Data Analyst

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Le Data Analyst est chargé de collecter, traiter et analyser les données issues des différents systèmes d’information d’une entreprise. Son objectif : traduire ces données en insights clairs pour aider les métiers à mieux comprendre leurs performances, leurs clients ou leurs processus.

Il intervient souvent sur des outils de business intelligence (BI) comme Power BI, Tableau ou Looker, mais aussi sur des langages comme SQL, Python ou R pour effectuer des traitements plus poussés. Il croise les sources de données, nettoie les informations, crée des tableaux de bord, et formule des recommandations compréhensibles.

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Pourquoi faire appel à un Data Analyst ?

Dans un contexte où les entreprises collectent des volumes massifs de données, le Data Analyst joue un rôle important pour transformer cette masse brute en valeur concrète. Il permet de :

• mesurer la performance en temps réel grâce à des KPI visuels,
• détecter des tendances, des anomalies ou des leviers d’optimisation,
• prendre des décisions basées sur des faits plutôt que sur l’intuition.

Dans tous les secteurs — finance, e-commerce, industrie, santé, etc. —, le Data Analyst accompagne les métiers dans l’exploitation opérationnelle des données.

Quelles sont les missions du Data Analyst ?

Selon le contexte (startup, grande entreprise, cabinet de conseil…), ses missions varient, mais on retrouve généralement :

• Collecte et traitement des données : extraction depuis des bases, nettoyage, structuration.
• Analyse exploratoire : identification de patterns, comparaison d’indicateurs, mise en évidence de corrélations.
• Création de rapports et tableaux de bord : via des outils BI ou des notebooks d’analyse.
• Suivi de la performance : définition et suivi de KPI pertinents.
• Aide à la décision : formulation de recommandations à partir des données.
• Collaboration métier : travail étroit avec les équipes marketing, finance, produit, etc.

À quel moment recruter un Data Analyst ?

Il est temps de recruter un Data Analyst si :

• les décisions sont prises à l’aveugle ou uniquement sur l’intuition ;
• vous avez des outils qui génèrent des données, mais sans capacité à les exploiter ;
• les équipes perdent du temps à créer manuellement des rapports Excel ;
• vous souhaitez améliorer vos performances commerciales, marketing ou opérationnelles à l’aide de données concrètes ;
• vous préparez des projets plus avancés (segmentation, scoring, prédiction…).

Quelles différences entre un Data Analyst, un Data Scientist et un Data Engineer ?

• Le Data Analyst travaille sur des cas d’usage descriptifs ou de reporting, en lien direct avec les métiers. Il met en lumière ce qui se passe et pourquoi.
• Le Data Scientist va plus loin en créant des modèles prédictifs ou d’IA pour anticiper ce qui pourrait se passer.
• Le Data Engineer, lui, conçoit les pipelines de données et les infrastructures nécessaires à l’analyse.

Autrement dit, le Data Analyst est le traducteur opérationnel de la donnée pour les métiers, là où le Data Scientist modélise et le Data Engineer construit.