Data analyst
Le data analyst prépare et analyse des données pour répondre à une question concrète. Il transforme des chiffres dispersés en résultats que les équipes peuvent comprendre et utiliser.
Une baisse des ventes, des délais qui s’allongent, des clients qui reviennent moins souvent : le data analyst commence par préciser ce que l’on cherche à comprendre. Il identifie les informations utiles, vérifie leur qualité et choisit une manière de les analyser.
Le résultat peut être une étude, un tableau de bord ou un modèle statistique. Un graphique lisible compte ; savoir ce qu’il mesure et quelles conclusions il autorise compte tout autant.
Comprendre une évolution avant de l’expliquer
Exemple fictif, avec des données inventées. Une boutique veut savoir si sa nouvelle campagne fonctionne. Elle compare deux périodes :
| Repère | Avant | Après |
|---|---|---|
| Visites | 1 000 | 2 000 |
| Commandes | 100 | 120 |
| Commandes par visite | 10 % | 6 % |
Il y a davantage de commandes, mais moins de commandes rapportées au nombre de visites. Les deux constats sont vrais. L’analyste cherche alors à savoir si les visiteurs, les produits disponibles ou les périodes comparées ont changé.
Ces chiffres seuls ne prouvent ni la réussite ni l’échec de la campagne. Ils orientent la recherche. Avant de recommander une action, il faut aussi comprendre son objectif, son coût et les autres changements survenus.
Construire une comparaison sur des informations fiables
L’analyste extrait les données et examine leur définition. Une commande annulée est-elle comptée ? Les visites sont-elles mesurées de la même façon avant et après ? Un fichier contient-il deux fois la même opération ? Ces questions peuvent changer le résultat davantage que le choix du graphique.
Il prépare ensuite les informations pour les rapprocher : mêmes formats de dates, règles de calcul explicites, liens entre produits et commandes. Quand une information manque, il faut comprendre pourquoi plutôt que lui attribuer arbitrairement zéro.
Le travail peut être automatisé lorsqu’une analyse doit revenir régulièrement. L’analyste garde alors des contrôles sur les données reçues et les calculs : un tableau de bord actualisé automatiquement peut afficher un résultat trompeur si sa source change.
Faire comprendre le résultat à ceux qui doivent agir
Le service commercial, la production ou une direction ne pose pas toujours une question statistique précise. L’analyste aide à la formuler et présente ensuite les résultats avec leurs limites utiles.
Dans notre boutique fictive, un graphique sur les commandes et un autre sur les visites permettent de voir deux évolutions différentes. La conclusion doit expliquer ce que l’on sait et ce qui reste à examiner, sans confondre une variation observée avec sa cause.
Le métier se recouvre en partie avec celui de data scientist. Un analyste peut aussi construire des modèles prédictifs. La distinction n’est donc pas « le passé contre le futur » : les postes diffèrent surtout par les méthodes mobilisées, l’importance de la modélisation et la mise en service des modèles.
Statistiques, programmation et connaissance du sujet
SQL sert à interroger les bases de données. Python ou R permettent de préparer et d’analyser les informations. Des outils de visualisation aident à produire des tableaux de bord. Le choix d’un logiciel vient après la question à traiter.
Les statistiques donnent des moyens de comparer, de mesurer une incertitude et d’examiner une relation entre variables. Il faut aussi comprendre le domaine : une moyenne de délais ne se lit pas de la même façon si elle rassemble des commandes simples et des commandes fabriquées sur mesure.
La communication et l’écoute se pratiquent à chaque étape. Les données peuvent concerner des personnes ; leur accès et leur utilisation doivent respecter les règles applicables. Un exercice d’apprentissage peut se faire sur des données fictives ou ouvertes, sans récupérer des informations confidentielles.
Les études possibles
Le BUT science des données, parcours exploration et modélisation statistique constitue une voie spécialisée en trois ans. Il associe collecte, traitement, statistiques et restitution ; le choix du parcours intervient à partir de la deuxième année. L’Onisep le cite parmi les accès au métier à bac + 3.
Le BUT informatique, parcours administration, gestion et exploitation des données, part davantage des systèmes et des bases de données. Il prépare à leur organisation, leur qualité et leur exploitation. L’université de Toulouse cite data analyst parmi ses débouchés : une poursuite n’est donc pas systématiquement nécessaire. Compare la place des statistiques et des projets d’analyse dans le parcours proposé par l’institut universitaire de technologie, ou IUT.
Une licence informatique peut préparer une spécialisation en données, selon ses parcours, puis un master adapté. Des licences orientées statistiques et des masters en science des données ou informatique décisionnelle sont d’autres voies. Bac + 5 est fréquent, mais ne constitue pas une condition universelle pour tous les postes d’analyste.
En portes ouvertes, demande une étude étudiante complète : question de départ, données préparées, méthode et conclusion. Cela permet de distinguer une formation qui enseigne surtout un outil d’une formation qui apprend à conduire une analyse.
Porter des analyses plus complexes ou construire les outils de données
Reprenons notre boutique fictive. Après l’analyse d’une campagne, tu pourrais construire un suivi commun à plusieurs magasins : rapprocher ventes, stocks et retours, puis définir avec les équipes les indicateurs qui les aideront à décider d’un réassort. L’ampleur change : il faut comprendre les différences entre boutiques et éviter qu’un même chiffre y désigne deux choses différentes.
Cette expérience peut mener à une expertise de secteur, par exemple en logistique ou en marketing. L’Apec cite aussi des directions vers data engineer, qui organise davantage la circulation et la disponibilité des données, ou data scientist, avec un approfondissement des méthodes de modélisation. Ces métiers demandent des compétences supplémentaires ; leurs titres ne sont pas des échelons à gravir dans un ordre imposé.
En coordonnant une équipe, tu participes aussi au choix des études à lancer, répartis le travail et aides les autres analystes à discuter leurs méthodes. Une responsabilité plus large sur les données ajoute des décisions sur leur qualité et leurs usages dans l’organisation. Tu peux également rester proche des analyses et devenir la personne que l’on consulte sur les questions les plus délicates.
Écrire deux constats, puis une question utile
Reprends le tableau fictif de la boutique. Écris une phrase sur le nombre de commandes, une autre sur les commandes par visite, puis une question dont la réponse pourrait changer la décision sur la campagne.
Si tu ajoutes un graphique, donne-lui un titre qui dit précisément ce qu’il montre. L’objectif n’est pas de produire une conclusion spectaculaire, mais une explication qu’une autre personne peut examiner.
Voir aussi
Sources
- Onisep — data analyst : études et activités
- Apec — data analyst : méthodes et évolutions
- Onisep — BUT science des données, exploration et modélisation statistique
- Onisep — BUT informatique, administration, gestion et exploitation des données
- Université de Toulouse — BUT informatique AGED : débouchés dont data analyst
Les sources utilisées et la façon de lire les chiffres sont détaillées dans notre méthode.