Data Analyst Freelance 📊 + de précision, + de insights, + de performance

Vous souhaitez bénéficier d’un accompagnement sur mesure afin de prendre des décisions éclairées ? Recourez à un Data Analyst. Cet expert dispose des compétences nécessaires pour vous aider à améliorer le modèle économique de votre entreprise. Découvrez dans cet article ses principales missions de ce professionnel, qu’il travaille en local ou en freelance. Nous vous dévoilons également les compétences requises et la formation à suivre pour exercer ce métier.

Présentation du métier de Data Analyst

À l’ère du numérique, les données digitales constituent une ressource cruciale pour les entreprises de la Tech. Il est ainsi nécessaire de les comprendre et de savoir les interpréter pour obtenir des informations concurrentielles en utilisant une plateforme d’analyse dédiée. C’est dans ce domaine que le Data Analyst, aussi appelé analyste des données, Data Miner ou Data Manager, est spécialisé. Il est souvent confondu avec le Data Scientist. Il s’agit de deux professions différentes, mais les missions qui leur sont confiées sont complémentaires. Rattaché à la DSI (direction des systèmes d’information), le Data Analyst a pour mission d’exploiter les informations recueillies à travers différents canaux. Les offres d’emploi pour le recrutement de la perle rare abondent sur la Toile.

Les missions du Data Analyst

Ce consultant réalise une analyse approfondie des données disponibles online. Les informations obtenues sont liées aux produits, au CRM (gestion de la relation client) et aux concurrents. Grâce à l’expertise du Data Analyst, les dirigeants d’entreprise sont capables de prendre des décisions stratégiques. Ce professionnel, salarié ou freelance, oriente ses clients vers les futures actions à entreprendre, notamment en matière de marketing digital. Pour extraire des données fiables et pertinentes sur tout type de plateforme, il utilise divers outils et langages spécifiques, pour ne citer que :

• Excel, apprécié pour sa facilité de prise en main et ses nombreuses fonctionnalités dédiées à la création de diagrammes et de graphiques ;
• Power Bi, un outil complémentaire à Excel, permettant de créer facilement des KPI (indicateurs clés de performance) sans avoir à maîtriser le codage ;
• R, un langage de programmation, à la fois flexible et puissant, utilisé pour la gestion des données et l’analyse statistique ;
• Python (un outil généralement destiné au Data Engineer), qui sert à réaliser des statistiques descriptives axées sur la tendance centrale, ainsi que la variabilité et la corrélation des données ;
• SQL (Structured Query Language), un langage de programmation de DDL (définition de données), de DML (manipulation de données) et de DCL (contrôle de données). Le SQL est conçu pour permettre au Data Analyst de manipuler des données plus volumineuses, car elles sont stockées sur le cloud. Il est bon de rappeler que les données du tableur Excel sont stockées sur l’ordinateur. Par conséquent, la taille est limitée, notamment en termes de nombre de colonnes et de lignes.

Le Data Analyst peut aussi être amené à utiliser des composants plus techniques tels que Spark ou Apache Hadoop. Généralement destinés au Data Scientist, ces outils de travail sont conçus pour réaliser un traitement de données à grande échelle, que ce soit online ou offline.

Les compétences du Data Analyst

La capacité à travailler sous pression et un bon sens de l’organisation sont requis pour assurer la gestion de projets d’analyse de grande envergure. Des compétences techniques et une connaissance des méthodes statistiques sont essentielles pour utiliser les outils de Big Data dans les meilleures conditions. Le consultant Business Analyst sera ainsi en mesure de manipuler des bases de données volumineuses. Des compétences en marketing sont également nécessaires pour conseiller les dirigeants d’entreprise sur les stratégies à adopter.

Du côté des aptitudes personnelles, les Data Analysts, freelances ou salariés, opérant uniquement en France ou à l’international, doivent avoir :

• un sens aigu du détail et être rigoureux pour garantir l’exactitude des données tout au long du projet d’analyse ;
• de bonnes capacités de communication et l’esprit de synthèse pour élaborer des recommandations pertinentes ;
• une grande ouverture d’esprit et faire preuve de curiosité intellectuelle et sectorielle pour explorer de nouvelles technologies et approches.

Suite à l’augmentation exponentielle du volume de données numériques générées online, le métier de Data Analyst connaîtra une constante évolution durant les prochaines années. Ce consultant est aussi amené à collaborer avec le Data Engineer et le Data Scientist pour les tâches complexes.

Le profil du Data Analyst

Le Data Analyst est généralement titulaire d’un diplôme universitaire de niveau bac + 5 dans le domaine des études statistiques. Par exemple, un Master spécialisé en Big Data ou un Master mention « statistique & économétrie » sont requis. Les candidats ayant suivi un cursus en informatique, marketing, économie et mathématiques figurent dans la liste des profils les plus recherchés par les entreprises de la Tech.

À l’issue de la formation, le Data Analyst dispose des compétences nécessaires pour apporter une vision cohérente des activités de l’entreprise. Il sera en mesure d’aider ses clients ou son employeur à prendre des décisions stratégiques à partir des résultats d’analyse des masses de données. Après plusieurs années d’expérience, l’analyste de données peut évoluer pour exercer le métier de Data Scientist. Il est libre de travailler en freelance ou bien en tant que salarié.

Les avantages d’engager un Data Analyst

Engager un Data Analyst, en CDI ou en freelance, permet à une entreprise de profiter de nombreux avantages.

Identifier les opportunités de croissance

L’analyse de données concrètes est désormais incontournable dans le monde des affaires. Les résultats permettent de développer l’activité de votre entreprise et d’optimiser les processus internes tout en minimisant les risques. Le consultant Business Analyst dispose des compétences nécessaires pour découvrir des niches de marché et recommander de nouveaux services ou produits. Un Data Analyst compétent doit être polyvalent pour assurer différentes tâches, à savoir :

• le développement, l’implémentation et l’entretien de systèmes d’analyse à la pointe de la technologie grâce à la création de structures simples permettant de résoudre des problèmes complexes, nécessitant par exemple un PRA (plan de reprise d’activité) ;
• l’identification des opportunités de croissance en réalisant une analyse approfondie de données complexes ;
• l’élaboration des rapports concernant les pratiques efficaces basés sur le Data Mining, l’analyse ainsi que la visualisation des données ;
• l’évaluation du fonctionnement des systèmes internes et la mise à jour des protocoles.

Le Data Analyst est aussi tenu de collaborer avec la direction et les autres membres de l’équipe Data (Data Scientist, Data Engineer, Data Designer ou architecte Big Data). L’objectif de cette coopération consiste à identifier les réels besoins afin de mener à bien les différents projets. Le recours à ces experts de la Tech est primordial, surtout après une interruption de l’activité nécessitant un PRA.

Se baser sur les types d’analyse de données adaptés

Un bon Data Analyst doit être capable d’utiliser les principaux types d’analyse de données pour répondre aux besoins de l’entreprise :

Analyse descriptive

Cette étude permet aux Data Analysts freelances de définir les nouvelles offres intéressantes et les tendances sur un marché liées à certains facteurs essentiels d’un business. Elle peut reposer sur le volume de ventes annuelles d’un produit, au niveau national ou international, ou encore sur le trafic mensuel sur le site web.

Analyse diagnostique

Cette opération consiste à comparer les données descriptives. Elle sert à identifier les facteurs d’un résultat positif afin d’établir des modèles reproductifs. Elle permet également de déterminer les causes d’un problème spécifique impactant l’activité de l’entreprise et de prendre les mesures préventives adaptées.

Analyse prédictive

Cette technique statistique et analytique utilise les données historiques et actuelles pour faire des prévisions sur des événements futurs. Les résultats de cette étude permettent aux entreprises de la Tech d’assurer une gestion optimale de leur business et de prendre des mesures proactives.

Analyse prescriptive

Il s’agit de la méthode analytique la plus complexe, mais aussi la plus recherchée, peu importe le secteur d’activité de l’entreprise. Le Data Analyst utilise des technologies de pointe et des algorithmes spécifiques pour prévoir les tendances sur un marché. L’objectif est de définir les mesures stratégiques à mettre en place en fonction des résultats obtenus grâce aux trois types d’analyses précités.

Gérer des décisions commerciales stratégiques

De nos jours, les entreprises ont tendance à se tourner vers les données pour développer leur activité et assurer le succès de leurs projets. Dans ce contexte, les principales missions du business Data Analyst consistent à identifier :

• les marchés à pénétrer ;
• les produits à développer ;
• les investissements à réaliser ;
• les clients à cibler (clients existants ou nouveaux clients).

Les Data Analysts freelances se basent également sur les résultats de leur analyse pour identifier les sources des problèmes commerciaux à résoudre en priorité. Pour ce faire, ils attribuent une valeur numérique à chaque fonction commerciale pour en évaluer les performances. Ensuite, il suffit de comparer les données dans le temps pour tirer des conclusions cohérentes. L’objectif est de définir les actions prioritaires à mener dans l’entreprise ainsi que les ressources nécessaires.

Les critères à considérer pour le recrutement d’un Data Analyst

Pour être certain d’engager asap un Data Analyst compétent, il convient mettre en place un processus de recrutement efficace. Il est ainsi important de connaître les étapes à respecter :

Déterminer les besoins de l’entreprise

Le profil idéal dépend du secteur d’activité dans lequel l’entreprise évolue. Plusieurs paramètres sont à prendre en compte lors du recrutement, tels que les objectifs suivis (données financières, données commerciales, stock, etc.). Les outils de travail à utiliser pour l’extraction des insights à analyser peuvent varier en fonction des besoins : SQL, Excel ou Power Bi, entre autres. Les données obtenues à l’issue de l’analyse contribuent à une prise de décision éclairée dans divers domaines tels que la finance, la vente, le marketing ou les ressources humaines.

Évaluer les connaissances des candidats

Il est déconseillé d’arrêter votre choix après avoir procédé à l’entretien des premiers candidats. Pour dénicher asap le Data Analyst parfait, il est nécessaire de s’assurer qu’il dispose des connaissances répondant aux besoins du projet. Pour ce faire, les qualifications souhaitées sont à définir en amont. Il est également recommandé de décrire dans les offres d’emploi les types de missions à confier à l’analyste de données, ainsi que les technologies et les outils à utiliser : Python, R, QlikView, SQL, Power Bi, etc. Lors de l’entretien, proposer une étude de cas constitue la meilleure solution pour évaluer ses compétences pratiques et analytiques.

Par exemple, les entreprises exigent souvent une expérience d’au moins trois années en tant que Data Analyst. Des connaissances avérées dans le domaine de la conception et de la segmentation de bases de données sont généralement souhaitées. Ces informations sont précisées dans les offres d’emploi pour trouver asap des candidats qualifiés.

Le consultant doit être capable de créer une table d’analyse à partir de données brutes. Il est essentiel de s’assurer qu’il est en mesure de procéder à un travail de calcul d’indicateurs pertinents pour l’étude statistique. Une solide expérience en programmation est requise, notamment en utilisant des technologies dédiées comme JavaScript, XML et ETL.

Définir le salaire adapté

Le salaire moyen d’un Data Analyst tourne autour de 40 000 € par an. Il est de l’ordre de 2 500 à 3 000 € par mois pour un débutant. S’il travaille en freelance, le professionnel qui fait ses premiers pas peut facturer sa prestation à partir de 12 € de l’heure. Ses tarifs sont revus à la hausse en fonction de ses années d’expérience.

Un analyste de données confirmé (à partir de 4 ans d’expérience) peut toucher jusqu’à 4 500 € par mois. Le TJM (tarif journalier moyen) pour un Data Analyst freelance est compris entre 350 et 450 €.

Quant au salaire de base moyen d’un consultant senior, il est de l’ordre de 5 000 € par mois. Il peut toucher une rémunération supplémentaire située entre 2 000 et 7 000 € par an. En travaillant en freelance, son TJM commence à 500 €. Cependant, il peut varier de manière considérable d’une ville à l’autre, pouvant atteindre 750 € pour un expert opérant à Paris. Un freelance proposant ses services au niveau international peut toucher un salaire plus élevé. Le Data Analyst senior dispose des compétences nécessaires pour manager une équipe composée de profils junior ou qui font leurs premiers pas dans ce métier.

Les formations pour devenir Data Analyst

Des compétences liées au domaine du Big Data sont requises pour exercer le métier d’analyste de données. Si vous souhaitez devenir Data Analyst, de nombreuses formations sont proposées par les universités ainsi que les écoles d’ingénieurs ou de commerce en France.

Les différents parcours

Par exemple, en optant pour le BUT informatique, une formation de niveau Bac + 3, vous disposerez de bases solides. Vous pouvez également vous tourner vers une licence informatique délivrée par les universités. L’étape suivante consiste à décrocher un Master en informatique pour se spécialiser et approfondir vos connaissances.

Les cursus spécialisés en Big Data dispensés par les écoles d’ingénieurs constituent aussi des alternatives de choix. La formation s’oriente vers l’acquisition des compétences pratiques et des savoir-faire nécessaires. Les écoles privées basées en France proposent des programmes d’études tels que le Bachelor ou le Mastère. D’autres formations s’offrent à vous pour devenir Data Analyst, à savoir :

• le Bachelor Intelligence Artificielle et Big Data ;
• le Bachelor Tech et poursuivre avec le Mastère Data Science in Business de PST&B (Paris School of Technology & Business) ;
• le Bachelor Business et poursuivre avec le Mastère Marketing et Data Analytics proposé par Paris School of Technology & Business ;
• le Master Data Science de l’Université Paris-Saclay ;
• le Master Data Analyst proposé par l’IAE Paris-Est ;
• le Doctorat en statistique et informatique.

Le Doctorat en sciences des données constitue aussi une excellente option pour acquérir une forte expertise. Le choix du cursus axé sur un sujet particulier vous permet de développer des compétences pointues et de gagner en autonomie. Esprit analytique, sens de la communication, gestion de projet, travail d’équipe et prise d’initiative sont les soft skills les plus recherchées par les entreprises.

Les titulaires des diplômes susmentionnés maîtrisent parfaitement les technologies et les outils liés au Big Data. Il est bon de noter que ce métier de la Tech est accessible en empruntant des voies moins traditionnelles. En effet, il s’adresse aussi aux personnes ayant suivi une formation en gestion, en économie et en sciences sociales.

Les perspectives d’évolution

Un Data Analyst senior, fort de nombreuses années d’expérience, peut occuper un poste de responsable d’analyse. Sa mission consiste à superviser une équipe d’analystes de données, freelances ou en interne, pour assurer le succès de projets de grande envergure. Il dispose également des capacités requises pour travailler en tant que consultant en intelligence d’affaires. Si vous avez décidé de vous spécialiser dans le domaine technique, vous pouvez vous tourner vers un poste de spécialiste en gestion de données. Dans le cas où vous souhaitez combiner vision business et expertise technique, des opportunités stratégiques ou managériales peuvent se présenter.