Quelle sont les compétences et l’importance d’un Data Analyst ?

Parmi les métiers les plus demandés dans l’univers data, le Data Analyst occupe une place centrale. Véritable traducteur des chiffres en décisions stratégiques, il aide les organisations à exploiter pleinement la valeur de leurs données. Indispensable à la transformation data-driven, il figure parmi les métiers clés de la data aux côtés du Data Scientist, du Data Steward et du Data Governance Manager.

Définition du Data Analyst : transformer les données en décisions

Un Data Analyst est un professionnel chargé de collecter, nettoyer, analyser et interpréter les données afin de produire des insights exploitables par les équipes métier et la direction.
Il transforme des ensembles de données brutes en indicateurs clairs, visuels et compréhensibles, pour soutenir la prise de décision.

En résumé :

Différences entre Data Analyst et Data Scientist : analyse vs prédiction

Ces deux métiers sont souvent confondus :

• Data Analyst : se concentre sur l’analyse descriptive et diagnostique des données existantes.
• Data Scientist : développe des modèles prédictifs et prescriptifs plus complexes, souvent basés sur le machine learning.

Exemple concret :

• Un Data Analyst identifie une baisse des ventes via l’analyse de données historiques.
• Un Data Scientist modélise les facteurs pouvant prédire cette baisse à l’avenir.

Missions clés du Data Analyst dans l’entreprise

Le rôle du Data Analyst s’articule autour de plusieurs missions complémentaires qui couvrent tout le cycle de vie de la donnée, de la collecte à la prise de décision. Ces missions ne se limitent pas à une simple analyse chiffrée : elles participent activement à la stratégie globale de l’organisation.

1. Collecte et préparation des données (Data Sourcing & Cleaning)

Le Data Analyst identifie, centralise et prépare les données issues de différentes sources internes et externes : ERP, CRM, bases SQL, fichiers Excel, API ou encore data lakes.

• Nettoyage : suppression des doublons, correction des incohérences, uniformisation des formats.
• Structuration : mise en place de datasets exploitables et cohérents.
• Objectif : garantir la qualité des données, condition essentielle à toute analyse fiable.

Exemple : avant d’analyser le comportement client, il doit consolider les informations de plusieurs canaux (site web, magasins physiques, campagnes marketing) pour disposer d’une vision unique et exploitable.

2. Analyse et interprétation (Data Analysis & Insights)

Une fois les données prêtes, le Data Analyst applique des méthodes statistiques et exploratoires pour en tirer des enseignements.

• Analyses descriptives : compréhension des données actuelles (ex. chiffre d’affaires par trimestre, taux de churn).
• Analyses diagnostiques : recherche des causes derrière un phénomène (ex. pourquoi certaines régions performent mieux que d’autres).
• Détection de tendances et anomalies : identifier des signaux faibles ou des écarts inhabituels.

Exemple : détecter une baisse soudaine des ventes dans une zone géographique précise et en comprendre les causes (produit en rupture, concurrence accrue, évolution saisonnière).

3. Visualisation et communication (Data Storytelling)

Les analyses doivent être comprises par les décideurs non techniques. Le Data Analyst transforme donc les résultats en supports clairs et engageants :

• Création de tableaux de bord dynamiques (Power BI, Tableau, Looker Studio).
• Rapports visuels adaptés à différents publics (équipes opérationnelles vs comité de direction).
• Data storytelling : mise en récit des données pour donner du sens et favoriser l’action.

Exemple : un tableau de bord interactif sur la performance marketing qui permet à la direction de visualiser en temps réel l’efficacité des campagnes et d’adapter le budget.

4. Soutien aux décisions stratégiques

Au-delà du reporting, le Data Analyst contribue directement à la prise de décision :

• Recommandations business basées sur les données (ex. réallouer un budget, cibler une nouvelle clientèle).
• Évaluation de la performance des actions mises en place (KPI, ROI, indicateurs de satisfaction).
• Lien avec la gouvernance data/IA : s’assurer que les données utilisées sont fiables, conformes (RGPD, AI Act) et alignées aux objectifs stratégiques.

Exemple : après avoir identifié une baisse de panier moyen, il propose une campagne ciblée, puis suit ses résultats pour vérifier son efficacité.

Compétences essentielles du Data Analyst

Pour remplir ses missions et générer de la valeur, le Data Analyst doit mobiliser un ensemble de compétences à la fois techniques, analytiques, communicationnelles et organisationnelles. Ces compétences forment un socle qui lui permet d’être efficace au quotidien, mais aussi de collaborer avec les différentes parties prenantes de l’entreprise.

1. Compétences techniques (outils et langages)

Un Data Analyst manipule des volumes de données variés, provenant de systèmes hétérogènes. Pour cela, il s’appuie sur des outils et langages spécialisés :

• SQL : langage incontournable pour interroger et structurer les bases de données.
• Python / R : manipulation avancée des données, analyses statistiques et automatisations.
• Excel avancé : toujours utilisé pour des analyses rapides et des reporting ad hoc.
• Outils de Business Intelligence (BI) : Power BI, Tableau, Looker Studio, qui facilitent la création de visualisations et de tableaux de bord dynamiques.

Ces compétences lui permettent de passer rapidement de la donnée brute à une information exploitable.

2. Compétences analytiques (méthodes et esprit critique)

Au-delà de l’outil, le Data Analyst doit être capable de comprendre et d’interpréter les chiffres avec recul :

• Statistiques descriptives et exploratoires pour identifier tendances et anomalies.
• Capacité de modélisation simple pour projeter des résultats ou tester des hypothèses.
• Esprit critique : savoir questionner la qualité de la donnée et ne pas tirer de conclusions hâtives.
• Data storytelling analytique : transformer des analyses complexes en insights compréhensibles.

C’est ce sens critique qui évite aux organisations de prendre des décisions biaisées ou basées sur des données erronées.

3. Compétences en communication (vulgarisation et storytelling)

Un Data Analyst ne travaille pas seul : ses résultats doivent être compris par des managers, des responsables métiers et parfois même par des équipes non techniques.

• Vulgarisation : adapter le niveau de détail en fonction de l’audience.
• Data storytelling : mettre les chiffres en récit pour donner du sens et favoriser l’action.
• Collaboration inter-équipes : savoir dialoguer aussi bien avec les métiers (marketing, finance, supply chain) qu’avec les experts data (Data Scientists, Data Engineers, Data Stewards).

Ces compétences relationnelles transforment une analyse en un levier stratégique pour l’entreprise.

4. Compétences organisationnelles et projet

La gestion de projets analytiques fait partie intégrante du métier :

• Priorisation : identifier les analyses qui auront le plus d’impact business.
• Gestion de projet : planifier, coordonner et livrer les analyses dans les délais.
• Automatisation : mettre en place des processus qui réduisent les tâches répétitives et fiabilisent les résultats.
• Documentation et gouvernance : garder une trace claire des méthodologies et indicateurs utilisés, pour assurer cohérence et reproductibilité.

Ces compétences garantissent que l’analyse ne soit pas un exercice ponctuel mais un véritable processus durable, intégré dans la gouvernance de la donnée.

A retenir :

Le Data Analyst combine la maîtrise des outils, la rigueur analytique, la capacité à communiquer efficacement et la gestion structurée de ses projets. C’est cette combinaison qui lui permet de transformer des données brutes en leviers concrets pour la performance et la compétitivité de l’entreprise.

Cas d’usage concret : Data Analyst dans le retail

Un réseau de magasins constate une baisse du panier moyen.
Le Data Analyst :

1. Analyse les ventes par région, canal et catégorie.
2. Met en évidence une baisse sur certains produits saisonniers.
3. Recommande une campagne ciblée sur ces produits.
4. Suit les résultats après mise en place de l’action.

Les bonnes pratiques pour exceller en tant que Data Analyst

• Valider la qualité des données avant toute analyse.
• Choisir des indicateurs pertinents et alignés aux objectifs business.
• Adapter la présentation au public cible (opérationnel, stratégique, exécutif).
• Automatiser les rapports récurrents.
• Collaborer étroitement avec les métiers et la gouvernance data.

Conclusion : un rôle clé dans l’écosystème des métiers de la data

Le Data Analyst est bien plus qu’un simple analyste : il est un acteur stratégique qui transforme la donnée brute en décisions éclairées.
Dans un environnement où la donnée est omniprésente et où la gouvernance des produits data et IA devient critique, son rôle est essentiel pour toute organisation souhaitant rester compétitive.

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.