Analyste de données

Le métier

L'analyste de données transforme des chiffres dispersés en réponses utiles. Une banque veut savoir quels clients risquent de partir, un distributeur pourquoi un produit manque en rayon, une ONG si son programme atteint ses bénéficiaires : l'analyste rassemble les données, les vérifie, les interroge, puis présente ce qu'elles disent, et ce qu'elles ne disent pas.

L'essentiel du travail tient dans la préparation : des données justes, complètes et comparables. Viennent ensuite l'analyse, la visualisation et l'explication, dans les mots de ceux qui décident.

Missions

• Recueillir les besoins des équipes et les traduire en questions précises.
• Collecter les données : tableurs, bases de données, exports d'applications, enquêtes.
• Nettoyer et préparer les données : doublons, valeurs manquantes, formats, contrôles de cohérence.
• Analyser : statistiques descriptives, tendances, segmentations, comparaisons.
• Construire des tableaux de bord et des rapports, et les tenir à jour.
• Présenter les résultats et leurs limites, puis suivre la mise en œuvre des recommandations.

Compétences

• Tableur avancé (tableaux croisés, fonctions de recherche, mise en forme conditionnelle).
• Langage SQL pour interroger une base de données.
• Un langage d'analyse, Python le plus souvent, et ses bibliothèques de traitement de données.
• Outils de visualisation et de tableaux de bord.
• Notions de statistique : moyenne, dispersion, corrélation, échantillonnage.
• Notions d'intelligence artificielle : ce qu'un modèle prédictif peut faire, et ses biais.
• Règles de confidentialité et de protection des données personnelles.

Environnement de travail

Banques et microfinance, télécoms, assurances, grande distribution, industrie, administrations et instituts de statistique, ONG et projets de développement (suivi-évaluation), cabinets d'études. L'analyste travaille au sein d'une équipe métier ou d'une direction des systèmes d'information, ou à son compte pour plusieurs clients.

Conditions d’exercice

Travail de bureau, sur ordinateur, souvent en lien avec plusieurs services. Les échéances (rapports mensuels, comités de direction) rythment l'activité. Le télétravail est fréquent pour une partie des tâches.

Qualités

• Rigueur et goût du détail.
• Curiosité : chercher pourquoi un chiffre surprend.
• Sens de la pédagogie, pour expliquer simplement.
• Discrétion face à des données sensibles.

Évolution

Avec l'expérience : analyste confirmé, chargé de business intelligence, responsable des études, data scientist après une spécialisation en apprentissage automatique, ou consultant indépendant.

Rémunération

Variable selon le secteur, la taille de l'employeur et l'expérience ; les secteurs de la banque, des télécoms et des projets internationaux sont parmi les plus attractifs.