Emploi indispensable en startup, le métier de Data Analyst est de plus en plus demandé, notamment en startup. Dans cet article, on vulgarise ce job technique pour vous expliquer son importance.
On a réuni, pour vous, toutes les informations sur le métiers de data analyst. Voici la fiche métier avec les qualifications, les expertises et les compétences à avoir pour devenir data analyst ainsi que les prétentions salariales en startup.
Le rôle du data analyst…
Un Data Analyst doit, en arrivant dans son nouveau job, savoir comment récupérer la donnée On appelle cela sans surprise ”l’acquisition de données”. Par exemple, récupérer un gros fichier excel de 5 000 lignes issues d’un CRM avec des clients potentiels à prospecter. Le Data Analyst va ensuite classer les données pour pouvoir les exploiter et en tirer des conclusions. Il décide de ce qui est intéressant à étudier, puis comprend ce qui est bon pour l’entreprise, ce qui ne l’est pas, et pourquoi. Le Data Analyst verra aussi quelles sont les données manquantes pour tirer des conclusions sur un sujet et va en informer les autres membres de l’équipe opérationnelle et l’équipe business. Il agit un peu comme un interprète dans le sens où il est chargé de donner un sens à toute cette data. Ce travail d’analyse, c’est le “traitement des données” : il rend ces informations exploitables pour l’entreprise. Cela va permettre de dégager des infos utiles pour la croissance puisque, à l’issue de ces analyses, il sera capable de conclure sur les pistes de progression à suivre.
...en startup ?
Le Data Analyst a un rôle central en startup, car il est au cœur de la stratégie globale de la jeune pousse. Partie intégrante de l’équipe opérationnelle, il fait le lien entre les équipes tech et les équipes business. C’est lui qui va détenir les informations permettant de décider s’il faut développer ou non un produit, ou bien quelle clientèle il faut privilégier dans le ciblage ou encore quelle stratégie marketing il faut adopter. Il est à l’initiative des améliorations et de la progression de la startup dans son ensemble. Par exemple : prenons une startup comme Deliveroo. Le pôle marketing gère les campagnes de parrainage, la communication dans le métro, les facebook ads, et autres. Toutes ces actions seront améliorées grâce à l’analyse des données récupérées, on verra ce qui fonctionne le mieux et ce qui fonctionne le moins bien pour acquérir de nouveaux utilisateurs sur l'application. La partie ops quant à elle va devoir gérer une flotte de par exemple 20 000 livreurs dans toute la France. Il faut alors avoir en tête qu’entre le moment où une personne se manifeste pour être livreur et le moment où il travaille de manière autonome, il y a un grand nombre d’étapes. Pour optimiser tous ces process de formation, matériel nécessaire, manipulation de l’application, faire en sorte que l’offre et la demande se rencontrent, établir un temps de service maximum, etc., le service “opérations” a besoin de data pour tirer des conclusions et augmenter les performances de la startup.
Quelles compétences pour faire ce métier ?
Un Data Analyst est un expert analytique (beaucoup), technique (moyennement) et business (suffisamment). Ce sont souvent des personnes ayant une grande appétence pour les chiffres, surtout pour les mathématiques et les statistiques. Ils maîtrisent parfaitement excel et connaissent le langage informatique, souvent SQL ou Python. Outre ces aspects nécessitant une bonne formation ingénieure ou du moins analytique, il faut aussi bien comprendre les enjeux clients et business. Le Data Analyst est une passerelle entre les données brutes, inexploitables par les équipes business, et ces équipes business. Il doit donc être très au point sur les objectifs de la boîte au sens large, mais aussi les objectifs plus précis des équipes Marketing, Sales, Opérations et Produit.
Quel salaire pour un data analyst en startup ?
Au niveau des prétentions salariales, elles varient naturellement en fonction de l’expérience du Data Analyst.
- Pour un junior tout juste sorti d’école, il faut s’attendre à un salaire annuel brut compris entre 37 et 42 K€.
- Pour un Data Analyst qui a entre 1 et 4 années d’expérience, on peut s’attendre à un salaire annuel brut compris entre 45 et 60 K€.
- Enfin, on peut s’attendre à un plus selon les skills techniques, la complexité du job et s’il y a une dimension management.
À ne pas confondre avec Data Scientist
La principale différence entre ces deux jobs est le lien avec l’équipe business. Le Data Scientist va être chargé d’automatiser des algorithmes en fonction de l’analyse de données. Ce sont souvent des ingénieurs et qui aiment le côté très technique de la data. Ils n'analysent pas, ils créent des algorithmes. Ils sont donc un peu en amont des data analystes. Par exemple, les recommandations de séries et films qu’on vous fait sur Netflix quand vous vous connectez sont issues de data science. Au contraire, les jobs de Data Analyst ont de réels liens avec les jobs d’Ops, de Business Analysts voir même de Marketing de par le côté à la fois analytique et business que l’on y retrouve.
On a réuni, pour vous, toutes les informations sur le métiers de data analyst. Voici la fiche métier avec les qualifications, les expertises et les compétences à avoir pour devenir data analyst ainsi que les prétentions salariales en startup.
Le rôle du data analyst…
Un Data Analyst doit, en arrivant dans son nouveau job, savoir comment récupérer la donnée On appelle cela sans surprise ”l’acquisition de données”. Par exemple, récupérer un gros fichier excel de 5 000 lignes issues d’un CRM avec des clients potentiels à prospecter. Le Data Analyst va ensuite classer les données pour pouvoir les exploiter et en tirer des conclusions. Il décide de ce qui est intéressant à étudier, puis comprend ce qui est bon pour l’entreprise, ce qui ne l’est pas, et pourquoi. Le Data Analyst verra aussi quelles sont les données manquantes pour tirer des conclusions sur un sujet et va en informer les autres membres de l’équipe opérationnelle et l’équipe business. Il agit un peu comme un interprète dans le sens où il est chargé de donner un sens à toute cette data. Ce travail d’analyse, c’est le “traitement des données” : il rend ces informations exploitables pour l’entreprise. Cela va permettre de dégager des infos utiles pour la croissance puisque, à l’issue de ces analyses, il sera capable de conclure sur les pistes de progression à suivre.
...en startup ?
Le Data Analyst a un rôle central en startup, car il est au cœur de la stratégie globale de la jeune pousse. Partie intégrante de l’équipe opérationnelle, il fait le lien entre les équipes tech et les équipes business. C’est lui qui va détenir les informations permettant de décider s’il faut développer ou non un produit, ou bien quelle clientèle il faut privilégier dans le ciblage ou encore quelle stratégie marketing il faut adopter. Il est à l’initiative des améliorations et de la progression de la startup dans son ensemble. Par exemple : prenons une startup comme Deliveroo. Le pôle marketing gère les campagnes de parrainage, la communication dans le métro, les facebook ads, et autres. Toutes ces actions seront améliorées grâce à l’analyse des données récupérées, on verra ce qui fonctionne le mieux et ce qui fonctionne le moins bien pour acquérir de nouveaux utilisateurs sur l'application. La partie ops quant à elle va devoir gérer une flotte de par exemple 20 000 livreurs dans toute la France. Il faut alors avoir en tête qu’entre le moment où une personne se manifeste pour être livreur et le moment où il travaille de manière autonome, il y a un grand nombre d’étapes. Pour optimiser tous ces process de formation, matériel nécessaire, manipulation de l’application, faire en sorte que l’offre et la demande se rencontrent, établir un temps de service maximum, etc., le service “opérations” a besoin de data pour tirer des conclusions et augmenter les performances de la startup.
Quelles compétences pour faire ce métier ?
Un Data Analyst est un expert analytique (beaucoup), technique (moyennement) et business (suffisamment). Ce sont souvent des personnes ayant une grande appétence pour les chiffres, surtout pour les mathématiques et les statistiques. Ils maîtrisent parfaitement excel et connaissent le langage informatique, souvent SQL ou Python. Outre ces aspects nécessitant une bonne formation ingénieure ou du moins analytique, il faut aussi bien comprendre les enjeux clients et business. Le Data Analyst est une passerelle entre les données brutes, inexploitables par les équipes business, et ces équipes business. Il doit donc être très au point sur les objectifs de la boîte au sens large, mais aussi les objectifs plus précis des équipes Marketing, Sales, Opérations et Produit.
Quel salaire pour un data analyst en startup ?
Au niveau des prétentions salariales, elles varient naturellement en fonction de l’expérience du Data Analyst.
- Pour un junior tout juste sorti d’école, il faut s’attendre à un salaire annuel brut compris entre 37 et 42 K€.
- Pour un Data Analyst qui a entre 1 et 4 années d’expérience, on peut s’attendre à un salaire annuel brut compris entre 45 et 60 K€.
- Enfin, on peut s’attendre à un plus selon les skills techniques, la complexité du job et s’il y a une dimension management.
À ne pas confondre avec Data Scientist
La principale différence entre ces deux jobs est le lien avec l’équipe business. Le Data Scientist va être chargé d’automatiser des algorithmes en fonction de l’analyse de données. Ce sont souvent des ingénieurs et qui aiment le côté très technique de la data. Ils n'analysent pas, ils créent des algorithmes. Ils sont donc un peu en amont des data analystes. Par exemple, les recommandations de séries et films qu’on vous fait sur Netflix quand vous vous connectez sont issues de data science. Au contraire, les jobs de Data Analyst ont de réels liens avec les jobs d’Ops, de Business Analysts voir même de Marketing de par le côté à la fois analytique et business que l’on y retrouve.
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