Fiche métier : Data analyst junior

Cette fiche métier vise à offrir une vue d’ensemble complète sur le rôle, les missions, les compétences et les perspectives d’évolution du ou de la Data analyst junior, un poste au carrefour de la technique, de la stratégie et de la prise de décision.

1. Présentation du métier

1.1. Qu’est-ce qu’un(e) Data analyst junior ?

Le ou la Data analyst junior est un(e) professionnel(le) chargé(e) de collecter, traiter, interpréter et valoriser les données afin d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.
Il (elle) transforme des volumes de données brutes (issues des ventes, du web, des réseaux sociaux, des outils métiers…) en informations exploitables pour orienter la stratégie.

Ce poste, de plus en plus présent dans les PME comme dans les grands groupes, est devenu essentiel car les données constituent un levier de performance.
Le Data analyst junior intervient souvent sous la supervision d’un(e) Data analyst confirmé(e) ou d’un(e) Data scientist, et travaille étroitement avec les équipes marketing, financières ou informatiques.

C’est un métier qui combine rigueur analytique, sens critique et maîtrise des outils numériques.

1.2. Descriptif du poste

Le Data analyst junior intervient tout au long de la chaîne de traitement de la donnée :
il (elle) collecte les informations pertinentes, les nettoie, les structure puis les analyse à l’aide d’outils spécialisés.
Ses conclusions permettent de détecter des tendances, d’optimiser les processus internes et de mesurer la performance des actions.

Dans les structures plus petites, il (elle) peut aussi être amené(e) à concevoir des tableaux de bord automatisés, à former les utilisateurs aux outils ou à collaborer avec les équipes IT pour améliorer les bases de données.

Son rôle est donc à la fois technique, analytique et stratégique.

1.3. Les principales missions du poste

Les principales missions du ou de la Data analyst junior sont les suivantes :

• Collecte et nettoyage des données
  Il (elle) identifie les sources de données pertinentes (bases internes, outils CRM, ERP, Google Analytics, réseaux sociaux…) et s’assure de leur fiabilité.
  Le nettoyage et la structuration des données sont essentiels pour garantir des analyses justes.

• Analyse et interprétation des données
  À l’aide d’outils tels qu’Excel, Power BI, SQL ou Python, il (elle) détecte des tendances, construit des indicateurs et propose des visualisations claires pour faciliter la prise de décision.

• Création de tableaux de bord et reporting
  Il (elle) met en place des rapports automatisés (via Power BI, Tableau, Google Data Studio…) pour suivre les performances et permettre un pilotage en temps réel.

• Communication des résultats
  Le ou la Data analyst junior synthétise ses analyses sous forme de présentations, graphiques et rapports compréhensibles par les non-spécialistes.

• Amélioration continue et qualité des données
  Il (elle) participe à l’amélioration des processus de collecte et de gestion des données, et veille à la cohérence des indicateurs utilisés par l’entreprise.

1.4. Type d’entreprise recrutant ce métier

Le poste de Data analyst junior se retrouve dans un large éventail d’organisations :

• PME et ETI : pilotage commercial, suivi de la performance, analyse des ventes ou du comportement client.
  
  
• Grands groupes : intégration à un pôle data ou BI (Business Intelligence) pour le reporting global et la performance financière.
  
  
• Start-up : analyses agiles sur les produits, la croissance ou le marketing digital.
  
  
• Sociétés de conseil et ESN : missions d’analyse pour des clients de différents secteurs (finance, retail, santé, énergie…).
  
  
• Secteur public et collectivités : analyse des données socio-économiques et amélioration des politiques publiques.

2. Compétences et formation

2.1. Compétences nécessaires

2.1.1. Compétences techniques

• Maîtrise des outils d’analyse et de visualisation de données
  Excel, Power BI, Tableau, Google Data Studio ou Python sont les piliers du métier.
  Ces outils permettent de transformer les données en représentations claires et exploitables.

• Connaissance du langage SQL
  Indispensable pour interroger les bases de données et extraire des informations pertinentes.

• Notions de programmation et d’automatisation
  Python (pandas, numpy, matplotlib) ou R peuvent être utilisés pour automatiser les traitements et réaliser des analyses avancées.

• Esprit statistique et analytique
  Comprendre les indicateurs, savoir corréler des variables, et interpréter correctement les résultats chiffrés sont des compétences clés.

• Culture business et compréhension des enjeux métiers
  Le Data analyst ne se contente pas de produire des chiffres : il doit comprendre la stratégie et proposer des analyses pertinentes pour la direction.

2.1.2. Qualités personnelles

• Rigueur et précision
  La fiabilité des résultats dépend directement de la qualité des données et de leur traitement.

• Curiosité et esprit critique
  Il (elle) ne se limite pas à constater : il (elle) cherche à comprendre les causes et à proposer des solutions.

• Capacité de vulgarisation
  Savoir expliquer une analyse complexe de manière claire et accessible à des interlocuteurs non techniques.

• Esprit de collaboration
  Le Data analyst travaille souvent en lien avec les équipes marketing, commerciales, financières et IT.

• Autonomie et sens de l’initiative
  Il (elle) doit être capable de structurer son travail et de proposer des pistes d’amélioration sans attendre des consignes précises.

2.2. Formation initiale et continue

2.2.1. Formation initiale

• BTS Services Informatiques aux Organisations (SIO)
  Apporte les bases techniques de l’informatique et des bases de données.
  
  
• BUT Statistique et Informatique Décisionnelle (STID)
  Formation de référence pour l’analyse statistique et la data visualisation.
  
  
• Licence professionnelle Métiers de la Data ou de la BI
  Spécialise dans le traitement, la visualisation et la mise en forme des données.
  
  
• Master en Data Analytics, Informatique Décisionnelle ou Économie Appliquée
  Permet d’accéder rapidement à des postes plus stratégiques.

2.2.2. Formation continue

• Formation Power BI : création de tableaux de bord dynamiques

• Formation Excel avancé : gestion et analyse de données

• Formation Python pour la Data Analysis

• Formation SQL pour analystes
• Certification TOSA Excel / Power BI / Python

Ces formations sont idéales pour les profils en reconversion ou souhaitant évoluer vers des postes d’analyste confirmé(e).

3. Avantages et inconvénients du métier

3.1. Les avantages

• Un métier au cœur de la transformation digitale
  Les Data analysts sont recherchés dans tous les secteurs : c’est un métier d’avenir.

• Des missions stimulantes et variées
  Chaque projet apporte de nouvelles données, de nouveaux outils et des problématiques inédites.

• Des perspectives d’évolution rapides
  Vers des postes de Data analyst confirmé(e), Data scientist ou Consultant(e) BI.

• Un fort impact sur la stratégie de l’entreprise
  Les analyses produites orientent directement les décisions des managers et dirigeants.

3.2. Les inconvénients

• Travail exigeant et minutieux
  Les erreurs de calcul ou de nettoyage de données peuvent fausser des conclusions importantes.

• Périodes de forte charge
  Les deadlines de reporting peuvent créer des pics d’activité.

• Évolution technologique rapide
  Les outils et langages évoluent constamment : la veille et la formation continue sont indispensables.

• Isolement possible sur certaines missions
  Les projets individuels peuvent parfois manquer de dimension collaborative.

4. L’exercice de la profession

Le ou la Data analyst junior travaille principalement dans un bureau ou en télétravail, équipé(e) d’outils numériques puissants.
Il (elle) interagit régulièrement avec les équipes métier (marketing, finance, RH) et les équipes techniques (IT, DSI, Data engineers).

Selon la structure, il (elle) peut dépendre du service marketing, du contrôle de gestion, du pôle Data, ou d’une direction de la transformation digitale.
Dans les PME, le poste est souvent plus polyvalent, avec un champ d’action élargi.

Les outils utilisés varient selon les besoins : Power BI, Tableau, Excel, SQL, Python, Google Analytics, Data Studio, voire des CRM comme HubSpot ou Salesforce.

5. FAQ : Questions les plus posées sur le métier

Q1 : Quelle différence entre Data analyst et Data scientist ?

Le Data analyst exploite les données existantes pour produire des analyses et tableaux de bord.
Le Data scientist, lui, conçoit des modèles prédictifs et utilise des algorithmes de machine learning.

Q2 : Ce poste est-il accessible après une reconversion ?

Oui, à condition de suivre une formation solide en bureautique avancée, Power BI, SQL ou Python.
Les formations courtes certifiantes (TOSA, Data Analytics, etc.) sont un bon tremplin.

Q3 : Quels sont les outils incontournables ?

Excel, Power BI, SQL, Python, Google Data Studio et Tableau sont les plus utilisés.

Q4 : Quels secteurs recrutent des Data analysts juniors ?

Marketing digital, finance, e-commerce, industrie, énergie, santé, RH… Tous les secteurs génèrent des données à analyser.

Q5 : Quel salaire pour un(e) Data analyst junior ?

Entre 32 000 € et 40 000 € brut/an, selon le secteur, la taille de l’entreprise et les outils maîtrisés.

6. Conclusion

Métier clé de l’ère numérique, le ou la Data analyst junior transforme les données en leviers de décision.
Curieux(se), rigoureux(se) et à l’aise avec les outils numériques, il (elle) aide les entreprises à comprendre leurs performances et à orienter leurs choix stratégiques.

C’est un poste en pleine expansion, idéal pour les profils analytiques et structurés, attirés par les chiffres, la logique et l’impact concret des données dans la prise de décision.