Fiche métier du Data Analyst


Le‧la Data Analyst a un rĂŽle clĂ© dans une entreprise tech. C’est la personne qui est en charge de collecter, gĂ©rer et analyser la donnĂ©e afin de prendre les meilleures dĂ©cisions stratĂ©giques.
🧐 Dans cette fiche mĂ©tier The Product Crew spĂ©ciale Product Data Analyst, tu apprendras :

  • Le mĂ©tier de Product Data Analyst
  • Les missions d’un‧e Data Analyst
  • Les Ă©volutions de carriĂšre possibles en Data Analysis 
  • Les contextes pour lesquels les startups ont besoin d’un‧e Data Analyst 
  • Des tips pour booster sa carriĂšre 
  • Le salaire d’un‧e Product Data Analyst en fonction de son anciennetĂ©
  • Les Hard Skills et les Soft Skills pour devenir Data Analyst
  • Le parcours acadĂ©mique d’un‧e Data Analyst 
  • La mĂ©thode 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 donnĂ©es et permet leur mise en forme afin que l’entreprise puisse prendre des dĂ©cisions Ă©clairĂ©es. Il‧elle permet d’orienter la stratĂ©gie concernant le dĂ©veloppement du produit, la gestion de l’entreprise et l’allocation des diffĂ©rentes ressources.

Les missions du Data Analyst

Data Preparation 🍳

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

Data Mining 🔍

  • Il s’agit d’une pratique qui consiste Ă  rĂ©aliser une recherche automatique de quantitĂ©s de donnĂ©es importantes pour faire ressortir des tendances (aller au-delĂ  d’une simple analyse). Le Data Mining intervient en complĂ©ment du machine learning ou du Deep Learning.

Maintien de la database 🏉

  • Le‧la Data Analyst va traiter, exploiter et intĂ©grer l’ensemble des donnĂ©es dans un Data Warehouse. Le Data Warehouse est une technologie regroupant des donnĂ©es susceptibles d’ĂȘtre comparĂ©es et analysĂ©es de maniĂšre pertinente pour renforcer la business intelligence.

Quality Assurance 🏆

  • Son rĂŽle consiste Ă©galement Ă  s’assurer de la qualitĂ© avec notamment, la mise en place de process, requĂȘtes et automatisation.

Collaboration đŸ€

  • Le‧la Data Analyst doit ĂȘtre capable de produire des analyses mĂ©tiers et de formuler des recommandations aux managers (Product Managers, Product Designers, Product Marketing Managers
). Il produit et gĂšre des outils d’analyse Ă  destination des dĂ©cideurs internes qui peuvent ainsi suivre l’évolution de leurs produits.

Garant de la confidentialitĂ© đŸ€

  • La gestion des donnĂ©es est soumise Ă  la rĂ©glementation française et europĂ©enne et doit ainsi se conformer Ă  des rĂšgles de confidentialitĂ©.

PrĂ©paration de reporting 📝

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

RĂ©solution de problĂšmes đŸ•”ïž

  • VĂ©ritable problem-solver, le‧la Data Analyst doit rĂ©guliĂšrement rĂ©aliser une veille technologique sur les nouveaux outils qui pourraient lui permettre d’amĂ©liorer l’analyse des donnĂ©es.

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 boüte mail.

Responsabilités data analyst

Quelles évolutions de carriÚre en Data Analysis ?

Le‧la Data Analyst peut Ă©voluer de diffĂ©rentes maniĂšres :

1ïžâƒŁ Se diriger vers un autre mĂ©tier de la Data 

  • Data Engineer 
  • Data Scientist 
  • Analytics Engineer

2ïžâƒŁ Manager une Ă©quipe Data pour une entreprise 

  • Data Analyst manager
  • Lead Data Manager
  • Head of Data 

3ïžâƒŁ Choisir un poste avec des compĂ©tences analytiques obligatoires 

  • Product Manager 
  • Conseiller en stratĂ©gie

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de Data Analysis ?

Besoin d’un Data Analyst dans une startup tech

  • La startup a collectĂ© des donnĂ©es mais ignore comment les exploiter
  • L’entreprise a des problĂšmes de conversion de ses potentiels clients
  • Les dĂ©cideurs veulent intĂ©grer les data dans leur stratĂ©gie (data driven)
  • Les Ă©quipes 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 Ă©quipes Data et les Ă©quipes de management
  • La startup gagnerait en plus-value grĂące Ă  une vision et une roadmap Data
  • L’entreprise en position de leader souhaite acquĂ©rir ou conserver une longueur d’avance

Comment booster sa carriĂšre en Data Analysis ? 

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

Quel est le salaire d’un Data Analyst ?

La rĂ©munĂ©ration d’un‧e Data Analyst est au minimum de 45 K€/an.

Ce salaire augmente avec l’anciennetĂ© : un‧e Data Analyst Senior peut espĂ©rer percevoir jusqu’à 65 K€/an

đŸ”„ 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 lĂ  pour nĂ©gocier le meilleur package auprĂšs des entreprises.

đŸȘ‚ Pour rester informé‧e des opportunitĂ©s du marchĂ© et des actualitĂ©s Data, recevoir des job alerts dans ta boite mail, intĂ©grer une communautĂ© de talents et recevoir des ressources gratuitement, tu peux devenir membre en quelques clics.

Soft Skills du Data Analyst 💃

  • Communication 
  • PrĂ©sentation
  • ComprĂ©hension des enjeux business et produit 
  • CuriositĂ© intellectuelle 
  • Critical Thinking

Hard Skills du Data Analyst đŸ‹ïž

  • SQL et NoSQL
  • R, Python et MALAP
  • Data visualization 
  • Microsoft Excel 
  • Maths et statistiques 
  • Database management
skills data analyst
Les skills du Data Analyst

Comment trouver un job de Data Analyst ?

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

  • Commencer par suivre les conseils de profil LinkedIn pour amĂ©liorer ta visibilitĂ©, renforcer ton attractivitĂ© et attirer les plus belles startups de la tech
  • Envoyer ta candidature dans les startups dont le produit t’a tapĂ© dans l’Ɠil, dont le secteur d’activitĂ© est ton cƓur de mĂ©tier et/ou dans laquelle tu rĂȘves de travailler
  • DĂ©velopper tes compĂ©tences techniques, notamment grĂące aux ressources de la TPC Academy
  • TĂ©lĂ©charger notre Job Search template afin de mettre toutes les chances de ton cĂŽtĂ© dans ta recherche d’emploi
  • Lire les petits tips de candidats pour assurer tes entretiens Ă  venir
  • Apprendre Ă  nĂ©gocier ton package auprĂšs des recruteurs
  • Rejoindre notre communautĂ©, accĂ©der Ă  des ressources exclusives en Data Analysis et recevoir des offres dans ta boite mail. Pour cela, une seule solution : devenir membre (c’est bien sĂ»r gratuit
)

Point formation : Comment devenir Data Analyst ?

đŸ€“ Pour devenir Data analyst, il faut faire une Ă©cole d’informatique ou d’ingĂ©nieur ou bien un master en statistiques. Certaines Ă©coles de commerce proposent Ă©galement des masters spĂ©cialisĂ©s en Data Analysis.

đŸ§‘â€đŸ’» 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 considĂ©ration les principaux piliers d’une data saine. Dans l’univers de la Data Analysis, cette tendance permet d’assurer un haut niveau de qualitĂ© des data.
  • Les Analytics Engineering sont Ă  l’intersection entre les Ă©quipes business, data analyse et data Engineering. Elles permettent de concevoir des modĂšles de data et de produits intĂ©grĂ©s.
  • La Data Fabric propose, grĂące Ă  l’IA et Ă  l’automatisation des mĂ©tadonnĂ©es, une conception innovante de la gestion des donnĂ©es. Elle permet de maximiser leur fluiditĂ©.

Les outils du Data Analyst

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

Si tu penses Ă  un outil que nous aurions oubliĂ©, n’hĂ©site pas Ă  nous contacter.

Comment se passe la recrutement d’un Data Analyst ?

Pour rĂ©ussir ton entretien de Data Analyst, il faut savoir anticiper. Nous te dĂ©voilons 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 intĂ©ressé‧e par les missions proposĂ©es ? 

  • CompĂ©tences Data đŸ€–

Tu devras ensuite mettre les bouchĂ©es doubles et montrer / prouver que tu as des compĂ©tences en Data management. Naturellement, essaie de faire un parallĂšle entre tes skills et la maniĂšre dont elles peuvent s’appliquer au business model de l’entreprise. 

  • Fit avec l’équipe Data / Produit đŸ‘Ż

Plusieurs entretiens formels et informels t’attendent ensuite. DĂ©cideurs, managers, Ă©quipes tech, data, sales, Product
 Tout dĂ©pend de l’organisation de l’entreprise tech et des personnes avec lesquelles tu seras amenĂ©(e) Ă  travailler.