Data Analyst freelance : Trouvez votre mission ou expert

Le métier de data analyst, appelé aussi data miner, est de plus en plus important dans le monde du travail actuel. En effet, la data permet aujourd’hui aux entreprises d’identifier des opportunités et des risques potentiels, selon les insights des consommateurs. Le data analyst est un professionnel très demandé, pour qui il est aussi possible de proposer ses services en freelance, avec un statut d’auto-entrepreneur. Pour en savoir plus sur les data analysts freelances, découvrez cette fiche avec les informations clés de ce poste aujourd’hui.

À retenir sur le métier de data analyst

• Analyste de data est un métier d’avenir, qui joue aujourd’hui un rôle crucial au sein d’une entreprise. Celles-ci reçoivent de gros volumes de données, qui peuvent apporter de nombreuses indications sur la façon de consommer des utilisateurs. C’est pourquoi il est primordial de s’y intéresser, pour adapter son activité ou sa communication par exemple.
• Le data analyst va collecter, analyser et nettoyer les données dans le but par la suite de proposer des recommandations à l’entreprise pour laquelle il travaille. Ces données peuvent provenir de multiples sources : trafic sur le site Internet, réseaux sociaux, CRM, rapports…
• Il travaille avec de nombreux outils (Python, MySQL, NumPy, Pandas, Tableau…) et a de solides connaissances en informatique, en programmation et évidemment en données.
• Le salaire d’un data analyste est élevé, voire très élevé pour des profils ayant beaucoup d’expérience. Le TJM peut atteindre 1 000 euros.
• La rigueur, l’attention aux détails et l’adaptabilité sont des soft skills recherchés par les recruteurs pour un data analyst freelance.

Qu’est-ce qu’un data analyst freelance ?

Data analyst est un métier d’avenir. En effet, plus que jamais, les entreprises sont aujourd’hui en manque d’informations sur leur clientèle ou leurs utilisateurs en n’exploitant pas les données qu’ils reçoivent de leur part. C’est ainsi que le data analyst joue un rôle important dans la prise de décision et dans les changements stratégiques d’une entreprise.

Si les data analysts peuvent réaliser ces missions en tant que salarié au sein d’une structure, ils peuvent aussi proposer leurs services comme freelance. Ils pourront donc proposer à des entreprises variées leur analyse et leurs compétences, et travailler sur des sujets différents.

Le rôle et les missions d’un data analyst freelance

Un data analyst a pour rôle de réaliser une analyse et un nettoyage des données que collecte une entreprise sur ses réseaux sociaux, son site ou grâce à son outil de Customer Relationship Management (CRM) par exemple. Cette analyse est réalisée dans le but de conseiller à la prise de décision et à l’exploitation de ces données. Les entreprises reçoivent de grands volumes de données ; ainsi, les analyser permet de mieux appréhender les stratégies futures à mettre en place, ou encore les signaux sur lesquels être prudents.

Ainsi, il aura plusieurs missions pour réussir cela :

• Dans un premier temps, il lui faudra collecter puis représenter graphiquement des flux de données, afin de pouvoir mieux les analyser mais aussi segmenter une audience (ou plusieurs cibles) marketing.
• Il doit ensuite analyser les ventes, les visites, le trafic… pour offrir à l’entreprise des conseils stratégiques.
• Le data analyst pourra ainsi réaliser des graphiques et établir des KPI (indicateurs de performance) pour suivre les résultats et pouvoir adapter constamment les offres proposées.

Son rôle est donc de collecter, analyser et nettoyer les données pour qu’elles soient fiables et exploitables. Cela afin qu’une entreprise puisse comprendre, répondre, et adapter son offre, son site Internet ou encore sa communication, en vue d’une meilleure satisfaction client ou d’une augmentation du taux de croissance du chiffre d’affaires par exemple.

Les avantages et inconvénients d'exercer en tant que data analyst freelance

On retrouve de nombreux avantages à exercer le métier de data analyst, mais aussi quelques inconvénients.

C’est d’abord un poste crucial en entreprise, qui est donc source de responsabilité. C’est un poste qui a de beaux jours devant lui, et les analystes de données sont assurés de trouver du travail assez facilement.

De plus, le salaire de data analyst est assez élevé (et peut rapidement grimper).

Enfin, de nombreuses technologiques voient souvent le jour, ce qui assure à l’analyste d’avoir une activité stimulante, et des compétences qui s’améliorent fréquemment.

La responsabilité de ce poste fait qu’il est aussi doté d’une certaine pression. Les erreurs peuvent avoir de graves conséquences sur les choix pris par l’entreprise. C’est aussi un travail qui peut s’avérer fastidieux, et très fatigant.

Le data analyst aura par ailleurs des avantages à exercer son activité en freelance. Il peut réaliser ses missions depuis n’importe où dans le monde tant qu’il a accès à une connexion Internet. Travailler en remote plaît de plus en plus et cet emploi s’y prête très bien.

De plus, il pourra travailler pour des entreprises variées (à l’international s’il parle l’anglais notamment), et ainsi ne pas s’ennuyer dans son travail.

Néanmoins, trouver des missions peut être plus compliqué lorsque l’on est freelance, puisqu’il faut soi-même faire les démarches auprès de clients potentiels, au contraire d’une entreprise où l’on est salarié.

De plus, il faut obtenir le statut de travailleur indépendant, qui nécessite quelques démarches supplémentaires par rapport à un travailleur salarié.

Comment se lancer en tant que data analyst freelance ?

Le premier point primordial pour se lancer dans l’analyse de données en freelance, c’est de créer son statut d’auto-entrepreneur, ou de travailleur indépendant. Cela permet de créer une micro-entreprise et ainsi de pouvoir travailler en freelance, à son compte, mais en réalisant des missions pour diverses entreprises.

Pour trouver des missions en tant que data analyst en freelance, plusieurs options s’offrent à vous. Utiliser un site comme le nôtre qui propose de mettre en relation des entreprises et des freelances est probablement l’option la plus simple. Sinon, il est également possible de passer par des réseaux professionnels comme LinkedIn qui permettent de faire de la prospection et de mettre en avant ses services et compétences.

Salaire et TJM d’un data analyst freelance

Le salaire d’un data analyst va grandement dépendre de sa localisation, de la taille de l’entreprise pour laquelle il réalise sa mission, et surtout de son niveau d’ancienneté.

Un profil débutant pourra compter sur un salaire de 37 000 euros bruts par an, tandis qu’un data analyst senior peut prétendre à un salaire dépassant 50 000 euros bruts annuels en France. Le salaire pourra être plus élevé à Paris, et en Ile-de-France, qu’en province.

Quant au taux journalier moyen (TJM), celui-ci peut s’envoler pour un data analyst très expérimenté, qui pourra toucher 1 000 euros par jour. Néanmoins, la moyenne tourne autour de 400 à 750 euros pour des profils de data analysts en freelance, de junior à confirmé.

Quelles sont les compétences d’un data analyst freelance ?

Dans le domaine des data, de nombreuses compétences seront très appréciées des recruteurs, qu’elles soient techniques (hard skills) ou comportementales (soft skills). Certaines d’entre elles seront même considérées primordiales pour exercer ce poste.

Hard Skills (Compétences techniques)

L’analyse de données est évidemment la première compétence de cette liste. C’est le cœur de la mission de l’analyste, et savoir maîtriser les outils pour une bonne analyse sera crucial.

De plus, être au courant des dernières tendances et des outils et technologies utilisés seront aussi des compétences recherchées par un recruteur, et pourront faire la différence entre un profil et un autre. Savoir en utiliser certains comme MySQL, Python ou Tableau sera toutefois nécessaire à cette activité.

Une appétence pour les mathématiques est importante. Les statistiques et les chiffres sont monnaie courante pour un data analyst, qui devra savoir les appréhender.

De bonnes capacités d’analyse, de synthèse et de communication seront quant à eux de gros points forts pour devenir data analyst.

Soft Skills  (Compétences comportementales)

Pour être data analyst indépendant, la rigueur sera la compétence primordiale.

Par ailleurs, comme nous l’avons vu, être data analyst au sein d’une entreprise est un rôle crucial, dont l’impact sera rapidement mesuré. Une bonne gestion du stress est alors requise pour réaliser à bien sa mission au sein d’un business en pleine ébullition.

Une bonne adaptabilité, notamment en freelance, est à privilégier. Il sera très probable que les projets seront variés et qu’il faudra sans cesse se réadapter. Néanmoins, c’est un point positif pour les personnes aimant le changement et challenge.

L’attention au détail et la créativité seront aussi des skills importants à mettre à contribution de l’entreprise et des différents projets pour lesquels le data analyst travaillera.

Quels sont les technologies/outils dont se sert un data analyst freelance ?

Un data analyst aura besoin d’avoir de solides bases en informatique, en programmation, en services de base de données et en visualisation de données.

Il va devoir apprendre à utiliser de nombreux langages de codage, mais aussi des outils pour gérer les données au fur et à mesure, ce qui lui assurera de gagner en expérience et en connaissances au fil de sa carrière. On peut citer les incontournables Python, MySQL, PostgreSQL, SQL, Pandas, Tableau, NumPy…

Les outils utilisés par le data analyst sont divisés en deux types : les ETL (extract, transform and load), qui permettent de collecter les donner et les rendre exploitables, et les EAI (entreprise application integration) qui permettent l’échange d’informations au sein de l’entreprise.

Quels sont les métiers similaires à data analyst freelance ?

Si un data analyste souhaite changer de poste et de missions, il n’aura pas de mal à se réorienter vers des métiers similaires dans la data, l’informatique ou le web :

• Développeur web
• Machine learning engineer
• Data scientist
• Chef de projet (digital, informatique, en intelligence artificielle…)
• Responsable de transition numérique
• Consultant en data…

Les options sont très nombreuses, sans forcément avoir besoin de suivre de longues formations, car de nombreux skills et compétences déjà acquis seront réutilisés.