Data Analyst
Missions, Salaire, Formation

Paris School of Technology & Business

Le data analyst (en français analyste de données) travaille sur les bases de données. Il ou elle a pour rôle de collecter, organiser, nettoyer et interpréter l’ensemble des données d'une entreprise et des consommateurs.Il/elle extrait des informations utiles selon les demandes des services (marketing, finance, ventes, etc) car il/elle est capable d'aller chercher et de rapprocher toutes sortes de données.

Les grandes entreprises utilisent la data analyse pour améliorer leurs produits et leur stratégie marketing, en analysant des tendances ou en créant des tableaux de bord. C'est aussi le coeur de métier des entrpises de la tech : néo banques, néo assurances, etc.

Il s'agit d'un métier qui demande un très bon sens logique et mathématiques, une forte maîtrise des outils data et un sens critique et analystique.

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Le rôle du Data Analyst

Le Data Analyst occupe une fonction centrale dans les entreprises depuis le développement du e-commerce, des réseaux sociaux et des outils de gestion numériques. Son rôle consiste à transformer des données brutes en informations exploitables, afin d’éclairer les décisions stratégiques, marketing ou opérationnelles.

Concrètement : à partir de données issues de multiples sources (CRM, outils marketing, plateformes digitales, bases internes), le Data Analyst sélectionne, nettoie et analyse les jeux de données les plus pertinents, il crée aussi des workflows pour organiser les données et s'assurer de leur exploitabilité.

Il produit différents livrables :
- extractions de données utilisables (clients),
- tableau de bords,
- outils de suivis selon les demandes,
- présentation des analyses et résultats de tendances, etc.

exemple : Le data analyst établit le ciblage et la segmentation marketing pour permettre d’optimiser les résultats et les ventes de l’entreprise à l’aide de tendances prédictives de consommation.

Il doit être en mesure d' interpréter, d'expliquer et de rendre compréhensibles ses résultats pour les équipes non techniques.

Le Data Analyst intervient ainsi comme un intermédiaire entre la donnée et les métiers. Ses analyses permettent aux entreprises d’améliorer leurs produits, d’ajuster leurs actions marketing, d’optimiser les parcours clients et de mieux comprendre les comportements des utilisateurs.

Quelles sont les missions du Data Analyst ?

Les activités du Data Analyst dépendent de la structure pour laquelle il/elle travaille et de ses métiers et objectifs. Ses missions s'organisent autour de 7 aspects :

Collecte et exploitation des données

Recueil et organisation des données issues de l'entreprise
Identification des sources pertinentes
Extraction des données nécessaires
Contrôle de la qualité des données : détection des incohérences, doublons, données manquantes

Traitement et intégration dans les bases de données

Création ou management d'un data warehouse et/ou d’outils d’analyse
Modélisation des bases de données
Mise à jour régulière
Amélioration continue, en lien avec les équipes techniques.

Analyse et identification des tendances

Analyses approfondies pour faire émerger : des tendances, des corrélations ou des comportements significatifs.
Portant sur : les usages clients, la performance des campagnes marketing, les ventes ou l’efficacité de certains leviers d’acquisition.
Création de visualisations et présentations.

Segmentation et ciblage marketing

Dans un contexte marketing ou commercial :

Segmentations et ciblages
Extraction de fichiers exploitables par les services marketing

Objectifs : affiner les stratégies marketing, améliorer les taux de conversion.

Création de tableaux de bord et restitution des résultats

Mise en forme des résultats en dashboards, tableaux de bord, graphiques et visualisations claires.
Vulgarisation des données pour une utilisation pratique et opérationnelle par les équipes métiers.

Recommandations et aide à la décision

Le Data Analyst peut être amené à formuler des recommandations à partir de ses analyses. Dans ce cas on peut également parler d'analyste BI (Business Intelligence).
Exemples : ajustements sur les bases de données, outils d’analyse ou stratégies, toujours dans une logique d’amélioration continue et de performance.

Quelles sont les compétences du Data Analyst ?

Le métier de Data Analyst repose sur un équilibre entre compétences techniques, capacités analytiques et qualités de communication.

Compétences techniques

Le Data Analyst doit maîtriser les outils et langages nécessaires à la collecte, au traitement et à l’analyse des données :

Bases de données et langage SQL pour interroger, filtrer et structurer les données ;
Outils d’analyse et de visualisation de données (tableaux de bord, graphiques, reporting) ;
Compréhension des principes de modélisation des données et de fonctionnement des data warehouses ;
Capacité à travailler avec des données issues d’outils métiers, notamment les CRM, plateformes e-commerce ou outils marketing ;
Connaissances de base en programmation (souvent Python) pour automatiser certaines analyses ou traitements ;
Compréhension des enjeux liés au Big Data, sans nécessairement intervenir sur des architectures complexes.

Compétences méthodologiques et soft skills

Les compétences analytiques sont au cœur du métier de Data Analyst :

Forte capacité d’analyse et de raisonnement logique (identifier, interpréter, détecter) ;
Rigueur dans le traitement des données et le contrôle de leur qualité ;
Organisation méthodique du travail pour produire des analyses fiables et reproductibles ;
Capacité à vulgariser les données et communiquer oralement et par écrit ;
Aptitude à travailler en collaboration avec les équipes marketing, commerciales, techniques et le management ;
Curiosité intellectuelle et esprit critique pour questionner les données et les résultats ;

Quel est le salaire d'un Data Analyst ?

Le salaire du Data Analyst dépend principalement du niveau d’expérience, du secteur d’activité, de la taille de l’entreprise et de la localisation géographique.

En France, ce métier bénéficie d’une demande soutenue, en particulier dans les secteurs du numérique, du e-commerce, de la finance et du marketing digital.

Les rémunérations peuvent se composer d’un salaire fixe, auquel s’ajoutent parfois une part variable, des primes ou des dispositifs d’intéressement, notamment dans les grandes entreprises.

Salaire d’un Data Analyst en début de carrière

Data Analyst junior - 0 à 2 ans d’expérience : 35 000 € et 45 000 € brut par an*.

Ces niveaux correspondent aux premiers postes occupés après une formation en data ou une première expérience en analyse de données.

Salaire d’un Data Analyst confirmé

Après 3 à 5 ans d’expérience : 45 000 € à 55 000 € brut par an*.

Salaire d’un Data Analyst senior

Plus de 5 ans d’expérience ou d’une expertise sectorielle forte : 55 000 € à 65 000 € brut par an*, voire davantage dans certains secteurs comme la finance, la tech ou le conseil.

Ces profils peuvent évoluer vers des postes de Lead Data Analyst ou vers des fonctions plus transverses en chef de projet BI ou en analyse BI.

*Sources : Michael Page, Étude de rémunération Data & Digital 2024, Hays France – Data Analyst salaries

Comment devenir Data Analyst ? Les formations

Le métier de Data Analyst est accessible après un diplôme de niveau Bac +5.

Certains postes peuvent être ouverts dès le niveau Bac +3 pour des profils spécialisés en data, mais, dans les faits, ils sont le plus souvent complétés par une poursuite en alternance.

Les formations en formation initiale

Les cursus sont proposés à l'université (IUT), dans les écoles d'ingénieurs et écoles d"informatique spécialisées comme PSTB.

Après un Bac +2

BTS informatique suivi d’une troisième année de bachelor ou d’une licence professionnelle orientée data ou systèmes d’information.

Après un Bac +3

Licence universitaire ou BUT en informatique, statistiques, mathématiques appliquées ou systèmes d’information.
Bachelor Data et IA.

Après un Bac +5

Master en data analytics, statistiques, informatique ou systèmes d’information ;
Mastère spécialisé en data, data science in Business, Business analytics ou Intelligence Artificielle ;
Diplôme d’école d’ingénieur avec une spécialisation data, informatique ou mathématiques appliquées.

Devenir Data Analyst en reconversion professionnelle

Le métier de Data Analyst est également accessible en reconversion, notamment pour des profils issus de l’informatique, du marketing, de la finance ou de la gestion.

Plusieurs options existent :

Écoles spécialisées proposant des parcours intensifs et professionnalisants ;
Bootcamps data, mastères ou MBA orientés data analytics ou data pour le business ;
Formations professionnelles intensives, en présentiel ou à distance, sur quelques semaines ou plusieurs mois.

Il existe également de nombreuses formations en ligne. Dans ce cas, il est essentiel de vérifier :

- l’expérience des fondateurs et des formateurs ;
- le contenu réel des programmes ;
- les débouchés professionnels observés ;
- la reconnaissance du cursus par les entreprises.

PSTB : l’école pionnière et spécialiste de la data

PSTB s’est positionnée comme une école spécialisée dans les métiers de la data, en lien direct avec les besoins des entreprises. Les formations proposées s’adressent aux étudiants et aux professionnels souhaitant se former aux métiers de Data Analyst, de la Business Intelligence et de l’analyse appliquée au business.

Les avantages de PSTB

PSTB se distingue par :

une spécialisation claire sur la data et ses usages concrets en entreprise ;
des formations conçues autour de projets pratiques et de cas réels ;
l’utilisation des outils data réellement employés sur le marché ;
des intervenants issus du monde professionnel ;
une forte articulation entre compétences techniques, analyse métier et employabilité ;
des parcours accessibles en formation initiale ou en alternance, favorisant l’insertion professionnelle.