Pour recruter un Data Analyst, il est essentiel d’avoir une compréhension très claire de son rôle dans l’entreprise et des compétences requises, qui sont comme nous le verrons un subtil mélange de hard et de soft skills.
Votre première étape, en tant que recruteur, va consister à rédiger une fiche de poste décrivant le rôle de la personne dans l’entreprise, les résultats attendus et les compétences exigées. Pour réaliser cette étape, nous vous conseillons de découvrir cet excellent modèle basé sur le fameux livre « Who: The A Method for Hiring ».
Dans notre article, nous avons fait le choix de la simplicité. Après avoir rappelé ce qu’était un Data Analyst, son rôle, ses tâches, nous passerons en revue les principales compétences attendues.
Précisons d’emblée que les compétences recherchées varient en fonction des caractéristiques et de la taille de l’organisation. Pour prendre un exemple très simple, si vous n’avez pas de data engineer, vous devrez recruter un data analyst capable de jouer le rôle de data engineer, de gérer les pipelines de données. On parle parfois d' »analytics engineer » pour définir ces profils polyvalents.
La graphique proposée ci-dessus met en avant les compétences techniques recherchées par les recruteurs. On retrouve les grands classiques : la maîtrise du SQL (la base), des outils de BI, d’Excel, des langages de programmation Python ou R…Mais la qualité d’un data analyst se mesure de plus en plus à ses soft skills comme nous allons le voir. Bonne lecture !
📕 Sommaire
Comprendre le rôle d’un Data Analyst
Les différents rôles dans une équipe data
Parce qu’une image vaut mieux que mille mots, commençons par cette belle illustration des différents rôles dans une équipe data :
Une équipe data réunit des profils dont les compétences se répartissent autour de 3 grands pôles :
Ces trois pôles dessinent un ensemble de rôles. Nous avons parlé des Data Engineers, des Data Analysts, des statisticiens. Mais il existe aussi des profils à l’intersection de plusieurs pôles, comme le montre très bien le schéma. Le Data Analyst est à l’intersection du pôle Analysis et du pôle Statistics. Les analytics engineers sont en quelque sorte des data analysts ayant une forte appétence pour la gestion des flux et transformations de données (ETL).
Surtout, ces différents rôles peuvent être endossés par 1 ou n personnes suivant la taille de l’organisation et les enjeux autour de la data. Typiquement, dans les petites organisations, le Data Analyst et le Data Engineer sont généralement la même personne. À l’inverse, dans les grandes organisations, un même rôle peut être partagé entre plusieurs personnes.
Data Engineer Vs Data Analyst vs Data Scientist
Avant d’entrer dans le détail des compétences nécessaires à un Data Analyst, rappelons les différences entre un Data Analyst, un Data Engineer, un Data Scientist et un Analytics Engineer.
Data Engineer, le gestionnaire des pipelines de données
Le data engineer est le rôle qui consiste à mettre en place les pipelines de données. Il gère la manière dont les données sont stockées dans le système d’information, chargées dans l’entrepôt de données et redistribuées dans les différents outils de l’entreprise. Il est responsable de l’infrastructure data de l’entreprise. C’est un technicien.
En résumé, le data engineer est celui qui gère les process ETL : Extraction – Transformation – Load. Il utilise pour cela des outils spécialisés comme Stitch ou Fivetran. Il assure la maintenance et les évolutions du data warehouse cloud de l’entreprise : Snowflake, BigQuery, Redshift, Azure…
Pour prendre des exemples parlants, c’est votre data engineer qui garantit que votre instance dbt est bien sur la dernière version, qui gère les permissions dans Snowflake, qui gère et édite les workflows Airflow.
Data Analyst, celui qui transforme les données en enseignements business
Le Data Analyst a pour rôle de dégager des enseignements à partir de l’analyse des données de l’entreprise. Il est chargé de faire « parler les données », via des outils de Business Intelligence et des méthodes d’analyse. Il construit des tableaux de bord et des data visualizations à l’aide d’outils comme Power BI, Tableau ou Looker.
Le Data Analyst est sans doute le rôle le plus important dans une équipe data, car c’est lui qui fait le pont entre le reste de l’équipe data et les équipes métier. Il analyse les données pour répondre aux questions posées par les décideurs et le métier.
Il a un pied dans les données et un pied dans le business.
Mais nous aurons l’occasion dans quelques instants de revenir en détail sur ce rôle clé 🙂
Data scientist, le constructeur de modèles d’analyse avancés (machine learning, IA…)
Le data scientist créé des modèles d’analyse, des algorithmes de machine learning pour prédire ou automatiser les actions data-dépendantes. Il se base sur les principes de la data science pour répondre à des questions complexes auxquelles l’analyse classique ne permet pas de répondre.
Les tâches et responsabilités d’un Data Analyst
Recentrons-nous sur le métier de Data Analyst. Le rôle d’un Data Analyst est d’interpréter les données pour répondre à des problématiques spécifiques.
Voici une liste des principales tâches qu’un Data Analyst est amené à réaliser au cours de ses journées :
Les tâches d’un data analyst varient d’une entreprise à l’autre. Le travail d’un data analyst ne sera pas le même dans une petite organisation et dans une grande organisation. Dans les entreprises qui ont de grosses équipes data, le data analyst utilise beaucoup moins ses compétences en modélisation de données (ce travail est confié aux analytics engineers) mais est beaucoup plus focus sur la compréhension du business et la collaboration entre l’équipe data & les équipes métier.
Si vous envisagez de recruter un data analyst et que vous cherchez de l’inspiration pour rédiger la fiche de poste parfaite, nous vous conseillons la lecture de cet excellent article de getdbt : Guide to writing data, analytics engineer, and data analyst job descriptions.
Les compétences techniques d’un Data Analyst
SQL
C’est la compétence technique numéro 1. C’est le principal outil utilisé par les data analysts pour mettre à jour, organiser et explorer les données stockées dans des bases relationnelles. SQL est un langage de base de données très puissant sur lequel les data analysts peuvent facilement passer plusieurs heures par jour. Vous trouverez la mention de « SQL » dans toutes les fiches de poste de Data Analyst.
Dans tous les process de recrutement, on demande au candidat de rédiger des requêtes SQL. C’est vraiment la base. Le succès de SQL, qui est un langage remontant aux années 1970 (!), s’explique par le succès persistant des bases de données relationnelles.
Voici quelques exemples de la manière dont un data analyst utilise le SQL :
Tableurs
Reconnaissons qu’il est parfois plus facile de gérer, visualiser et manipuler vos données dans une feuille de calcul après les avoir requêtées avec SQL. Utiliser des tableurs n’est sans doute pas la compétence la plus intéressante, mais c’est probablement l’une de celles qu’un data analyst utilise le plus souvent au quotidien.
Microsoft Excel et Google Sheets sont les deux principales solutions du marché. Excel propose des fonctionnalités plus avancées mais Google Sheets a l’avantage d’être plus adapté au travail collaboratif.
Voici quelques exemples de la manière dont un data analyst utilise les tableurs Excel ou Google Sheets :
Langages de programmation (R et Python)
SQL permet d’extraire les données dont on a besoin à partir de l’entrepôt de données. Les langages de programmation R et Python, quant à eux, permettent de faire des analyses (beaucoup) plus avancées que ce qu’il est possible de faire avec un tableur Excel.
Les langages de programmation les plus utilisés par les data analysts sont R et Python. Ce ne sont pas les seuls. On utilise aussi (mais beaucoup moins) SAS et Java. Maîtriser un ou plusieurs langages de programmation est un gros avantage quand on est data analyst.
Voici quelques exemples de la manière dont un data analyst utilise les langages de programmation R ou Python :
Il y a des tonnes de fonctions qui utilisent des méthodologies statistiques et peuvent être mises en œuvre grâce aux langages de programmation. Tous les data analysts ne maîtrisent pas ces langages, mais c’est un avantage compétitif certain. Il est de plus en plus conseillé, quand on est data analyst ou qu’on aspire à le devenir, de maîtriser au moins un de ces langages informatiques.
Data Visualization
Les data analysts doivent être capables de partager de manière claire, simple et concise les résultats de leurs analyses. La data visualization permet de communiquer des informations et des enseignements basés sur la data à des personnes qui ne sont pas data analysts.
Elle consiste, comme son nom l’indique, à utiliser des moyens visuels : graphiques, courbes, bâtonnets, etc. pour illustrer des enseignements. La Data Visualization est une des compétences incontournables du data analyst. Tableau, Power BI, Jupyter Notebook et Excel sont parmi les outils les plus populaires pour créer des data visualizations.
Voici quelques exemples de la manière dont un data analyst utilise la data visualization :
Data preparation
On estime que près de 80% du temps de travail des professionnels de la data consiste à nettoyer et préparer les données. C’est colossal. Mais ce travail est indispensable car avant d’analyser les données il faut les réunir, les consolider, les nettoyer et parfois les transformer. De mauvaises données aboutissent à de fausses analyses.
Ce n’est clairement pas la partie la plus intéressante du métier de data analyst. C’est d’ailleurs dommage que la data prep continue de consommer autant de bande passante quand on sait qu’il existe des solutions (dont Octolis) permettant d’automatiser toutes les étapes de préparation des données.
Voici quelques exemples de la manière dont un data analyst utilise la data preparation :
Les soft skills que doit maîtriser un Data Analyst
La pensée critique
Cette compétence n’est pas propre au métier de data analyst, tout le monde est d’accord. Mais c’est important de la mentionner ici car c’est le genre de compétences qui permet de distinguer les bons data analysts des moins bons.
Qu’est-ce que la pensée critique appliquée à la data analysis ? C’est, par exemple, la capacité à savoir quelles données collecter et comment les processer pour obtenir les réponses aux questions qu’on cherche. Connecter des données ne nécessite pas de pensée critique. Mais savoir quelles données connecter, c’est une autre affaire et c’est sur cette capacité, souvent fondée sur l’intuition, qu’on reconnaît un bon data scientist. La pensée critique, c’est aussi ce qui permet au data analyst :
L’écriture et la communication
Le data scientist interprète les données pour aider les décideurs à prendre des décisions et les équipes métier à travailler plus efficacement. Contrairement au data engineer, le data analyst est en contact direct avec les autres parties prenantes de l’entreprise. Il doit savoir se faire comprendre d’elles. Le data analyst doit savoir s’exprimer face à des personnes qui n’ont pas forcément de compétences en analyse data.
Les compétences relationnelles font partie des soft skills du data analyst. Il doit savoir s’exprimer, parler, expliquer, mais aussi écouter (en phase de kick off, le data analyst écoute plus qu’il ne parle). Il doit savoir vulgariser, parler de manière simple et accessible de sujets techniques parfois très ardus.
Un data analyst est amené à rédiger des rapports et des recommandations. Il doit donc aussi savoir écrire. Il doit être bilingue et maîtriser aussi bien la langue des chiffres que celles des mots.
Les capacités communicationnelles sont une compétence fondamentale : vous pouvez être le meilleur analyste du monde, si vous ne savez pas expliquer les résultats de vos analyses et convaincre vos collègues de l’intérêt de vos analyses, vous ne faites pas le job jusqu’au bout.
La résolution de problèmes
Un data analyst est une personne qui trouve des réponses à des questions posées par les équipes métier. Il doit avoir une bonne compréhension des questions posées et des problèmes sous-jacents à résoudre. Il doit être capable de reformuler les questions dans le langage de la data et de l’analyse.
Son rôle est aussi de découvrir des patterns, des tendances et des relations entre données permettant d’amener à des découvertes utiles. La résolution de problèmes est une compétence indissociable de la pensée critique. Il faut être innovant et créatif pour devenir un bon data scientist.
La compréhension du business
Le data scientist ne travaille pas dans les nuages, même s’il utilise certainement beaucoup d’outils cloud. Il travaille au sein d’une entreprise qui évolue dans un secteur spécifique, avec une activité particulière, des parcours clients singuliers.
Le data analyst est partie prenante de son entreprise. Son travail, ses analyses sont au service des finalités business : améliorer la productivité, mieux cibler les clients, réduire les coûts, réduire le churn, augmenter la performance commerciale, etc.
Une bonne compréhension de l’activité et du contexte métier de l’entreprise est absolument indispensable. Un data analyst qui travaille pour une boutique en ligne, par exemple, doit avoir une parfaite compréhension du ecommerce et de ses enjeux. Un data analyst qui travaille pour une entreprise de vente de quincaillerie aux professionnels doit comprendre ce marché et son fonctionnement.
Nous avons fait le tour des principales compétences techniques et « soft » requises pour exercer le métier de Data Analyst. En tant que recruteur, ce sont toutes les compétences que vous devez évaluer. En fonction de votre entreprise et de votre besoin, certaines compétences seront plus critiques que d’autres. Quoi qu’il en soit, prenez le temps de faire le bon choix. Le recrutement d’un data analyst est une étape importante dans la vie d’une entreprise.