Data Analyst : 7 compétences essentielles pour réussir dans le métier

Les métiers de la data n’ont jamais fait autant parler d’eux. Depuis quelques années, les entreprises ont commencé à embaucher des experts de l’analyse de données pour accélérer leur croissance. Au-delà de l’utilisation d’outils d’analyse et d’une formation professionnelle, le métier de data analyst exige de posséder certaines compétences qui feront de lui un professionnel réputé dans ce domaine. Voici notre top 7 des compétences essentielles pour devenir data analyst et vivre de ce métier avec un salaire attractif.

1. Capacités de recueil et analyse des données

Le data analyst est un expert dans le recueil et l’analyse des données. Son quotidien au travail est d’extraire des données et de les analyser pour transmettre des informations avec des statistiques utiles. L’entreprise qui l’emploie attend de ce professionnel de partir de la big data pour trouver des idées d’amélioration, que ce soit du côté marketing, produit ou encore service client. Ce métier fait baigner le data analyst dans les données et les outils d’analyse tout au long de la journée. Les férus de chiffres et d’analyse se régalent dans cet emploi et développent leurs compétences à grande vitesse.

2. Maitriser les langages de programmation

Pour réussir dans ce métier, il est conseillé de maitriser les langages de programmation en informatique. Le data analyst en a besoin pour recueillir les données qui lui serviront à répondre à une problématique. Il doit ainsi maitriser certains langages de programmation informatique comme Python, SQL, ou encore JavaScript. L’export des données et leur analyse sont ainsi facilités. Cet expert de la big data sait exactement comment trouver les bonnes données pour transmettre ensuite les bonnes informations aux différents services de l’entreprise.

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3. Esprit d’analyse et de synthèse

C’est l’une des compétences incontournables pour exceller dans ce métier. D’ailleurs, son nom vient de là ! En effet, le data analyst doit faire preuve d’esprit d’analyse et de synthèse pour réussir sa mission : celle de collecter des données, de les analyser avec des statistiques et de restituer des informations accessibles à l’ensemble de ses collaborateurs. Sans analyse, pas de conseils d’amélioration et donc pas de gain pour l’entreprise qui emploie cet expert de la data. La formation initiale en data analyse apporte tous les outils et toutes les connaissances nécessaires pour mener à bien cette mission au quotidien.

4. Rigueur scientifique

Comme pour le data scientist, le métier de data analyst exige d’être rigoureux. Cela porte principalement sur une rigueur scientifique. Or de question de s’accommoder d’une approximation quand on est analyste et qu’il faut collecter de la donnée pour l’analyser. Cette rigueur scientifique permet d’émettre des hypothèses bien fondées et de les confronter avec la réalité émanant des données. Cet expert de la data peut ensuite s’appuyer sur son analyse pour en sortir une conclusion scientifique pertinente pour les responsables des entreprises qui l’emploient.

5. Culture économique et marketing

Tout bon data analyst ou data scientist possède une culture économique et marketing aiguisée. En effet, celui-ci doit regarder au-delà des chiffres et des outils d’analyse de données pour comprendre l’impact que ceux-ci ont sur les entreprises ou la société. Les métiers de la data ne sont ainsi pas isolés du reste des préoccupations de l’entreprise, au contraire. Ce professionnel sait faire le lien pour proposer des rapports d’analyse qui auront un réel impact sur l’activité de l’entreprise.

6. Capacités rédactionnelles

Au quotidien, le data scientist ou analyst ne se contente pas de collecter des données et de les analyser. Il doit également rédiger des rapports en lien avec ses analyses dans le cadre de son métier. Ces rapports doivent être parfaitement compréhensibles par les autres collègues travaillant dans des services différents. Il faut donc que cet expert analyste possède des compétences en rédaction. Ses capacités rédactionnelles l’aideront grandement dans son travail de restitution. Lors d’une formation pour devenir data analyst, des modules de cours sur la rédaction de rapports sont généralement prévus.

7. Compétences en communication

Tout comme des compétences rédactionnelles sont attendues pour le métier de data analyst, des compétences en communication sont essentielles. Finalement, elles sont assez complémentaires pour ce type de métiers de la donnée. Un bon data analyst ou scientist saura communiquer les résultats obtenus à différents collaborateurs avec une maitrise ou non de l’analyse de données. La formation professionnelle aide à acquérir cette compétence de base et ainsi à augmenter ses chances de décrocher en emploi en tant que data analyst.

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