L’Analyste Business Intelligence (également appelé Analyste BI ou Business Intelligence Analyst) occupe une fonction stratégique bien que relativement récente. Cette fonction s’est développée avec la généralisation des bases de données, du big data et des systèmes de gestion capables de stocker et traiter de grandes quantités d’informations.
En s’appuyant sur la business intelligence et la data analyse, l’Analyste BI transforme des données issues de diverses sources en analyses pertinentes, présentées de manière claire et directement exploitables.
Son travail rend un service stratégique aux entreprises de toute taille – grands groupes, PME, cabinets de conseil ou structures en forte croissance – en facilitant la prise de décisions et le pilotage de la performance.
Le rôle du Business Analyste BI
Le métier d'Analyste BI repose sur une approche technique de la donnée : celle-ci est utilisée pour aiguiller l'entreprise vers la performance et la réussite.
Le rôle de l’Analyste BI consiste à interpréter des résultats existants, mais également à intervenir en profondeur sur la data analyse elle-même : structure des bases, qualité des données, cohérence des indicateurs, fiabilité des calculs.
À ce titre, l’Analyste Business Intelligence se rapproche de profils d’ingénieurs data tout autant que de fonctions purement fonctionnelles. Son travail demande une compréhension avancée des bases de données, des modèles décisionnels et des mécanismes de calcul sous-jacents aux indicateurs utilisés par l’entreprise.
Son rôle est comparable à celui des analystes financiers, historiquement issus de formations d’ingénierie ou de mathématiques appliquées. Comme eux, l’Analyste BI s’appuie sur des raisonnements statistiques, des modèles de données et une lecture rigoureuse des chiffres. La connaissance du marché ou des enjeux business intervient après la structuration et l’analyse technique de la donnée.
Les missions de l’Analyste Business Intelligence
L'analyste BI travaille sur les données, leur utilisation croisées et les indicateurs qu'elles peuvent produire. Ses missions s'articulent autour de 5 aspects :
1. Diagnostic des besoins décisionnels et des dispositifs BI existants
- Analyse des dispositifs de business intelligence déjà en place (ex : tableaux de bord).
- Cartographie des usages décisionnels par métier : finance, marketing, direction, opérations.
- Identification des écarts entre les objectifs de l’entreprise et les indicateurs réellement utilisés.
2. Modélisation décisionnelle et structuration des indicateurs
- Définition/refonte des modèles décisionnels selon les usages métiers.
- Structuration des bases de données à des fins de reporting (tables de faits, dimensions, indicateurs calculés).
- Formalisation des règles de calcul des KPI afin d’éviter toute ambiguïté d’interprétation.
- Mise en cohérence des référentiels entre les différents systèmes de gestion.
- Collaboration avec les équipes data et IT pour garantir la stabilité des modèles BI.
3. Collecte, consolidation et fiabilisation des données décisionnelles
- Supervision de la collecte de données issues de systèmes transactionnels (ERP, CRM, outils métiers).
- Sélection des outils de collecte et des solutions de collecte.
- Contrôle de la qualité des données destinées au reporting.
4. Conception de tableaux de bord et restitution décisionnelle
- Conception de tableaux de bord de pilotage stratégique et opérationnel.
- Utilisation d’outils de visualisation adaptés aux publics décisionnaires.
- Création de rapports standardisés, automatisés et documentés.
- Accompagnement des équipes métiers dans l’appropriation des indicateurs et de leur logique de calcul.
5. Gouvernance BI, standardisation et amélioration continue
- Contribution à la mise en place d’une gouvernance de la business intelligence.
- Définition de standards de reporting communs à l’ensemble de l’organisation.
- Documentation des indicateurs, des sources et des règles de gestion.
- Suivi de l’évolution des besoins décisionnels et adaptation des dispositifs BI.
- Veille sur les tendances du marché et les évolutions des outils de BI.
Les compétences attendues en analyse BI
Compétences techniques
Les compétences techniques d’un Analyste BI reposent sur une maîtrise approfondie des environnements et des outils de business intelligence.
- Maîtrise de SQL, et capacité à travailler avec de gros volumes de données.
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Compréhension des architectures décisionnelles (entrepôts de données, data marts, couches sémantiques), et de leur rôle dans la stabilité du reporting.
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Logiciels BI (conception de tableaux de bord, modélisation des indicateurs et diffusion des rapports).
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Programmation appliquée, permettant d’automatiser certains traitements, de contrôler la qualité des données ou d’intégrer des sources spécifiques.
Compétences méthodologiques et soft skills
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Capacité d’analyse structurée, orientée indicateurs et usages décisionnels
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Esprit critique allié à une curiosité méthodique
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Résolution de problèmes liés à la cohérence des données, à la définition des KPI ou aux écarts d’interprétation
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Connaissance des méthodes de gestion de projet appliquées aux environnements data (méthode agile)
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Capacité à formaliser des règles de gestion, des hypothèses de calcul et des référentiels communs
- Capacité à communiquer et travailler en équipe avec des profils techniques et métiers de tous horizons
Salaire de l'Analyste Business Intelligence
Les rémunérations des Analystes Business Intelligence varient principalement selon le niveau d’expérience, la taille de l’entreprise, le secteur d’activité et la complexité des environnements décisionnels (volumétrie des données, multiplicité des sources, maturité BI de l’organisation).
Les salaires peuvent se composer de plusieurs éléments : salaire fixe + part variable liée à la performance, primes ou dispositifs d’intéressement, en particulier dans les grands groupes ou les cabinets de conseil.
Niveaux de rémunération observés en France*
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Analyste BI Débutant - Junior (0–2 ans d’expérience) : entre 38 000 € et 45 000 € brut par an.
Ces profils interviennent généralement sur des périmètres BI déjà structurés, avec une montée progressive en autonomie sur les indicateurs et les tableaux de bord. -
Profil confirmé (3–5 ans d’expérience) : entre 45 000 € et 55 000 € brut par an.
À ce stade, l’Analyste BI prend en charge des dispositifs décisionnels complets, intervient en étroite collaboration avec les équipes métiers et contribue à la gouvernance des indicateurs. -
Senior / expert Business Intelligence : jusqu’à 65 000 € à 75 000 € brut par an, voire davantage dans certains contextes (finance, grands groupes internationaux, cabinets de conseil).
Ces profils pilotent des architectures BI complexes, définissent les standards de reporting et jouent un rôle central dans la stratégie de business intelligence de l’entreprise.
*études de rémunération 2024–2025 publiées par Hays France, PageGroup (Michael Page) et Robert Half
Quelles formations pour devenir Analyste BI ?
Devenir Analyste Business Intelligence demande à la fois un profil technique technique (données, bases de données, outils BI) et un sens de l'analyse des indicateurs. Un type de profil typiquement recherché dans les métiers liés au Big Data.
Plusieurs types de cursus mènent à ce métier depuis les diplômes universitaires jusqu’aux certifications professionnelles.
Le métier d'analyste BI est en effet accessible en reconversion : les candidats capitalisent sur leurs connaissances métier et/ou secteur, un très bon point pour les recruteurs.
Les diplômes du Bac +3 à Bac +5
Un diplôme de niveau Bac +3 à Bac +5 est généralement, avec une double compétence en analyse de données et business. Ces programmes sont proposés par les universités, les écoles d'ingénieurs, les écoles de commerce et les écoles supérieures spécialisées en informatique :
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BUT / Licence professionnelle en informatique, statistiques, systèmes d’information ou data, à poursuivre ensuite par une spécialisation business.
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Bachelor en école spécialisée d'informatique qui propose une spécialisation en business ou gestion en simultané : Bachelor data et IA de PSTB.
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Masters Universitaires en informatique décisionnelle, systèmes d’information, data analytics ou business analytics, ainsi que MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises).
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Masters en Business Analytics, Systèmes d’information et Aide à la Décision (SIAD).
Mastère Business Intelligence
Mastère Business Intelligence
Admissibilité
Bac+4/+5
Rythme
Alternance en M1/M2
Rentrée
Octobre 2026
Certificat
Titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État
Les formations professionnelles et la formation continue
Pour compléter un parcours académique ou professionnel, des formations ciblées existent sous différentes formes :
- Bootcamps ou programmes intensifs en présenciel ou online axés data : SQL, modélisation de données, Power BI, Tableau ou autres outils BI.
- Formations professionnelles courtes centrées sur l’utilisation d’outils clés (par ex. Microsoft Power BI, tableau de bord interactifs, intégration de sources de données).
Ces formations répondent directement aux besoins opérationnels du métier et peuvent souvent être éligibles au CPF (Compte Personnel de Formation).
Les certificats et compétences pratiques
Au-delà des diplômes, les certifications techniques sont également valorisées sur le marché, car elles attestent d’une maîtrise des plateformes et outils utilisés au quotidien. Pour cette raison, les certifications sont incluses dans chaque cursus PSTB !
- Certification Microsoft PL-300 : Microsoft Certified Data Analyst Associate.
- Certifications dédiées (exemple : Tableau), délivrées par les éditeurs eux-mêmes.
Tous les types de cursus peuvent également être soutenus par des formations en ligne sur les grandes plateformes gratuites qui constituent des bases d'exercice pratiques.
Formation à PSTB, l'école pionnière de la data et du Business
Le choix de la formation est déterminant !
Trop de candidats n'ont pas les capacités opérationnels attendues par les recruteurs faute d'approche véritablement professionnalisantes. PSTB répond à une demande claire des entreprises en formant des profils vraiment prêts à prendre leurs fonctions grâce à une approche pratique directe.
PSTB est l'école pionnière des métiers hybrides associant compétences digitales et data + sens de l'analyse Business. Elle propose les formations les plus efficaces en se basant sur les projets concrets mais aussi sur l'alternance, et bénéficie de partenariats avec de nombreuses entreprises du secteur Tech.
PSTB c'est :
- Un campus au coeur de Paris, l'épicentre français de la Tech ;
- Une approche pédagogique professionnalisante : projets concrets, utilisation des outils pro, certifications logiciels ;
- Des responsables pédagogiques issus du monde de l'entreprise ;
- Une réelle place donnée eu développement de l'esprit critique et du sens de l'analyse : rencontres avec les entreprises, Modules "Humanities", learning expedition, etc.
FAQ : Métier de Business Analyst
Les deux fonctions sont très liées mais comportent un niveau de compréhension et d'action d'écart : le data analyst a le nez dans les bases de données et répond à des demandes précises (par exemple, extraire une liste de profils pour le service marketing), alors que l'analyste BI a plus de recul et structure les data en visant exclusivement leur exploitation à des fins d'analyse systématiques.
- Le data analyst explore, l’Analyste BI structure.
- Le data analyst produit des analyses ad hoc, l’Analyste BI industrialise le reporting.
- Le data analyst cherche des insights, l’Analyste BI garantit des indicateurs partagés et stables.
C’est cette fonction structurante qui fait de l’Analyste Business Intelligence un pilier du pilotage de la performance, et non un simple spécialiste de l’analyse de données.
L’Analyste BI vise la structuration du pilotage décisionnel en structurant les données, leur collecte, leur croisement et leurs règles d'analyse. Il cherche à obtenir des indices de pilotage stratégique réguliers et systématisés.
Le Data Scientist, travaille sur des analyses exploratoires et prédictives, pas forcément en lien avec l'analyse BI. Il cherche, au sein de l'entreprise ou du service, à identifier des tendances internes, faire des prévisions ou tester des hypothèses sur des jeux de données complexes ou non structurés.
