Le data analyst transforme des données brutes en informations exploitables pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Son rôle consiste à collecter, structurer, analyser et visualiser des données afin d’éclairer les enjeux marketing, commerciaux, financiers, opérationnels ou stratégiques d’une organisation.
À l’EMLV, ce métier s’inscrit dans une approche hybride qui associe management, data, systèmes d’information, marketing digital, CRM, business intelligence, pilotage de la performance et transformation des organisations. La spécialisation master Digital Marketing & Data Analytics constitue une voie cible pour les profils orientés data marketing, analyse de la performance digitale, CRM, acquisition, e-commerce et reporting. La spécialisation Management des Systèmes d’Information & des Data permet d’aborder la data sous l’angle des systèmes d’information, de la transformation digitale, de la gouvernance des données, des outils métiers et du lien entre business et technologie.
Les parcours EMLV associés au métier de data analyst varient selon l’usage professionnel de la donnée : marketing digital, CRM, business intelligence, pilotage de la performance, systèmes d’information, conseil, finance, transformation digitale ou aide à la décision.
Le data analyst aide les équipes à comprendre ce que disent les données. Il part de données souvent dispersées — ventes, clients, campagnes, trafic web, CRM, finances, opérations, stocks, satisfaction, usage produit — pour produire des analyses utiles aux décisions de l’entreprise.
Son rôle ne se limite pas à produire des tableaux ou des graphiques. Il doit comprendre la question métier, vérifier la qualité des données, choisir les bons indicateurs, interpréter les résultats et formuler des recommandations compréhensibles pour des équipes qui ne sont pas toujours expertes en data.
Dans une direction marketing, il peut analyser la performance de campagnes, les sources d’acquisition, les parcours clients ou la fidélisation. Dans une direction commerciale, il peut suivre le pipeline, les ventes, la conversion ou les prévisions. Dans une équipe finance, il peut travailler sur des marges, des budgets ou des indicateurs de rentabilité. Dans une équipe SI ou transformation, il peut contribuer à la structuration des données, aux tableaux de bord et à l’amélioration des outils de pilotage.
Les intitulés varient selon les organisations, les outils utilisés et le rattachement du poste :
Dans certaines entreprises, le data analyst est très orienté marketing ou digital. Dans d’autres, il travaille davantage sur la finance, les opérations, les systèmes d’information, la relation client ou la performance commerciale.
Le data analyst intervient sur la collecte, la fiabilisation, l’analyse, la visualisation et l’interprétation des données.
Une mission peut porter sur l’analyse de la performance d’une campagne marketing, la construction d’un tableau de bord commercial, l’étude du churn client, la segmentation d’une base CRM, l’analyse d’un tunnel de conversion, le suivi de la rentabilité d’un produit ou la mise en place d’indicateurs pour une direction métier.
Le data analyst utilise des outils de bases de données, tableurs, business intelligence, data visualisation, statistiques, tracking, CRM et parfois programmation.
Le choix des outils dépend du contexte. Un data analyst marketing travaillera beaucoup avec les données CRM, web analytics et campagnes. Un data analyst orienté SI ou business intelligence manipulera davantage des bases de données, ERP, outils BI et modèles de reporting.
Les indicateurs suivis dépendent du métier accompagné. Le data analyst ne travaille pas sur un seul type de KPI : il adapte ses analyses aux objectifs de l’équipe qui utilise les données.
La valeur du data analyst repose sur sa capacité à relier ces indicateurs à une question concrète : pourquoi une campagne convertit moins, pourquoi un segment client se désengage, pourquoi les ventes progressent sur un canal, pourquoi un processus ralentit ou quel levier peut améliorer la performance.
Le métier demande une combinaison de compétences techniques, analytiques, métiers et relationnelles. Un bon data analyst doit savoir manipuler les données, mais aussi expliquer ce qu’elles signifient pour l’entreprise.
Le data analyst analyse les données existantes pour produire des indicateurs, tableaux de bord, diagnostics et recommandations. Il travaille principalement sur l’aide à la décision et la compréhension de la performance.
Le data scientist construit des modèles plus avancés, souvent prédictifs ou algorithmiques. Il peut travailler sur du machine learning, de la modélisation statistique, de la recommandation, de la détection d’anomalies ou de l’intelligence artificielle.
Le business analyst se concentre davantage sur les besoins métiers, les processus, les outils, les projets et les recommandations d’amélioration. Il utilise souvent la donnée, mais son périmètre peut être plus large que l’analyse quantitative.
Le BI analyst est proche du data analyst, avec une orientation forte vers les tableaux de bord, l’architecture de reporting, les outils de business intelligence et la mise à disposition d’indicateurs pour les directions métiers.
Le marketing data analyst se spécialise dans les données marketing : campagnes, acquisition, CRM, conversion, parcours clients, segmentation, fidélisation et performance digitale.
Le métier de data analyst évolue avec la croissance des volumes de données, la généralisation des outils BI, le développement de l’intelligence artificielle, les exigences de conformité et le besoin de décisions plus rapides dans les organisations.
Les entreprises ne recherchent pas uniquement des tableaux de bord. Elles attendent des analyses qui permettent de comprendre, prioriser et décider. Le data analyst doit donc dépasser la production de chiffres pour formuler des conclusions utiles.
Une analyse fiable dépend de données propres, cohérentes et bien définies. Doublons, erreurs de saisie, définitions différentes d’un même indicateur ou données incomplètes peuvent fausser les décisions.
La data doit pouvoir être comprise par les équipes marketing, commerciales, financières, RH, supply chain ou direction générale. La visualisation, la pédagogie et le data storytelling deviennent essentiels.
L’IA peut accélérer certaines tâches d’analyse, de classification, de détection ou de synthèse. Le data analyst doit savoir utiliser ces outils avec discernement, sans perdre le contrôle de la qualité, des sources et de l’interprétation.
Les données clients, commerciales ou comportementales doivent être utilisées dans un cadre conforme aux règles de protection des données, de confidentialité et de gouvernance interne.
Le data analyst peut exercer dans presque tous les secteurs, dès lors que l’organisation dispose de données à analyser et d’indicateurs à suivre.
Dans une start-up, le data analyst peut couvrir un périmètre très large : acquisition, produit, ventes, CRM, finance et opérations. Dans un grand groupe, il est souvent spécialisé par direction, outil, marché, pays ou type de données.
La rémunération varie selon l’expérience, la maîtrise technique, le secteur, la localisation, les outils utilisés, le volume de données traité et la proximité avec les décisions stratégiques.
À titre indicatif :
Ces fourchettes doivent être actualisées chaque année à partir de sources fiables : APEC, cabinets de recrutement spécialisés, études de rémunération data, business intelligence, marketing digital, systèmes d’information, conseil ou tech.
Un diplôme de niveau Bac+5 en data analytics, business analytics, management, marketing digital, systèmes d’information, finance, économie, commerce ou ingénierie constitue une voie adaptée. Le métier demande une double compétence : compréhension des données et compréhension des besoins métiers.
À l’EMLV, le Programme Grande École permet de construire un socle en management avant une spécialisation en cycle master. La spécialisation Digital Marketing & Data Analytics constitue une voie cible pour les profils orientés data marketing, CRM, acquisition digitale, e-commerce, marketing automation, reporting et analyse de la performance.
La spécialisation Management des Systèmes d’Information & des Data permet d’aborder le métier sous l’angle des systèmes d’information, de la transformation digitale, des outils métiers, de la gouvernance des données, de la data appliquée aux processus et du lien entre directions business et équipes IT.
Le MSc Digital Business Analytics peut également renforcer une trajectoire orientée business intelligence, data visualisation, analyse de données, pilotage de la performance, stratégie digitale et aide à la décision.
L’alternance constitue une voie pertinente pour se former au métier de data analyst. Elle permet de travailler sur des données réelles, des tableaux de bord, des reportings, des bases clients, des campagnes, des indicateurs métiers, des outils BI ou des analyses demandées par les équipes opérationnelles.
Une première expérience en alternance peut conduire vers des postes d’assistant data analyst, assistant business analyst, assistant CRM analyst, chargé de reporting, assistant marketing data, assistant BI ou chargé d’études data. Ces expériences permettent ensuite d’évoluer vers un poste de data analyst.
Le poste de data analyst peut conduire vers des fonctions data, business intelligence, marketing analytics, conseil, systèmes d’information ou transformation digitale.
La progression dépend de la maîtrise des outils, de la capacité à comprendre les enjeux métiers, de la qualité des analyses produites et de l’aptitude à transformer les résultats en décisions utiles.
Plusieurs métiers appartiennent au même environnement professionnel :
Ces métiers se distinguent par leur angle : analyse de données, pilotage métier, SI, transformation digitale, marketing digital, CRM, produit, conseil ou management de la donnée.
Le data analyst collecte, nettoie, analyse et visualise des données pour aider les entreprises à prendre des décisions. Il produit des tableaux de bord, identifie des tendances, explique des écarts et formule des recommandations à partir des données.
Un data analyst junior peut percevoir environ 38 000 à 45 000 € brut par an. Un data analyst confirmé peut évoluer autour de 50 000 à 70 000 €. Un profil senior, BI analyst senior ou analytics manager peut atteindre 70 000 à 95 000 € brut par an selon le secteur et le périmètre.
Un diplôme de niveau Bac+5 en data analytics, business analytics, management, marketing digital, systèmes d’information, finance ou ingénierie constitue une voie adaptée. À l’EMLV, les spécialisations Digital Marketing & Data Analytics et Management des Systèmes d’Information & des Data permettent de construire une trajectoire vers ce métier.
Le data analyst analyse les données pour produire des indicateurs, tableaux de bord et recommandations. Le data scientist travaille davantage sur des modèles prédictifs, algorithmes, machine learning ou projets d’intelligence artificielle.
Le data analyst est centré sur l’analyse de données. Le business analyst travaille plus largement sur les besoins métiers, les processus, les outils, les projets et les recommandations d’amélioration. Les deux métiers peuvent se recouper dans les projets de transformation digitale.
La maîtrise de SQL est souvent attendue. Python ou R peuvent être demandés selon les postes, notamment pour automatiser des analyses, traiter des volumes importants ou travailler sur des modèles plus avancés. Excel et les outils BI restent également essentiels.
Les outils les plus fréquents sont Excel, SQL, Power BI, Tableau, Python, Google Analytics, CRM, ERP et outils de reporting. Le choix dépend du secteur et du type de données analysées.
Oui. L’alternance permet de travailler sur des données réelles, des reportings, des tableaux de bord, des bases CRM, des indicateurs marketing, commerciaux ou financiers, et de développer une première expérience opérationnelle.
Les recrutements concernent le marketing digital, le e-commerce, le SaaS, la banque, l’assurance, le retail, la grande consommation, le conseil, l’industrie, la santé, la logistique, les médias, l’énergie et les services B2B.
Oui. Elle permet de travailler les compétences liées à la data marketing, au CRM, à l’acquisition digitale, au reporting, au e-commerce, à l’analyse de performance et au pilotage par les indicateurs.
Les parcours de l’EMLV associés à la data, au digital et aux systèmes d’information articulent analyse de données, business intelligence, marketing digital, CRM, outils SI, gestion de projet, transformation digitale et aide à la décision. Cette approche correspond à l’évolution des fonctions data, qui recherchent des profils capables de comprendre les données, les outils, les usages métiers et les enjeux de performance des organisations.