crew spéciale Product Data Analyst, tu apprendras :

• Le métier de Product Data Analyst
• Les missions d’un‧e Data Analyst
• Les évolutions de carrière possibles en Data Analysis 
• Les contextes pour lesquels les startups ont besoin d’un‧e Data Analyst 
• Des tips pour booster sa carrière 
• Le salaire d’un‧e Product Data Analyst en fonction de son ancienneté
• Les Hard Skills et les Soft Skills pour devenir Data Analyst
• Le parcours académique d’un‧e Data Analyst 
• La méthode pour trouver un job en Data Analysis
• Le process classique d’un entretien de Data Analyst

Remerciements à Michael Hodara, Product Data Analyst chez Aircall pour ses insights précieux à la rédaction de cet article.

Qu’est-ce que la Data Analysis ?

Le‧la Data Analyst explore les données et permet leur mise en forme afin que l’entreprise puisse prendre des décisions éclairées. Il‧elle permet d’orienter la stratégie concernant le développement du produit, la gestion de l’entreprise et l’allocation des différentes ressources.

Les missions du Data Analyst

Data Preparation 🍳

• Le‧la Data Analyst recueille et extrait des sources de données qui lui semblent pertinentes et qualitatives. Ces données sont ensuite traduites en données statistiques.

Data Mining 🔍

• Il s’agit d’une pratique qui consiste à réaliser une recherche automatique de quantités de données importantes pour faire ressortir des tendances (aller au-delà d’une simple analyse). Le Data Mining intervient en complément du machine learning ou du Deep Learning.

Maintien de la database 🏉

• Le‧la Data Analyst va traiter, exploiter et intégrer l’ensemble des données dans un Data Warehouse. Le Data Warehouse est une technologie regroupant des données susceptibles d’être comparées et analysées de manière pertinente pour renforcer la business intelligence.

Quality Assurance 🏆

• Son rôle consiste également à s’assurer de la qualité avec notamment, la mise en place de process, requêtes et automatisation.

Collaboration 🤝

• Le‧la Data Analyst doit être capable de produire des analyses métiers et de formuler des recommandations aux managers (Product Managers, Product Designers, Product Marketing Managers…). Il produit et gère des outils d’analyse à destination des décideurs internes qui peuvent ainsi suivre l’évolution de leurs produits.

Garant de la confidentialité 🤐

• La gestion des données est soumise à la réglementation française et européenne et doit ainsi se conformer à des règles de confidentialité.

Préparation de reporting 📝

• Le‧la Data Analyst conçoit des dashboards avec la mise en place de KPIs et de reporting de performance. Objectif : donner aux équipes une vision pertinente des résultats. Pour t’aider, la TPC Academy te propose différentes approches de Data Product Management (KPI, tracking, discovery, delivery) créées en partenariat avec des grands noms de la tech.

Résolution de problèmes 🕵️

• Véritable problem-solver, le‧la Data Analyst doit régulièrement réaliser une veille technologique sur les nouveaux outils qui pourraient lui permettre d’améliorer l’analyse des données.

Pour t’aider dans tes (futures) missions de Data Analyst, The Product Crew te propose de recevoir les Modern Data Stacks de 6 startups dans ta boîte mail.

Quelles évolutions de carrière en Data Analysis ?

Le‧la Data Analyst peut évoluer de différentes manières :

1️⃣ Se diriger vers un autre métier de la Data 

• Data Engineer 
• Data Scientist 
• Analytics Engineer

2️⃣ Manager une équipe Data pour une entreprise 

• Data Analyst manager
• Lead Data Manager

• Head of Data 

3️⃣ Choisir un poste avec des compétences analytiques obligatoires 

• Product Manager 
• Conseiller en stratégie

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de Data Analysis ?

Besoin d’un Data Analyst dans une startup tech

• La startup a collecté des données mais ignore comment les exploiter
• L’entreprise a des problèmes de conversion de ses potentiels clients
• Les décideurs veulent intégrer les data dans leur stratégie (data driven)
• Les équipes ont besoin d’affiner les features du produit pour l’optimiser

Besoin d’un Head of Data dans une startup tech

• Constat d’un manque de communication entre les équipes Data et les équipes de management
• La startup gagnerait en plus-value grâce à une vision et une roadmap Data
• L’entreprise en position de leader souhaite acquérir ou conserver une longueur d’avance

Comment booster sa carrière en Data Analysis ? 

Dans cette vidéo, Jérémie Jakobowicz, VP Data chez Qonto, partage ses best practices auprès des Data leaders de demain.

Quel est le salaire d’un Data Analyst ?

La rémunération d’un‧e Data Analyst est au minimum de 45 K€/an.

Ce salaire augmente avec l’ancienneté : un‧e Data Analyst Senior peut espérer percevoir jusqu’à 65 K€/an. 

🔥 Avec plus de 8000 talents, The Product Crew est partenaire de plus de 400 startups en France dans le secteur de la tech. Ses coachs en recrutement sont là pour négocier le meilleur package auprès des entreprises.

🪂 Pour rester informé‧e des opportunités du marché et des actualités Data, recevoir des job alerts dans ta boite mail, intégrer une communauté de talents et recevoir des ressources gratuitement, tu peux devenir membre en quelques clics.

Soft Skills du Data Analyst 💃

• Communication 
• Présentation
• Compréhension des enjeux business et produit 
• Curiosité intellectuelle 
• Critical Thinking

Hard Skills du Data Analyst 🏋️

• SQL et NoSQL
• R, Python et MALAP
• Data visualization 
• Microsoft Excel 
• Maths et statistiques 
• Database management

Comment trouver un job de Data Analyst ?

Pour trouver le job de tes rêves de Data Analyst, tu peux :

• Commencer par suivre les conseils de profil LinkedIn pour améliorer ta visibilité, renforcer ton attractivité et attirer les plus belles startups de la tech
• Envoyer ta candidature dans les startups dont le produit t’a tapé dans l’œil, dont le secteur d’activité est ton cœur de métier et/ou dans laquelle tu rêves de travailler
• Développer tes compétences techniques, notamment grâce aux ressources de la TPC Academy
• Télécharger notre Job Search template afin de mettre toutes les chances de ton côté dans ta recherche d’emploi
• Lire les petits tips de candidats pour assurer tes entretiens à venir
• Apprendre à négocier ton package auprès des recruteurs
• Rejoindre notre communauté, accéder à des ressources exclusives en Data Analysis et recevoir des offres dans ta boite mail. Pour cela, une seule solution : devenir membre (c’est bien sûr gratuit…)

Point formation : Comment devenir Data Analyst ?

🤓 Pour devenir Data analyst, il faut faire une école d’informatique ou d’ingénieur ou bien un master en statistiques. Certaines écoles de commerce proposent également des masters spécialisés en Data Analysis.

🧑‍💻 Si tu es en reconversion, des bootcamps comme Le Wagon, Jedha ou IronHack proposent une formation rapide et surtout qualitative.

Quelles sont les tendances de 2023 en Data Analysis ?

• La Data observability, un process de DataOps qui prend en considération les principaux piliers d’une data saine. Dans l’univers de la Data Analysis, cette tendance permet d’assurer un haut niveau de qualité des data.
• Les Analytics Engineering sont à l’intersection entre les équipes business, data analyse et data Engineering. Elles permettent de concevoir des modèles de data et de produits intégrés.
• La Data Fabric propose, grâce à l’IA et à l’automatisation des métadonnées, une conception innovante de la gestion des données. Elle permet de maximiser leur fluidité.

Les outils du Data Analyst

• Apache Spark
• MonteCarlo
• Sifflet
• D3
• Julia
• IBM SPSS
• Keras
• Matlab
• NumPy

Si tu penses à un outil que nous aurions oublié, n’hésite pas à nous contacter.

Comment se passe la recrutement d’un Data Analyst ?

Pour réussir ton entretien de Data Analyst, il faut savoir anticiper. Nous te dévoilons ici le secret (pas si secret) d’un process de recrutement classique : 

• Screening 👀

Bonne nouvelle : ton profil a su capter l’attention. Tu vas d’abord recevoir un call des RH voire du Head of Data pour un premier filtre. Est-ce que les missions matchent avec ton profil ? Est-ce que tu es intéressé‧e par les missions proposées ? 

• Compétences Data 🤖

Tu devras ensuite mettre les bouchées doubles et montrer / prouver que tu as des compétences en Data management. Naturellement, essaie de faire un parallèle entre tes skills et la manière dont elles peuvent s’appliquer au business model de l’entreprise. 

• Fit avec l’équipe Data / Produit 👯

Plusieurs entretiens formels et informels t’attendent ensuite. Décideurs, managers, équipes tech, data, sales, Product… Tout dépend de l’organisation de l’entreprise tech et des personnes avec lesquelles tu seras amené(e) à travailler.