Data analyst

Métiers

Data analyst

Le Data analyst permet la prise de décision dans de multiples applications de l'entreprise, en valorisant les données massives. Il assure le nettoyage de la donnée et définit le niveau de qualité attendu, et adapte pour cela, l'acquisition, la structuration et l'exploitation des données en fonction des besoins à traiter. Il retranscrit la donnée dans des modèles de visualisation adaptés au public cible.

Appelé aussi :
  • Business analyst
  • Analyste données massives
  • Statisticien

Famille Métier

Code(s) ROME proche(s)

M1403 - Études et prospectives socio-économiques

Activités principales

Le Data analyst utilise sa boîte à outils mathématiques, statistiques et informatiques pour agréger les données utiles à la problématique, la structurer et l'exploiter pour permettre les prises de décisions. Ses activités principales sont :

  • Analyse de la problématique métiers et des données qui permettraient aux interlocuteurs métiers de décider
  • Identification et récupération des données utiles
  • Tests de pertinence et d'exploitabilité de la donnée
  • Structuration et retraitement des données (complétude, traitements intermédiaires)
  • Exploitation statistique, tests d'outils décisionnels auprès des interlocuteurs métiers et communication par la vulgarisation du travail réalisé

Différents Contextes du Métier

Le Data analyst intervient dans des applications industrielles de différents secteurs, mais il peut aussi intervenir sur des applications décisionnelles touchant à la gestion d'entreprise.

  • Énergies : analyse des données de maintenance et d'orientation de panneaux solaires en vue d'optimiser des rendements énergétiques
  • Automobile : utilisation des données de conduite des véhicules pour mieux connaître les caractéristiques des conducteurs et adapter les options à bord

Il utilise des données et outils de multiples natures qu'il faut rendre exploitables et compréhensibles grâce aux technologies

  • Big Data : utilisation des données de consommation énergétique pour traduire les heures et amplitude d'usages (l'utilisation du Big Data implique une vigilance quant à ses risques et limites)
  • Algorithmes : prédiction des taux de rebus selon les données de production (ex : vitesse d'une chaîne de production)
  • Data visualisation : mise en place de tableaux de bord automatisés à destination des décideurs techniques

Il collecte et exploite des données tout au long du cycle de vie du produit pour les mettre en relation

  • Maintenance : détection de signaux faibles pour anticiper les opérations préventives et assurer la continuité de production
  • Conception : apport d'analyse issue de la maintenance des versions précédentes du produit

Les facteurs principaux dans l'exploitation des données sont la propriété intellectuelle et la protection des données

  • Norme Européenne : règlement Général pour la Protection des Données (RGPD) qui protège notamment les données à caractère personnel des clients
  • Propriété intellectuelle / industrielle : limites d'exploitation des données propriétés des entreprises

Compétences Métier info

Cette rubrique met en avant les principales macro-compétences et compétences associées, nécessaires à l’exercice du métier.

Les compétences sont présentées selon 3 catégories : techniques, transverses et comportementales.

Techniques

  • Transition numérique info

    Transition écologique : Par la mise en œuvre de la compétence, le métier agit positivement sur la transition écologique.

    Transition numérique : Par la mise en œuvre de la compétence, le métier agit positivement sur la performance et la pérennité de l'entreprise, grâce à l'utilisation de technologies numériques.

Exploiter des données massives

Identifier les sources de données utiles pour la décision à accompagner
Consolider et retraiter les données pour les rendre exploitables
Identifier les tendances clés et signaux faibles et les analyser

Intégrer des outils de Data Science

Adapter un outil de décision selon la nature, la quantité et le rythme d'actualisation des données sources
Anticiper la récurrence de l'analyse et adapter un outil d'aide à la décision automatisé pour les décideurs
Accompagner les décideurs dans l'utilisation des outils de visualisation

Déterminer une approche mathématique ou statistique

Identifier une approche statistique ou mathématique d'un problème métier
Déterminer la faisabilité technologique d'une solution algorithmique
Prédire une tendance statistique à partir d'un modèle de probabilité

Transverses

  • Transition numérique info

    Transition écologique : Par la mise en œuvre de la compétence, le métier agit positivement sur la transition écologique.

    Transition numérique : Par la mise en œuvre de la compétence, le métier agit positivement sur la performance et la pérennité de l'entreprise, grâce à l'utilisation de technologies numériques.

  • Transition écologique info

    Transition écologique : Par la mise en œuvre de la compétence, le métier agit positivement sur la transition écologique.

    Transition numérique : Par la mise en œuvre de la compétence, le métier agit positivement sur la performance et la pérennité de l'entreprise, grâce à l'utilisation de technologies numériques.

Organiser un projet

Analyser et gérer les risques globaux (industriels, projet, cybersécurité, environnement, etc.)
Planifier et répartir les tâches selon le besoin d'expertise et la charge de travail
Organiser une communication efficace entre les parties prenantes du projet

Analyser et exploiter des données massives

Recueillir un ensemble de données à l'aide de capteurs
Réaliser des simulations dynamiques à l'aide de logiciels et outils numériques dédiés
Intégrer l'intelligence artificielle dans le développement des solutions techniques

Mener et intégrer une veille

Organiser une veille technologique sur l'évolution des technologies, procédés et méthodes
Assurer une veille permanente sur les normes et la règlementation et suivre l'ensemble des tendances quantitatives et qualitatives autour d'une problématique
Développer l'usage de nouvelles technologies et insuffler de nouvelles méthodes de travail auprès des équipes

Comportementales

S'adapter à des situations diversifiées

Adapter sa méthodologie en fonction du projet et en prenant en compte divers paramètres (budget, clientèle cible, planning, etc.)
Adapter son organisation à la diversité, à l'incertitude et à la complexité des situations
Se montrer agile et proactif dans ses démarches (intrapreneuriat)

Assurer une communication constructive avec l'ensemble des collaborateurs

Transmettre les informations utiles au projet et communiquer avec l'ensemble des collaborateurs concernés
Entretenir des relations constructives pour favoriser la collaboration entre les différents interlocuteurs
Travailler seul ou en équipe grâce à des outils et des méthodes partagées, en réseau et à distance

Intégrer une méthode d'organisation

Identifier et satisfaire les enjeux et objectifs du projet
Se montrer méthodique et cerner le périmètre d'un projet
Hiérarchiser et ordonnancer ses étapes de travail

Voies d'accès possibles au métier

Liste non exhaustive, à titre indicatif.

Diplômes

  • MASTER mention Sciences des données
  • Diplôme d'ingénieur - spécialité intelligence artificielle et masses de données
  • MASTER mention Informatique - parcours big data / science des données
  • MASTER mention Mathématiques appliquées, statistique - parcours data science/statistique et data science, ingénierie mathématique/data science et modélisation statistique
  • Mastère spécialisé - Expert en sciences des données

Certificat de Qualification Paritaire de la Métallurgie - CQPM

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