L'analyste de données : l'interprète de la data en entreprise

Début 2025, plus de 11 000 offres d’emploi étaient à pourvoir en France dans le domaine de la data, selon Jedha. Cette forte demande reflète le nouveau challenge qui s’impose aux entreprises : collecter efficacement les données, mais aussi en tirer des analyses pertinentes menant à une prise de décision efficace. L’Observatoire de la Maturité Data des Entreprises affirme ainsi que 87 % des organisations accordent désormais une forte importance à l’utilisation de la data.

Véritable interprète de la donnée, l’analyste s’impose comme l’un des rôles clés des sociétés data-driven. Il transforme les informations brutes en ressources exploitables pour piloter la performance, optimiser les processus et comprendre les comportements des clients et des utilisateurs. Maillon essentiel de la chaîne de valorisation de la data, il travaille au plus près des métiers pour leur offrir des recommandations concrètes, claires et activables.

En quoi consiste exactement cette profession ? Quelles sont les missions, les compétences, la formation et les perspectives d’évolution de cet expert ? Freelance-Informatique vous propose un tour d’horizon complet de ce métier en tension.

Qu’est-ce qu’un analyste de données ?

Analyste de données : la définition

L’analyste de données, aussi appelé Data Analyst ou analyste Big Data, est un professionnel dont la mission consiste à collecter, à organiser, à analyser et à interpréter des données afin d’aider les organisations à prendre des décisions stratégiques. Il transforme des ressources brutes, souvent complexes et volumineuses, en indicateurs clairs et exploitables par les départements marketing, commercial, financier ou RH (Ressources Humaines).

Pour ce faire, il utilise des outils statistiques, des langages de requêtage comme SQL (Structured Query Language), des logiciels de BI (Business Intelligence) tels que Tableau ou Power BI, des solutions de data visualisation, ainsi que des langages de programmation. Son objectif ? Extraire des recommandations utiles et concrètes de données disparates.

Selon les objectifs de l’entreprise, ce professionnel peut analyser :

• Des données internes : ventes, production, support client ;
• Des données externes : tendances sectorielles, études de marché, comportements des utilisateurs.

Il s’appuie sur des modèles d’analyse descriptifs, exploratoires et parfois prédictifs, qu’il rend lisibles grâce à des rapports et à des tableaux de bord accessibles aux décisionnaires.

Quelle est la place de l’analyste de données au sein de l’entreprise ?

L’analyste de données occupe une position intermédiaire entre la technique et les métiers. Il collabore à la fois avec :

• Le Data Engineer, ou ingénieur data, qui met à disposition les données brutes nettoyées et structurées à l’aide de data pipelines ;
• Le Data Scientist, qui crée des modèles de machine learning ou d’analyse prédictive ;
• Le Data Owner, qui définit la politique de gouvernance de la donnée dans un secteur précis ;
• Le Chief Data Officer (CDO), manager de l’équipe data, qui élabore la stratégie à suivre en matière de données ;
• Les directions métiers, comme les services marketing, finance, produit, RH ou la direction générale, à qui l’analyste de données fournit des recommandations facilitant la prise de décision.

L’analyste de données est donc le trait d’union entre la technique et les besoins opérationnels. Il doit comprendre les problématiques business de son entreprise et les traduire en analyses chiffrées. Il est ainsi le garant des indicateurs de performance ou KPIs (Key Performance Indicators), ainsi que du reporting stratégique.

Dans certaines structures, l’analyste est spécialisé : le Data Analyst Marketing est ainsi le copilote des équipes marketing et produit. Chargé de l’exploitation des données au service de la performance commerciale, il étudie les comportements des utilisateurs et les statistiques de conversion afin d’élaborer des stratégies publicitaires efficaces et de concevoir une offre répondant aux besoins des clients.

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

36 % des sociétés considèrent l’étude des mégadonnées comme cruciale, selon Dresner. Transformation numérique, explosion du volume d'informations et démocratisation des solutions d’Intelligence Artificielle (IA) mènent à une généralisation de l’usage de la donnée dans les organisations. L’analyste de données peut ainsi être employé dans quasiment tous les secteurs d’activité :

• Start-ups et scale-ups du milieu de la tech ;
• Grands groupes et ETI (Entreprises de Taille Intermédiaire) ;
• Banques, assurances et fintech ;
• Sociétés e-commerce ;
• Secteurs de la santé, des transports ou de l’énergie ;
• Cabinets de conseil et ESN (Entreprises de Services Numériques).

Enfin, il peut aussi exercer en tant qu’indépendant, lors d’une mission freelance d’une durée de quelques semaines à plusieurs mois, notamment dans le cadre d’un audit, de l'intégration de nouvelles solutions ou d’une démarche d’optimisation des KPIs.

Une chose est certaine : quel que soit le secteur d’activité, la demande pour ce poste clé ne faiblit pas. Selon l’organisme de formation Jedha, le nombre d’emplois de Data Scientists devrait ainsi croître de 41 % d’ici 2030 à l’échelle mondiale.

Les missions de l’analyste de données

L’analyste de données joue un rôle transversal : il intervient à chaque étape du cycle de vie de la donnée, de sa collecte à son exploitation. Son objectif est d’extraire des enseignements mesurables et compréhensibles des jeux de données pour orienter les décisions stratégiques.

Collecter et structurer l’information

La première mission de l’analyste de données consiste à récupérer les données issues de diverses sources :

• Bases de données internes, SQL ou NoSQL (Not Only SQL) ;
• Logiciels d’entreprise : ERP (Enterprise Ressource Planning), CRM (Customer Relationship Management), outils de gestion, solutions RH ;
• Fichiers plats, constitués de texte brut, aux formats XML, Excel, CSV ou JSON ;
• API (Application Programming Interfaces) tierces ;
• Sources externes : données publiques, études de marché ;
• Plateformes digitales : sites web, campagnes marketing, réseaux sociaux.

Il utilise pour cela des langages de requêtage, comme SQL, ainsi que des logiciels d’automatisation. Il doit ensuite nettoyer et enrichir la donnée pour la rendre exploitable, à travers l'homogénéisation des formats, la gestion des ressources manquantes et la création de variables dérivées.

Pour réaliser cette tâche, il est assisté par le Big Data Engineer, qui met en place des pipelines de données pour fournir une information fiable et structurée aux autres métiers de la data, à des fins d’analyse ou de modélisation prédictive.

Analyser et interpréter les résultats

Une fois les données préparées, le Data Analyst réalise des analyses statistiques pour en extraire des tendances, des corrélations, des écarts ou des points de vigilance. Il s’assure également de la pertinence des indicateurs et contextualise ses résultats pour aider à leur interprétation.

Il utilise des méthodes :

• Descriptives : moyennes, médianes, distributions ;
• Exploratoires : segmentations, corrélations ;
• Prédictives : régressions simples, arbres de décision.

Il ne pousse toutefois pas son étude jusqu’à l’élaboration de modèles de machine learning complexes, cette mission étant réservée au Data Scientist.

L’analyse exploratoire des données, aussi appelée EDA (Exploratory Data Analysis), lui permet notamment d’étudier minutieusement la data, en découvrant des modèles, en vérifiant des hypothèses, mais aussi en identifiant des anomalies au sein des jeux de données.

Produire des rapports et des tableaux de bord

L’analyste de données vulgarise par la suite les chiffres obtenus lors de ses analyses. Il conçoit des tableaux de bord clairs, dynamiques et interactifs avec des outils de data visualisation comme Tableau, Power BI, Google Data Studio ou Looker. Grâce à une représentation visuelle, l’information est présentée sous un jour pédagogique aux non-techniciens, qui peuvent y avoir recours pour optimiser les processus et faire les bons choix.

Il crée aussi des rapports réguliers, sur un rythme hebdomadaire, mensuel ou trimestriel, pour suivre les performances. Son but ? Permettre aux équipes opérationnelles et à la direction de prendre des décisions informées en temps réel.

Accompagner la prise de décision

Le Data Analyst ne se contente pas de livrer des chiffres : expert technique, il assure aussi un lien constant avec les directions métiers afin de maîtriser en profondeur les enjeux business de l’entreprise. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes opérationnelles pour les aider à formuler des hypothèses et à interpréter les résultats dans leur contexte.

Selon le département avec lequel il collabore, il peut ainsi être amené à faire parler la donnée pour répondre à des questions très variées :

• Quel segment client est le plus rentable ? ;
• Quels scénarios prévisionnels peut-on modéliser quant à l’évolution des coûts ? ;
• Quel est le taux de rupture de stock par entrepôt ou par référence produit ? ;
• Quelles sont les causes principales des retards de livraison ? ;
• Quel est le taux de turnover par département ou par poste ?

Garantir la qualité des données

Enfin, l’analyste de données est aussi responsablede la qualité et de la fiabilité des informations. Il doit détecter et corriger les erreurs, telles que les valeurs manquantes, les doublons ou les incohérences, et s’assurer que les données sont fraîches, précises et mises à jour régulièrement.

Il participe parfois à la mise en place de règles de data quality et de gouvernance des données, en lien avec le CDO et le Data Owner.

Selon un rapport d’IDC, utiliser des données de mauvaise qualité coûterait plus de 3 milliards de dollars par an aux sociétés américaines. Garantir la qualité de l’information sur laquelle est fondée la prise de décision est ainsi l’un des rôles clés du Data Analyst.

Comment devenir analyste de données ?

Le métier d’analyste de données exige un solidesocle de compétences techniques et analytiques. Offrant des perspectives professionnelles intéressantes, il peut être abordé à l’issue d’une formation initiale ou d’une reconversion professionnelle, à condition d’acquérir les outils et réflexes essentiels.

Les compétences requises

Pour exercer son métier, ce professionnel doit combiner des compétences techniques, analytiques et relationnelles. Voici les principales aptitudes attendues par les recruteurs pour ce type de poste :

• Maîtrise du langage SQL, pour interroger les bases de données relationnelles ;
• Connaissance des tableurs et notamment du logiciel Excel : fonctions avancées, tableaux croisés dynamiques ;
• Notions en programmation avec Python ou R pour le traitement de données ;
• Utilisation des systèmes de BI et de data visualisation, tels que Power BI, Tableau et Looker ;
• Compétences en mathématiques et en statistiques pour l’analyse descriptive, les corrélations et les tests ;
• Capacité à modéliser les données et à définir des indicateurs clés ;
• Rigueur et sens du détail, pour vérifier la fiabilité des données manipulées ;
• Esprit de synthèse et de communication, pour restituer les analyses de façon claire ;
• Excellente culture métier, en fonction du secteur : marketing, produit, finance, RH, etc. ;
• Curiosité et apprentissage continu, afin d’effectuer une veille technologique constante concernant les nouveaux outils et les technologies émergentes.

La formation à suivre

La profession de Data Analyst fait partie des métiers tech les plus recherchés en 2025 : selon Ifeel, le domaine de l’IT figure parmi les secteurs les plus touchés par la pénurie de main-d’œuvre qualifiée. Cette forte demande a élargi l’offre de formation et diversifié les profils présents sur le marché de l’emploi. Les recruteurs sont désormais intéressés par des candidatures plus atypiques, notamment issues de reconversions professionnelles.

Pour devenir analyste de données, plusieurs parcours sont envisageables :

• Une formation en école d’ingénieurs, d’informatique ou de commerce avec une spécialisation en data, de niveau bac +5 ;
• Un cursus universitaire, avec l’obtention d’un BUT (Brevet Universitaire de Technologie) de niveau bac +2, d’une licence professionnelle de niveau bac +3 et d’un master en statistiques ou en data analyse de niveau bac +5 ;
• Un mastère spécialisé en analyse de données, à suivre en alternance suite à l’obtention d’un diplôme généraliste ;
• Une reconversion professionnelle au sein d’une formation intensive, telle qu’un bootcamp ou un cursus en ligne.

Une certificationprofessionnelle peut compléter ces formations : la DataCamp Data Scientist Professional Certification, le Certificat Professionnel Google Data Analytics ou le diplôme Microsoft Certified Data Analyst Associate sont notamment très appréciés par les recruteurs.

Les perspectives de carrière

Le métier d’analyste de données constitue un excellent tremplin vers des fonctions plus spécialisées ou stratégiques. Après quelques années d’expérience, ce professionnel peut ainsi évoluer vers les fonctions de :

• Lead Data Analyst, afin d’encadrer une équipe d’analystes et de diriger des projets complexes ;
• Data Scientist, en approfondissant ses connaissances en statistiques et en machine learning ;
• Product Analyst ou Business Analyst, en se positionnant au plus proche des directions métiers ;
• CDO, en occupant le poste de directeur de l’équipe data grâce à une alliance d’expertise technique et de vision stratégique.

FAQ

Quelle est la différence entre un Data Analyst et un Data Scientist ?

Le Data Analyst se concentre principalement sur l’analyse descriptive et l’interprétation de données existantes pour aider à la prise de décision. Il utilise des outils comme le langage SQL et les logiciels Excel, Power BI et Tableau.

En revanche, le Data Scientist va plus loin dans l’exploitation des données : il construit des modèles prédictifs ou prescriptifs grâce à des algorithmes de machine learning.

Quel est le salaire d’un analyste de données ?

En France, le salaire d’un analyste de données varie selon son niveau d’expérience, ainsi que la région et le secteur au sein desquels il exerce son activité.

En début de carrière, le salaire du Data Analyst se situe généralement entre 35 000 euros et 42 000 euros brut par an. Après quelques années en poste, sa rémunération peut atteindre 50 000 euros à 60 000 euros. Dans les grands groupes situés à Paris, son salaire peut excéder ces montants. Les Data Analysts en freelance facturent quant à eux entre 350 euros et 600 euros par jour.

Peut-on exercer le métier d’analyste de données en freelance ?

Oui, ce métier peut être exercé en freelance. Les organisations recherchent régulièrement des Data Analysts pour des missions ponctuelles, telles que la mise en place d’un reporting automatisé, la réalisation d’un audit de la qualité des données ou l’automatisation de tableaux de bord.

Travailler en tant qu’indépendant permet de varier les projets, de monter en compétences et de fixer ses propres tarifs afin de toucher un salaire intéressant. Il est possible de trouver des missions sur une plateforme freelance comme Freelance-Informatique, qui met en relation des experts data et des entreprises.