Définir le salaire de votre prochain data analyst est loin d’être aisé. Pour cela, vous devez d’abord établir une fourchette salariale en fonction d’un ensemble de facteurs qui vous sont propres :
- Le niveau développement de la fonction analytique au sein de votre organisation. En effet, plus votre équipe data est structurée, plus il est facile pour un nouveau membre de s’y intégrer – d’un point de vue opérationnel comme technique. Cela affecte nécessairement le niveau d’expérience que vous devez exiger du candidat, et donc directement le salaire que vous pouvez proposer.
- L’industrie dans laquelle vous évoluez, ainsi que la spécialisation que vous attendez. Ces critères déterminent votre nombre de candidat potentiel, une industrie spécialisée étant naturellement plus restrictive qu’un marché très ouvert. Aussi les analystes spécialisés sont très prisés et bénéficient d’un effet d’enchères de la part des entreprises qui les démarchent.
- Votre besoin réel en termes d’analytics. Parfois l’intervention d’un free-lance peut s’avérer être une solution moins coûteuse, mais tout aussi efficace.
Une fois ces critères établis, il est possible de se comparer au marché et de déterminer une fourchette salariale suffisamment compétitive pour attirer les talents dont vous avez besoin. Nous vous proposons donc des chiffres précis à partir de ces observations afin de vous aider à fixer un intervalle en fonction de vos besoins.
Pourquoi vous en entendez tant parler aujourd’hui ?
La data analyse a pris une place centrale dans les entreprises au cours de la dernière décennie, et le data analyst est devenu incontournable pour toute entreprise en phase de croissance.
C’est lui qui assure le traitement des données afin de livrer des conclusions visant à améliorer l’activité de l’organisation. Il peut intervenir à tous les niveaux pour étudier les processus, le marché ou les ventes. Il doit aussi interagir avec tous les métiers, des équipes financières aux équipes marketing et commerciales.
Les missions des data analysts sont variées :
- Collecte de données,
- Création de dashboard pour faciliter la transmission des conclusions des analyses
- Reporting auprès des équipes métiers ou de la direction
- …
Il est toutefois important de noter une distinction entre deux rôles essentiels : le data analyst et le data scientist. Le second s’applique principalement à l’élaboration de modèles prédictifs et d’algorithmes d’intelligence artificielle en utilisant pour cela un large panel d’outils techniques et mathématiques. Le data scientist a donc un profil plus scientifique et une expertise plus importante dans le domaine de la data, ce qui justifie que sa rémunération soit généralement plus élevée.
Les data scientists et les data analysts se sont imposés dans les entreprises au point de devenir des pierres angulaires des organisations les plus performantes. Leurs apports sont essentiels pour toute entreprise souhaitant rester compétitive, et leur rémunération fait, par conséquent, l’objet de nombreuses considérations.
Salaire d’un data analyst, quelles différences en fonction du profil ?
RollThePay établit le salaire moyen d’un data analyst en France à 43 370 € par an avec une fourchette allant de 26 520 € à 68 172 €.
À cette large fourchette s’ajoutent les bonus et l’intéressement, qui sont aussi dispersés.
La dispersion des salaires des data analystes est donc importante, mais elle s’explique par des variations de l’expérience, des compétences et du type de contrat de l’employé.
Salaire d’un data Analyst en fonction de l’expérience
Le premier facteur de différenciation de salaire pour un data analyst est l’expérience. L’expérience d’un data analyst se traduit par une meilleure compréhension des besoins des équipes et la production d’analyses plus pertinentes. Il est donc naturel que ce soit une qualité récompensée par un salaire plus intéressant.
La croissance de la rémunération au cours de la carrière d’un data analyst n’est pas linéaire. Après quelques années d’expérience – environ 5 ans – on peut observer une marche qui peut être interprétée comme un point pivot dans la progression de l’analyste.
Cette importante augmentation (+20 à +25%) s’explique par l’apport certain qu’offre l’expérience au terme des premières années de carrière. En effet, la data analyse étant à la fois un métier technique et analytique, ce n’est que lorsque l’employé est capable de créer de véritables synergies entre ces deux facettes, et entre les différents acteurs avec lesquels il travaille, qu’il maximise la valeur ajoutée de l’analyse de données. À partir de ce moment, votre data analyst sera capable de proposer des leviers d’actions efficaces à partir d’observations factuelles.
Transformer les données brutes de la sorte implique d’avoir une certaine expérience de terrain. Après quelques années de pratique, l’analyste acquiert une intuition plus précise permettant à la fois de saisir rapidement les besoins métiers et de savoir de façon presque instinctive ce que les données peuvent offrir comme éléments de réponse.
En plus de ces critères et de ces points de référence, vous devez vous interroger sur le rôle que vous souhaitez donner à votre futur data analyst. Si vous souhaitez mettre sur pied une équipe data, à l’initiative de votre future recrue, cette dernière doit être capable de faire preuve de leadership, d’un profond sens business et d’une grande maîtrise de l’ensemble de l’écosystème technologique. Ces compétences rares doivent naturellement être valorisées dans la rémunération pour attirer les meilleurs talents.
Les principales compétences impactant le salaire d’un data analyst
L’exposition à des outils technologiques de pointes pour les data analysts explique les fortes disparités des salaires. En effet, si certains se contentent d’effectuer des analyses simples avec des outils facilement accessibles, d’autres choisissent de recourir à des softwares plus complexes et offrent ainsi des conclusions plus poussées et pertinentes. Dans le second cas, le data analyst, conscient de sa maîtrise technique, exige bien souvent une rémunération supérieure.
Les outils techniques qu’utilisent les data scientists sont particulièrement variés, du langage de programmation (R ou python généralement) aux outils de Business Intelligence (Power BI, Tableau) en passant par la gestion de base de données. Cependant tous ces outils n’offrent pas les mêmes avantages de rémunération. Lorsque les compétences techniques recherchées sont rares sur le marché, on observe une véritable inflation des salaires.
Plus encore, la maîtrise d’outils technologiques de pointes affecte fortement la rémunération des data analysts. O’Reilly a ainsi pu déterminer dans un sondage que les data analysts maîtrisant Hadoop, Spark ou Python étaient deux fois plus à avoir obtenu une importante augmentation au cours des trois dernières années. Ainsi on peut observer de fortes disparités selon les softwares utilisés.
Énumérer les compétences essentielles pour un data analyst est une tâche assez longue compte tenu de la diversité des outils et des compétences requises. De plus, la seule maîtrise de certains softwares recherchés par les entreprises ne suffit pas à être un data analyst hors pair. La data analyse est un métier complet et vaste, et un bon analyste doit savoir utiliser des techniques lui permettant de faire face à des défis aussi variés.
Il existe aussi d’importantes disparités en fonction de la zone géographique et les secteurs d’activité, avec en tête la finance et le service aux entreprises.
Salaire d’un data Analyst Freelance
Une alternative à l’embauche d’un data analyst est le free-lance. Ce choix peut-être pertinent pour répondre à des besoins plus spécifiques ou ponctuels. La question de la rémunération se pose néanmoins. La plateforme codeur permet de trouver des free-lances et présente publiquement la grille tarifaire des data analysts selon leur expérience. En septembre, le tarif journalier s’élevait à 310€, soit 44€/heure, et le coût moyen des projets était de 4 100€.
| Profil du data analyst | Tarif Journalier Moyen |
|---|---|
| Data analyst débutant | 140 |
| Data analyst junior | 280 |
| Data analyst confirmé | 350 |
| Data analyst senior | 560 |
Cette solution permet donc de bénéficier ponctuellement de l’expertise d’analystes compétents tout en limitant le coût de développement du projet.
Salaire d’un data analyst, quelles différences en fonction de l’industrie ?
Si la data analyse représente un enjeu considérable dans toutes les industries, cet or digital prend une place encore plus stratégique dans certains secteurs. De manière générale, l’importance accordée à la data, et donc la rémunération octroyée aux analystes, dépend du volume de données et de l’avantage que procure la maîtrise de celles-ci.
Ainsi, dans un secteur comme la finance, où le volume d’informations croît sans cesse, la gestion des données est devenue la clé de domination du marché. Il serait impensable aujourd’hui de voir prospérer une banque d’investissement qui ne disposerait pas d’un pôle data de pointe. Le secteur bancaire dispose de sources innombrables pour alimenter les datalakes, des données de marchés obtenues en temps réels aux informations liées aux clients. Ces données ont autant d’usages que de sources : ciblage marketing, détection d’investissement potentiel, prédiction de l’orientation des marchés…
Un deuxième secteur où l’utilisation de la data analyse est devenue centrale est celui de la santé. Là encore les sources et usages de la data sont multiples : analyses d’épidémies, aide au diagnostic, suivi de traitements… Une utilisation efficace de ces données permet d’avoir une meilleure compréhension des maladies et de proposer des traitements plus efficaces.
La data analyse est donc essentielle pour ces deux secteurs, qui ont en commun une abondance de sources d’information. Les entreprises maîtrisant ces données disposent d’un avantage concurrentiel certain. Cela provoque naturellement une inflation des salaires dans ces milieux où il faut absolument embaucher les meilleurs talents.
Plus encore, il est possible de se spécialiser au sein des industries afin de développer une véritable expertise pour certains outils. Ainsi un data analyst se spécialisant en finance, dans l’étude des marchés ou dans le domaine de la santé peut accéder à une rémunération supérieure à la moyenne. Cela s’explique principalement par des responsabilités plus importantes ou des tâches plus complexes.
Salaire d’un data analyst en France : comparaison avec l’étranger
Salaire moyen d’un data analyst junior en Europe
Selon Glassdoor, en 2021, voici la répartition des premiers salaires en euros en fonction des pays :
| Pays | Salaire junior moyen |
|---|---|
| Italie | 29 200 |
| Espagne | 30 000 |
| France | 40 000 |
| Royaume-Uni | 43 600 |
| Pays-Bas | 51 500 |
| Allemagne | 52 000 |
| Suisse | 90 000 |
Il existe une grande volatilité des salaires entre les pays, mais aussi au sein des pays. Certains sont sujets à une plus grande variance dans la fourchette salariale, comme le révèle l’étude d’O’Reily :
Toutefois, ces résultats sont à mettre en perspective avec le PIB de chaque pays. On peut observer une corrélation très nette entre PIB/habitant et salaire du data analyst. Cela se traduit par une rémunération similaire pour les data analysts en comparaison du niveau de vie du pays.
Salaire moyen d’un data analyst aux Etats-Unis
C’est aux États-Unis que l’on trouve le plus d’offres aux salaires élevés. Il peut être compliqué d’y estimer le salaire d’un data analyst compte tenu de la largeur de la fourchette salariale. La rémunération dépend principalement de deux facteurs : la ville et l’entreprise. Voici la rémunération moyenne selon la ville d’après une étude de Etudes tech:
- Seattle : 150 000$ par an ;
- San Francisco : 135 000$ par an ;
- Los Angeles : 135 000$ par an ;
- New York : 100 000$ par an ;
- Phoenix : 96 000$ par an ;
- Washington : 87 000$ par an ;
Le salaire du data analyst dépend aussi fortement de l’entreprise dans laquelle celui-ci travaille. Les salaires dans les réputées GAFAM sont généralement les plus élevés (jusqu’à 140 000$ chez Meta). Les cabinets de conseils ou les grandes entreprises américaines telles que Target offrent aussi de très importantes rémunérations.
Ainsi, le salaire d’un data analyst varie grandement en fonction de l’entreprise, de l’industrie et de l’expérience. Il faut donc prendre en compte chacun de ces critères pour estimer la juste rémunération d’un candidat ou pour se fixer un objectif de revenu.
La data analyse est un métier varié qui permet d’évoluer rapidement en progressant sur des thématiques techniques et business, et pour lequel de nombreuses formations existent, quel que soit le niveau !