Analyste Big Data : pilier des organisations data-driven

175 zettaoctets de données seront créés d’ici fin 2025 : ce chiffre énoncé par IDC dans son rapport Data Age 2025 résume à lui seul le volume colossal d’informations générées par l’humanité, multiplié par 5 en moins d’une dizaine d’années. Cette explosion quantitative est un challenge de taille pour les entreprises, mais aussi une opportunité stratégique sans précédent.

En collectant, en triant et en analysant ses actifs de données, chaque organisation a la possibilité de prendre de l’avance sur ses concurrents en anticipant les besoins de sa clientèle, en rationalisant ses coûts et en optimisant ses processus. Transformer la donnée en levier de performance concret et activable demande l’intervention d’un professionnel : l’analyste Big Data. Clé de voûte des organisations data-driven, il formule des recommandations approfondies à partir de données hétérogènes et non structurées, en s’appuyant sur des architectures complexes.

En quoi consiste le métier de Data Analyst ? Comment interagit-il avec les autres spécialistes de la donnée ? Quelles sont ses missions et ses compétences ? Comment occuper cette fonction clé ? Freelance-Informatique vous présente cette expertise en détail.

Le métier d’analyste Big Data

L’analyste Big Data, aussi appelé analyste de données ou Data Analyst, est un professionnel chargé d’exploiter des données massives pour en extraire des recommandations clés à destination des décisionnaires et des différents services, afin de guider la stratégie d’une organisation. Cet expert ne se contente pas de manipuler des chiffres : il joue un rôle de traducteur entre les données complexes issues de systèmes informatiques et les besoins opérationnels.

Ce métier repose sur trois piliers fondamentaux :

• Comprendre des données volumineuses, hétérogènes et en constante évolution. L’analyste les nettoie, les structure et les rend lisibles ;
• Analyser et interpréter l’information, grâce à des outils statistiques, à la programmation avec des langages comme Python ou SQL (Structured Query Language) et à des plateformes de Business Intelligence (BI) comme Tableau et Power BI ;
• Restituer l’information de manière claire et pédagogique, avec des tableaux de bord, des rapports et des présentations destinés aux services marketing, produit, finance, RH (Ressources Humaines) ou à la direction de l’entreprise.

Ce poste devient stratégique sur un marché où la prise de décision repose de plus en plus sur des indicateurs chiffrés. Selon Forrester, les entreprises data-driven ont ainsi 8 fois plus de chances de voir leur chiffre d'affaires croître de façon significative que les sociétés qui exploitent peu leurs données.

Cet expert est donc au cœur de la transformation digitale. Dans des contextes aussi variés que l’optimisation des campagnes marketing, la réduction des coûts de production ou la détection de fraudes, il fournit des recommandations claires et actionnables.

La demande est telle que ce poste figure parmi les plus recherchés dans le secteur IT. Le baromètre des métiers cadres porteurs 2025 de l’APEC (Association Pour l'Emploi des Cadres) classe ainsi les compétences en data parmi les aptitudes les plus demandées chez les cadres.

Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist : quelle est la différence ?

Dans l’univers de la donnée, les intitulés de poste peuvent prêter à confusion, d’autant que ces professions évoluent rapidement. Le Data Analyst, le Data Engineer et le Data Scientist partagent un objectif commun : extraire de la valeur à partir de la donnée. Mais chacun intervient à un moment précis de la chaîne de traitementde l’information, à l’aide de compétences distinctes :

• Le Data Engineer, parfois appelé Big Data Engineer, est en quelque sorte le maître d'œuvre technique de la donnée. Il intervient en amont du traitement, pour construire les fondations de l’écosystème data. Il est chargé de rassembler les données brutes provenant de sources multiples et de concevoir les architectures de données, telles que les data pipelines, tout en garantissant la stabilité, la sécurité et la gouvernance de l’infrastructure ;
• Le Data Analyst est l’interprète de la donnée. Il collecte, nettoie et prépare les données fournies par l’ingénieur data, afin d’interpréter les résultats pour formuler des recommandations business ou opérationnelles ;

• Le Data Scientist, parfois encadré par un Lead Data Scientist, pousse encore plus loin son analyse en intégrant des méthodes avancées issues des statistiques, de l’Intelligence Artificielle (IA) ou du machine learning. Grâce à des langages comme Python, il entraîne des modèles prédictifs ou prescriptifs et crée des algorithmes.

Pipeline de données, interprétation métier, prédiction avancée : ces trois experts travaillent main dans la main, à différents niveaux de la chaîne de traitement, pour faire une utilisation concrète de la donnée, ancrée dans les processus de l’entreprise et répondant à ses problématiques.

Face à la forte demande, les métiers de la data évoluent cependant à grande vitesse. Une forte polyvalence est demandée à ces professionnels : selon l’organisme de formation Jedha, d’ici 2028, 50 % des Data Analysts seront ainsi amenés à réaliser des tâches liées à la data science, grâce aux solutions basées sur l’intelligence artificielle.

Quelles sont les missions de l’analyste Big Data ?

Travaillant au cœur de l’écosystème data, l’analyste de données a pour mission d’extraire des informations exploitables de grands volumes de données complexes, provenant de sources variées. De l’ingestion des données à leur restitution aux experts métiers, voici ses principales missions.

L'intégration de sources multiples

L’une des spécificités du Big Data ? La diversité et la volumétrie des informations collectées. L’analyste fait ainsi face à des jeux de données issus de sources internes et externes, dans des formats variés, structurés, semi-structurés ou non structurés.

Cette information hétérogène peut notamment provenir de capteurs d’objets connectés IoT (Internet of Things), de plateformes digitales comme les sites web, les applications mobiles et les réseaux sociaux, d’API (Application Programming Interfaces) tierces, de solutions SaaS (Software as a Service) ou encore de systèmes métiers, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning) ou les logiciels de CRM (Customer Relationship Management).

Selon IDC, 80 % des données générées dans le monde en 2025 sont non structurées : cette proportion implique une solide maîtrise des formats et des outils d’ingestion, c’est-à-dire de collecte de l’information.

Le nettoyage, la transformation et la structuration des données

Avant de pouvoir en extraire des recommandations activables, les données doivent être soigneusement préparées par le Data Analyst. Cette étape est d’autant plus critique que les sources sont hétérogènes et que les erreurs se multiplient à grande échelle.

Pour effectuer des analyses pertinentes sans se baser sur des informations erronées ou incomplètes, le Data Analyst procède à :

• La suppression des doublons ;
• La détection d’anomalies ;

• La normalisation des formats ;
• La conversion de fichiers bruts ou semi-structurés ;
• L’enrichissement par jointure ou croisement avec d’autres jeux de données ;
• La structuration dans des modèles logiques adaptés à l’analyse.

Lors de cette phase, il collabore avec le Data Engineer, chargé de créer des pipelines de données et des processus ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) pour fournir une information fiable et structurée aux Data Analysts et aux Data Scientists.

L’exploration et la modélisation

Une fois les données préparées, l’analyste peut entamer un travail d’exploration, aussi appelé EDA (Exploratory Data Analysis), pour identifier des tendances, des corrélations et des modèles.

En collaboration avec les différents services de l’organisation, il répond aux multiples questions des experts métiers, relatives à leur domaine d’activité. Il peut ainsi analyser les comportements des utilisateurs et leur impact sur les conversions, identifier l’origine des problématiqueslogistiques telles que les ruptures de stock ou les retards de livraison, ou encore anticiper les fluctuations des effectifs en fonction des départs à la retraite ou du turnover.

Ce spécialiste mobilise alors des techniques statistiques classiques et des modèles prédictifs simples pour répondre aux besoins formulés par les différents services. Lorsque des procédés plus complexes sont nécessaires, faisant notamment appel à des compétences en deep learning ou en prompt engineering, il collabore avec le Data Scientist.

La visualisation et la restitution des résultats

Afin de restituer efficacement ses résultats, l’analyste de données produit des supports de data visualisation pour des publics non techniciens à l’aide d’outils comme Tableau, Superset, Qlik Sense ou Power BI.

Il est également chargé de rendre ses analyses accessibles et utiles aux décideurs. Il conçoit des rapports dynamiques et des tableaux de bord interactifs actualisés en temps réel, afin que les décisionnaires bénéficient d’un aperçu des tendances et de l’évolution des principaux KPIs (Key Performance Indicators), déterminés à l’aide des équipes opérationnelles.

Dans un contexte Big Data, la difficulté réside dans la capacité à synthétiser des volumes massifs de données sans perte de lisibilité, tout en respectant les priorités métiers. L’analyste doit sélectionner les indicateurs les plus pertinents, contextualiser ses résultats et adapter sa restitution au public cible. Il joue ainsi un rôle pédagogique dans l’acculturation des équipes aux enjeux de la donnée, en expliquant les résultats, les biais éventuels et les limites des analyses.

La sauvegarde de la qualité des données

L’analyste collabore avec le Data Owner et le Chief Data Officer (CDO) pour appliquer les politiques de gouvernance et garantir la qualité, la traçabilité et la conformité aux réglementations en matière de données : RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), NIS 2 (Network and Information Security), ISO/CEI 27001.

Dans ce cadre, il peut épauler les membres de l’équipe data dans les tâches suivantes :

• La mise en place de règles pour vérifier l’intégrité des données ;
• L’identification des erreurs de saisie ou de transmission ;
• La documentation des jeux de données utilisés ;
• Le signalement des anomalies aux équipes de Data Engineering ou aux métiers.

Comment devenir analyste Big Data ?

Face à la montée en puissance des projets data dans tous les secteurs, le métier d’analyste de données attire aussi bien les jeunes diplômés que les professionnels en reconversion. Ce poste exige à la fois des compétences techniques pointues, une solide culture business et une capacité à collaborer avec des interlocuteurs variés.

Les compétences à détenir

Pour traiter de grands volumes de données complexes, un Data Analyst doit détenir un socle de compétences informatiques, analytiques et relationnelles. Voici les principales aptitudes listées dans les offres d’emploi de ce type :

• Maîtrise des langages de programmation comme Python, R ou Scala pour le traitement des données ;
• Connaissance du langage de requêtage SQL et des principaux gestionnaires de base de données, SQL ou NoSQL (Not Only SQL) ;
• Utilisation des logiciels de data visualisation : Power BI, Looker, Tableau ;
• Manipulation des outils BI et ETL : Talend, Airflow, dbt, Informatica ;
• Data storytelling et pédagogie, pour synthétiser des résultats à destination de non-techniciens ;
• Culture métier, afin de comprendre les enjeux propres aux services marketing, finance, logistique ou RH ;
• Rigueur et intelligence analytique, pour étudier des ensembles de données complexes et détecter des erreurs et des anomalies ;
• Veille technologique, pour faire évoluer continuellement les outils et les technologies utilisés ;
• Excellente communication et esprit d’équipe, afin d’occuper une fonction transverse, à mi-chemin entre connaissance métier et expertise technique.

La formation à effectuer

En 2024, plus de 80 000 professionnels travaillaient dans le secteur de la data en France, selon Jedha. Pourtant, ces experts sont encore très loin de combler la demande : 11 000 offres vacantes étaient disponibles sur l’ensemble du territoire au début de l’année 2025. Face à cette forte pénurie de main-d'œuvre qualifiée, les formations pour accéder à ce métier se sont diversifiées, en formation continue ou en reconversion professionnelle.

Pour devenir analyste de données, plusieurs voies d’accès sont ainsi disponibles :

• Une école d’ingénieurs, d’informatique ou de commerce, avec une spécialisation en data ou en informatique (niveau bac +5) ;
• Un cursus en université, via une licence pro (niveau bac +3) puis un master (niveau bac +5) en statistiques, mathématiques appliquées ou science des données ;
• Un mastère spécialisé (niveau bac +5) après un diplôme généraliste, dans une école privée ;
• Une formation intensive dans le cadre d’une reconversion, lors d’un bootcamp intensif ou d’une formation certifiante à distance.

Pour compléter ce parcours, une certification professionnelle est appréciée des recruteurs. Parmi les diplômes très prisés, on trouve les suivants :

• Microsoft Certified Data Analyst Associate ;
• Google Data Analytics Professional Certificate ;
• IBM Data Analyst Professional Certificate ;
• Databricks Lakehouse Fundamentals ;
• dbt Certified Analyst.

L’évolution de carrière

Le métier d’analyste de données constitue un point d’entrée stratégique dans l’univers de la data. Après quelques années d’expérience, il permet d’accéder à des postes à responsabilités ou d’occuper une fonction plus technique :

• Data Scientist ;
• Lead Data Analyst ;
• Consultant data ;
• Product Analyst ou Business Analyst.

En grimpant les échelons, l’analyste peut également occuper le poste de CDO. Responsable de l’équipe data, ce professionnel est chargé de la manager et d’établir la stratégie à suivre en matière de gestion et de gouvernance de la donnée.

Cette profession est également un tremplin vers l’entrepreneuriat : elle permet de se lancer en freelance en tant que consultant, pour intervenir lors de missions ponctuelles ou de longue durée.

FAQ

Dans quels types de structures l’analyste Big Data travaille-t-il ?

Ce professionnel peut travailler dans tout type de structure, dès lors que l’entreprise génère des mégadonnées. On le retrouve notamment dans :

• Les grands groupes et multinationales : banque, énergie, industrie ;
• Les start-ups innovantes, spécialisées en IA ou en IoT ;
• Les sociétés e-commerce ;
• Les services publics et les collectivités territoriales ;
• Les ESN (Entreprises de Services Numériques) et les cabinets de conseil.

Peut-on devenir analyste Big Data en freelance ?

Oui, il est tout à fait possible d’exercer cette profession en tant qu’indépendant, en intervenant auprès d’une entreprise dans le cadre d’une mission freelance. Les organisations font appel à ce type de profils pour effectuer un audit de l’architecture data, construire des tableaux de bord automatisés ou encore améliorer la qualité de la donnée et le reporting.

Le travail est effectué à distance ou en présentiel, au cours d’interventions d’une durée allant de quelques jours à plusieurs mois. Une plateforme freelance comme Freelance-Informatique peut faciliter la mise en relation entre experts de la donnée et entreprises.

Quel est le salaire d’un Data Analyst ?

Son salaire varie selon son niveau d’expérience, son lieu de travail et la complexité des projets qu’il mène. En France, on observe les fourchettes salariales suivantes :

• Débutant : entre 35 000 euros et 42 000 euros brut par an ;
• Intermédiaire : entre 50 000 euros et 60 000 euros brut par an ;
• Senior : jusqu’à 70 000 euros brut par an, voire plus à Paris.

En freelance, le TJM (Taux Journalier Moyen) varie entre 350 euros et 600 euros par jour, selon le niveau d’expertise et la durée de la mission.