Leâ§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.
đ§ Dans cette fiche mĂ©tier The Product Crew spĂ©ciale Product Data Analyst, tu apprendras :
- Le métier de Product Data Analyst
- Les missions dâunâ§e Data Analyst
- Les évolutions de carriÚre possibles en Data Analysis
- Les contextes pour lesquels les startups ont besoin dâunâ§e Data Analyst
- Des tips pour booster sa carriĂšre
- Le salaire dâunâ§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’unâ§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.
Quâest-ce que la Data Analysis ?
Leâ§la Data Analyst explore les donnĂ©es et permet leur mise en forme afin que lâentreprise puisse prendre des dĂ©cisions Ă©clairĂ©es. Ilâ§elle permet dâorienter la stratĂ©gie concernant le dĂ©veloppement du produit, la gestion de l’entreprise et lâallocation des diffĂ©rentes ressources.
Les missions du Data Analyst
Data Preparation đł
- Leâ§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 đ
- Il sâagit dâune pratique qui consiste Ă rĂ©aliser une recherche automatique de quantitĂ©s de donnĂ©es importantes pour faire ressortir des tendances (aller au-delĂ dâune simple analyse). Le Data Mining intervient en complĂ©ment du machine learning ou du Deep Learning.
Maintien de la database đ
- Leâ§la Data Analyst va traiter, exploiter et intĂ©grer lâensemble des donnĂ©es dans un Data Warehouse. Le Data Warehouse est une technologie regroupant des donnĂ©es susceptibles dâĂȘtre comparĂ©es et analysĂ©es de maniĂšre pertinente pour renforcer la business intelligence.
Quality Assurance đ
- Son rĂŽle consiste Ă©galement Ă sâassurer de la qualitĂ© avec notamment, la mise en place de process, requĂȘtes et automatisation.
Collaboration đ€
- Leâ§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 ManagersâŠ). Il produit et gĂšre des outils d’analyse Ă destination des dĂ©cideurs internes qui peuvent ainsi suivre lâĂ©volution de leurs produits.
Garant de la confidentialitĂ© đ€
- La gestion des données est soumise à la réglementation française et européenne et doit ainsi se conformer à des rÚgles de confidentialité.
PrĂ©paration de reporting đ
- Leâ§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 tâaider, 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 đ”ïž
- VĂ©ritable problem-solver, leâ§la Data Analyst doit rĂ©guliĂšrement rĂ©aliser une veille technologique sur les nouveaux outils qui pourraient lui permettre d’amĂ©liorer lâanalyse des donnĂ©es.
Pour tâaider dans tes (futures) missions de Data Analyst, The Product Crew te propose de recevoir les Modern Data Stacks de 6 startups dans ta boĂźte mail.
Quelles évolutions de carriÚre en Data Analysis ?
Leâ§la Data Analyst peut Ă©voluer de diffĂ©rentes maniĂšres :
1ïžâŁ Se diriger vers un autre mĂ©tier de la Data
- Data Engineer
- Data Scientist
- Analytics Engineer
2ïžâŁ Manager une Ă©quipe Data pour une entreprise
- Data Analyst manager
- Lead Data Manager
- Head of Data
3ïžâŁ Choisir un poste avec des compĂ©tences analytiques obligatoires
- Product Manager
- Conseiller en stratégie
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de Data Analysis ?
Besoin dâun Data Analyst dans une startup tech
- La startup a collecté des données mais ignore comment les exploiter
- Lâentreprise a des problĂšmes de conversion de ses potentiels clients
- Les décideurs veulent intégrer les data dans leur stratégie (data driven)
- Les Ă©quipes ont besoin dâaffiner les features du produit pour l’optimiser
Besoin dâun 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
- Lâentreprise en position de leader souhaite acquĂ©rir ou conserver une longueur dâavance
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 dâun Data Analyst ?
La rĂ©munĂ©ration dâunâ§e Data Analyst est au minimum de 45 KâŹ/an.
Ce salaire augmente avec l’anciennetĂ© : unâ§e Data Analyst Senior peut espĂ©rer percevoir jusquâĂ 65 KâŹ/an.
đ„ 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.
đȘ Pour rester informĂ©â§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 đ
- Communication
- Présentation
- Compréhension des enjeux business et produit
- Curiosité intellectuelle
- Critical Thinking
Hard Skills du Data Analyst đïž
- 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 rĂȘves 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 tâa tapĂ© dans lâĆil, dont le secteur dâactivitĂ© est ton cĆur de mĂ©tier et/ou dans laquelle tu rĂȘves de travailler
- Développer tes compétences techniques, notamment grùce 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 dâemploi
- Lire les petits tips de candidats pour assurer tes entretiens Ă venir
- Apprendre à négocier ton package auprÚs 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 (câest bien sĂ»r gratuitâŠ)
Point formation : Comment devenir Data Analyst ?
đ€ Pour devenir Data analyst, il faut faire une Ă©cole dâinformatique ou dâingĂ©nieur ou bien un master en statistiques. Certaines Ă©coles de commerce proposent Ă©galement des masters spĂ©cialisĂ©s en Data Analysis.
đ§âđ» 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 dâune data saine. Dans lâunivers de la Data Analysis, cette tendance permet dâassurer un haut niveau de qualitĂ© des data.
- Les Analytics Engineering sont Ă lâintersection 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 lâIA et Ă lâautomatisation 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 đ
Bonne nouvelle : ton profil a su capter lâattention. Tu vas dâabord 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©ressĂ©â§e par les missions proposĂ©es ?
- CompĂ©tences Data đ€
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 sâappliquer au business model de lâentreprise.
- Fit avec lâĂ©quipe Data / Produit đŻ
Plusieurs entretiens formels et informels tâattendent ensuite. DĂ©cideurs, managers, Ă©quipes tech, data, sales, Product⊠Tout dĂ©pend de lâorganisation de l’entreprise tech et des personnes avec lesquelles tu seras amenĂ©(e) Ă travailler.