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Le métier de Data Analyst

Avec l’évolution de la technologie, le numérique occupe une place de plus en plus importante au sein des entreprises. D’ailleurs, chaque entité possède un nombre considérable de données dépendant de son activité. Ces dernières sont utiles et doivent être analysées pour aboutir à des actions pouvant permettre de développer l’activité de l’entreprise à se développer.

Aussi, ces données peuvent être associées au marché, aux clients, à la concurrence, aux produits, ou même aux performances de l’entreprise. Le traitement et l’exploitation des différentes informations ne sont pourtant pas, des tâches faciles. Pour ce faire, l’entreprise a besoin d’un technicien hautement qualifié et spécialisé dans ce domaine, appelé data analyst.

Quelles sont les rôles du data analyst ?

Le data analyst se charge de toutes les données d’une entreprise. Il récolte et traite ces données en question pour les transformer en informations utiles permettant d’aider cette dernière à croître et à améliorer sa stratégie.

Aussi, l’expertise du data analyst est indispensable pour le département du marketing, car les stratégies de l’entreprise se façonnent dans cette branche. De ce fait, il définit la stratégie à adopter pour réussir les différentes actions.

En outre, le data analyst doit définir la voie à suivre par l’entreprise. Pour cela, il crée, administre et analyse les données de l’entreprise, dans le but de favoriser son fonctionnement et son développement.

Par ailleurs, le data analyst modélise et gère les bases de données de l’entreprise en veillant à s’assurer que ces informations sont fiables, accessibles et lisibles. Il doit donc bien maîtriser les outils mis à sa disposition pour ne pas être induits en erreur.

Le rôle du data analyst occupe aujourd’hui une place importante dans le domaine du marketing ainsi que dans toutes les branches de l’entreprise.

Quelles sont les missions du data analyst ?

La mission principale du data analyst est d’analyser les données. Ces dernières proviennent de sources variées que ce dernier doit exploiter d’une façon plus optimale. Le data analyst doit donc comprendre les différents fonctionnements des activités de l’entreprise. Il doit également être capable de bien communiquer avec son entourage pour ainsi récolter les informations nécessaires.

Par ailleurs, le data analyst doit maîtriser les mathématiques et les statistiques. Il doit également avoir une excellente connaissance des différents outils de traitement de données dans le but de créer une base de données.

Aussi, le data analyst est chargé d’étudier minutieusement, de synthétiser et d’organiser les informations pertinentes. Il doit également interpréter les données pour en ressortir des solutions efficaces pour l’élaboration d’une bonne stratégie.

Ainsi, le data analyst doit savoir créer et développer une base de données adaptée à la situation de l’entreprise. Il est également en charge d’élaborer des stratégies de segmentation, d’achat, de consommation et d’étude de marché.

Quelles sont les compétences du data analyst ?

Certaines compétences particulières sont requises pour devenir data analyst. Tout d’abord, celui-ci doit disposer de solides compétences en informatique. Étant donné que sa tâche principale est d’analyser les données brutes en les transformant en informations utiles, il doit connaître les différents langages informatiques pour mener à bien sa mission.

Par ailleurs, le data analyst doit maîtriser différents outils et méthodes statistiques pour ressortir des solutions appropriées aux situations. Il doit contrôler les diverses techniques d’analyse, les bases de données et les mathématiques. Enfin, le data analyst doit aussi posséder des compétences en marketing.

Quelles sont les qualités du data analyst ?

Le data analyst doit être à l’aise avec les calculs et les chiffres parce qu’elle devra élaborer des tableaux et des bilans sur les données d’une entreprise. Il doit également disposer d’une bonne capacité de concentration pour mener à bien ses missions avec rigueur.

Par ailleurs, le data analyst doit avoir un bon esprit d’analyse et de synthèse pour être capable d’étudier minutieusement l’ensemble des données et d’en tirer des conclusions utilisables par l’entreprise. Il doit ainsi savoir s’organiser afin de ne pas se perdre dans ses données.

Quelle formation pour devenir data analyst ?

Le métier de data analyst nécessite l’obtention d’’un diplôme de niveau bac+4 à bac+5. Les candidats qui ont suivi une formation polyvalente intéressent les entreprises. Aussi, pour devenir data analyst, la personne intéressée doit, principalement, avoir suivi une formation d’ingénierie informatique. En sus, l’obtention d’un master en statistiques ou en marketing, avec une spécialisation en informatique serait un grand atout, car ces études complètent réellement les connaissances.

Quelles sont les perspectives d’évolution pour le data analyst ?

Les perspectives d’évolution du data analyst sont nombreuses. Ainsi, avec plusieurs années d’expérience, il peut évoluer en data scientist, un poste intéressant qui promet de belles carrières. Le data analyst peut également travailler en tant que freelance, comme data engineer ou encore ingénieur en business intelligence.

En acquérant de l’expérience au fil des années, il peut aussi occuper des postes de manager, comme master data manager, data security manager ou chief data officer. En outre, la rémunération annuelle brute d’un data analyst est en moyenne de 36 000 euros.

Avec 2 ou 3 années d’expérience, en moyenne, son salaire annuel brut est évalué à environ 45 000 euros. Les seniors et plus expérimentés dans le domaine, devenus data scientist, ont une rémunération annuelle brute de 60 000 euros.

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Exemple de missions de Wais,
Data Analyst habitant la Gironde (33)

  • Fonction : DATA ANALYST

    BNP Personal Finance
    Jan 2021 - Jan 2021

    Projet : Mise en place de reporting et automatisation du RUN

    Enjeux client :
    Assurer l’accompagnement de l’équipe DATA Finance.
    Mission :
    Dataviz Sous Alteryx 2020 3.4
    Développement de report
    Automatisation du Run.
    Pilotage du Récurrent.

    Environnement Technique : Langages : SAS SGBD : ORACLE, SAS 9.4 Dataviz : Alteryx 2020 3.4, PowerBI. Windows Domaine : Bancaire
  • Fonction : DATA ANALYST

    Banque populaire BPACA
    Jan 2020 - Jan 2021

    Projet : Modélisation statistiques d’un score d’appétence

    Enjeux client :
    Mise en place d’un score d’appétence afin de booster la performance d’un produit.
    Mission :
    Développement d’un datamart dédiés aux scores
    Développement d’un Score d’appétence (Assurance-Vie HORIZEO)

    Environnement Technique : Langages : SAS SGBD : TERADATA Windows Domaine : Bancaire
  • Fonction : DATA ANALYST

    VLASTPROM
    Jan 2020 - Jan 2020

    Projet : MIGRATION ENVIRONNEMENT DATA

    Enjeux client :
    Migration du DATAWARE pour mise en place d’un nouvel environnement BIGDATA
    Mission :
    Migration des DATAMARTS
    Gestion du projet

    Environnement Technique : Langages : SQL SERVER, PYTHON, SQL SGBD : GOOGLE CLOUD BIQ QUERY, STAMBIA Socle sur environnement Windows Domaine : Transport, Logistique
  • Analyste Risques - Data Manager

    Banque Casino
    Jan 2019 - Jan 2019

    Suivi et pilotage des scores d'acceptation
    Audit de données
    Suivi et mise en place de la migration (datamart)

  • Data Analyst Risque Crédit

    Banque Casino Bordeaux - France Etudes et reporting
    Jan 2017 - Jan 2019

    Mise en place de DataMart, suivi de la performance des scores d'acceptation.
    Segmentation/ Score /Audit
    Supervision Impact IFRS9 et contrôle des bornes de provisionnement

  • Ingénieur d'études - Data Analyst Risque et Fraude

    Matis Technologie / AKKA -CDI - Bordeaux - France
    Jan 2015 - Jan 2016

    Mission 14 mois Cdiscount:
    Etudes et Analyses:
    -Risque / Fraudes /Recouvrement
    Pilotage de l'acceptation:
    -Règles et arbres de décisions des blocages FIANET.
    -suivi et pilotage de Score de solvabilité 4x-2x
    Gestion de Projet:
    -Mise en place des blocages cartes prépayées.
    -Mise en place du paramétrage des paiements cartes N fois en fonction de l'expiration.
    -Conception du moteur fraude (Arbres de décision) en remplacement de FIANET
    Mission 5 mois LYRA NETWORK:
    -MOA -- PO de la team AVENGERS sur PAYZEN.

  • Consultant DataMiner

    SoftComputing / EPSILON
    Jan 2013 - Jan 2015

    Mission de 3 mois Boursorama Banque:
    -Audit d'une base de données:
    Mission de 1 an Clubmed CAE:
    -Conception & intégration de reporting dans les chaînes de production au sein du
    pilotage de la direction commerciale

  • Data Analyst - Chargé d'études Statistiques

    Crédit Agricole CACF
    Jan 2013 - Jan 2013

    Etudes et reporting:
    -Suivi du tunnel de transformation [ Demande / Prospect /Clients]
    -Suivi du ux réalisés d'appels sortant sur la demande de dossiers.
    -Analyses des retours de campagnes.

  • Data Analyst- RP Statistiques

    BPCE
    Jan 2012 - Jan 2013

    -BACKTESTING des scores d'appétences.
    -Segmentation et ciblage pour les campagnes de marketing direct.

  • Data Analyst- Chargé d'etudes Statistiques

    Groupama Banque
    Jan 2012 - Jan 2012

    -Modélisation d'un score d'appétence et segmentation comportementale clients;
    -Ciblage et MEP via NEOLANE de la campagne de marketing direct.
    -Analyses des retours de campagnes.

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Les nouveaux profils de Data Analyst

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Gnagna

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  • SAINT-JEAN-D'ANGÉLY
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  • FONTENAY-LE-FLEURY
MYSQL SQL EXCEL PYTHON TABLEAU SOFTWARE
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Fallou

Data Analyst

  • BESANÇON
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PYTHON DATA Microsoft Power BI SQL JIRA SCRUM
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Philippe

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  • BUXIÈRES-LES-MINES
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ASAP
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3 mois
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SQL Senior Data Engineer

SQL SERVER AZURE Microsoft Power BI
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92800
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AZURE
ASAP
Défense
3 mois
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