Comment rédiger une fiche de poste d’analyste de données

Les différents types d’analystes

Un analyste de données joue un rôle essentiel dans toute organisation en collectant, organisant et analysant de grands jeux de données pour éclairer les décisions stratégiques. Le domaine de l’analytique s’est toutefois spécialisé et, selon le type de besoins, vous aurez intérêt à cibler le bon profil d’analyste.

• Data analyst. L’analyste de données conçoit des rapports et réalise des analyses pour guider les décisions stratégiques. Une solide base en statistiques, SQL et visualisation est indispensable.
• Business analyst. Le business analyst s’appuie sur les outils data pour améliorer les processus internes. La maîtrise de SQL et des outils de gestion de projet est clé.
• Business intelligence analyst. L’analyste BI vise également à améliorer la performance de l’entreprise et partage de nombreuses missions avec l’analyste de données. Là encore, une bonne connaissance de SQL, de la gestion de projet et des outils de visualisation est nécessaire.
• Data engineer. Les data engineers construisent l’infrastructure permettant de collecter, stocker et transformer les données afin de les rendre exploitables. La connaissance d’outils d’orchestration comme Airflow et de solides compétences en programmation sont utiles.
• Analytics engineer. À mi-chemin entre data engineer et data analyst, l’analytics engineer construit des pipelines de données et mène des analyses pour éclairer les décisions. Avec des outils comme dbt, la modélisation des données est plus accessible que jamais. La maîtrise d’un outil d’orchestration et une excellente connaissance de SQL sont fondamentales.
• Data scientist. Le data scientist a des missions proches de l’analyste de données : produire des analyses qui font avancer l’activité. Une grande part du rôle repose toutefois sur l’analyse prédictive et les méthodes de prévision. Une connaissance approfondie des statistiques inférentielles, de l’apprentissage automatique et de la programmation est indispensable.

Au-delà du type d’analyste, tenez compte de votre modèle économique avant d’écrire la fiche de poste. Si nombre de compétences et responsabilités sont transférables d’un poste à l’autre, des différences existent selon le secteur dans lequel vous opérez (santé, secteur public, fintech, etc.).

Responsabilités d’un analyste de données

Voici les rôles et responsabilités clés d’un analyste de données type. Ils varieront selon votre entreprise, votre secteur et l’organisation de votre équipe. 

Responsabilités fondamentales

Le cœur du métier d’un analyste de données repose sur trois piliers : l’automatisation, le reporting et la gouvernance des données. Regardons-les de plus près. 

• Automatisation. L’analyste doit chercher à automatiser les tâches répétitives. À l’échelle individuelle, cela libère du temps pour d'autres projets. À l’échelle de l’entreprise, cela réduit le gaspillage et ouvre la voie à de nouvelles sources de revenus.
• Reporting. C’est le cœur du rôle : analyse et visualisation. Le reporting couvre aussi bien le suivi des indicateurs clés (KPI) que la visualisation des insights et leur communication aux parties prenantes.
• Gouvernance des données. Comme on dit, « garbage in, garbage out ». On ne peut pas produire de bonnes analyses à partir de mauvaises données : les rapports se dégradent et les insights deviennent biaisés, menant à de mauvaises décisions. Un rôle essentiel de l’analyste est d’identifier et corriger les problèmes de qualité des données. D’autres volets d’un programme de gouvernance incluent l’amélioration de la documentation, le balisage et la classification des actifs de données, ainsi que de bonnes pratiques de gestion des métadonnées.

Autres responsabilités

Parmi les autres missions possibles :

• Répondre aux questions ad hoc sur les données ;
• Animer des sessions d’accompagnement pour les utilisateurs de données ; et
• Réduire la dette technique (c’est-à-dire ce qui n’apporte pas de valeur et encombre l’environnement analytique)

Différences selon les secteurs

Au-delà des responsabilités cœur, les analystes peuvent développer des spécialisations liées à leur secteur d’activité. Acquérir du contexte métier présente de nombreux avantages, notamment réduire le temps de montée en compétences et approfondir les sujets clés propres au secteur. Les exigences intrinsèques du poste d’analyste de données ne varient toutefois pas drastiquement d’un secteur à l’autre.

Dans certains secteurs comme la finance ou la santé, l’analyste travaillera sur des données plus spécifiques, par exemple les écritures financières ou les dossiers patients. En marketing ou e-commerce, il ou elle analysera les comportements et tendances clients. En vente, l’attention se portera davantage sur les taux de conversion entre les étapes du funnel.

Qualifications d’un analyste de données

Un analyste de données doit mobiliser un éventail de compétences, de connaissances et de formations. Pour savoir comment devenir analyste de données, consultez notre article dédié. L’expérience compte évidemment dans la recherche du bon profil, mais de nombreux postes demanderont une combinaison des éléments suivants :

Formation

Un diplôme de licence dans une discipline quantitative (informatique, mathématiques, économie) est souvent requis. Cela dit, l’autoformation en ligne n’a jamais été aussi accessible. Par exemple, DataCamp propose en ligne une Data Analyst Certification complète. Elle permet à toute personne souhaitant se réorienter vers l’analytique d’acquérir les compétences essentielles depuis chez elle. Pour les profils non traditionnels, l’expérience, les projets, les portfolios et les certifications en ligne sont d’excellents moyens d’évaluer le niveau.

Connaissances et outils

Se certifier est une excellente première étape, mais cela ne suffit pas. Un analyste doit démontrer sa capacité à assumer les responsabilités du poste. Comment appliquer une mise en forme conditionnelle dans un tableur ? Quelle est la différence entre un LEFT JOIN et un RIGHT JOIN en SQL ? Comment détermine-t-on la droite de régression dans un modèle linéaire ? Ce sont des exemples de questions d’entretien auxquelles il faut savoir répondre. Voici les principaux éléments de la boîte à outils d’un analyste.

Statistiques et probabilités

Une base solide en statistiques et probabilités est indispensable : mesures de tendance centrale et de dispersion, régression linéaire et non linéaire, distributions d’échantillonnage, tests d’hypothèse, etc. 

Tableur (Excel/Google Sheets)

Même si chatGPT pourrait un jour tout révolutionner, une grande partie du travail se fait encore dans les tableurs. Outils omniprésents en entreprise, Excel et Google Sheets restent incontournables. Découvrez notre parcours de compétences Spreadsheet Fundamentals pour devenir pro des tableurs.

SQL

SQL est l’incontournable de l’analytique. C’est le langage qui permet d’interroger une base de données pour en extraire et analyser les données. Les entretiens techniques comportent souvent une ou plusieurs questions SQL. Pour une introduction ou une remise à niveau, consultez notre cours Introduction to SQL.

Programmation

Pour des analyses plus avancées, un langage de script complète utilement les autres outils. Python et R sont couramment utilisés pour réaliser des analyses statistiques à grande échelle. Pour Python, explorez le parcours carrière Data Analyst with Python sur DataCamp. Pour R, consultez le parcours Data Analyst with R.

Outils de visualisation

Analyser les données est important, mais communiquer les insights est essentiel. Un analyste s’appuie sur les principaux outils du marché, comme Microsoft Power BI, Tableau, Looker, etc., avec des niveaux de maîtrise variables.

Outils d’ingénierie

Data build tool (dbt) – bien que l’analytics engineering soit relativement récent, dbt a bousculé le monde de l’analytique. dbt repose sur l’ELT (Extract-Load-Transform), par opposition à l’ETL (Extract-Transform-Load), et facilite les transformations à partir des données déjà chargées dans l’entrepôt.

Git/GitHub – système de gestion de versions permettant de tracer les changements apportés aux scripts SQL, modèles de données, classeurs, etc. Toutes les informations sont centralisées dans des dépôts sur GitHub, la plateforme qui s’appuie sur Git, favorisant une meilleure collaboration au sein de l’équipe analytique.

Compétences comportementales

Au-delà des compétences quantitatives, les qualités suivantes sont essentielles chez un bon analyste de données :

• Collaboration interfonctionnelle
• Gestion de projet
• Capacité à traiter des problèmes ambigus/complexes
• Sens du détail

Modèle de fiche de poste d’analyste de données

Voici un modèle de fiche de poste pour un rôle d’analyste de données. Utilisez-le comme base, mais personnalisez-le autant que possible selon votre entreprise, votre secteur et les projets à mener. La personnalisation est clé pour attirer des candidats mieux informés et mieux ciblés.

Intitulé du poste : Data Analyst

Localisation : [Ville, Région] / [Télétravail complet] / [Hybride]

Description du poste :

Nous recherchons un(e) Data Analyst rigoureux(se) et méthodique pour rejoindre notre équipe. Vous collecterez, organiserez et analyserez de grands volumes de données afin de fournir des insights et d’éclairer la prise de décision au sein de l’organisation. Vous serez également chargé(e) de créer des rapports et des visualisations pour communiquer vos résultats aux parties prenantes.

Responsabilités :

• Collecter, nettoyer et organiser des données issues de diverses sources
• Effectuer des analyses statistiques et produire des rapports et visualisations pour communiquer les résultats
• Collaborer avec des équipes transverses pour identifier tendances et patterns dans les données
• Créer des tableaux de bord et des rapports automatisés pour suivre les indicateurs clés de performance
• Améliorer en continu les processus et systèmes de collecte, d’analyse et de reporting

Qualifications :

• [optionnel] Diplôme de licence dans une discipline pertinente (informatique, mathématiques, statistiques, etc.)
• 2+ ans d’expérience comme analyste de données ou rôle similaire. Si vous n’avez pas 2+ ans d’expérience, merci de partager des projets pertinents réalisés.
• Excellente maîtrise de SQL
• Maîtrise des outils de visualisation de données (par ex. Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• Une expérience avec des logiciels d’analyse statistique (par ex. R, Python) est un plus
• Excellentes capacités d’analyse et de communication
• Autonomie et capacité à mener plusieurs projets en parallèle

Conclusion

Enregistrez, cliquez, publiez. Félicitations, vous venez de partager une fiche de poste claire et percutante. Commence maintenant l’étape exigeante des entretiens pour trouver la bonne adéquation. N’oubliez pas de découvrir la plateforme Recruit de DataCamp pour entrer en contact avec les meilleurs talents. Côté candidats, retrouvez une sélection d’offres sur la plateforme Data Jobs de DataCamp.

Vous souhaitez mieux comprendre l’analyse de données et ce qu’elle recouvre ? Consultez notre guide « qu’est-ce que l’analyse de données ».