Métier
Recruter un Data Analyst
Le maillon entre les données et les décisions business. Un bon Data Analyst combine SQL solide, sens du chiffre et capacité à raconter une histoire avec les données.
Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?
Un Data Analyst extrait, transforme et analyse les données pour éclairer les décisions métier. Il répond à des questions du type "qu'est-ce qui s'est passé et pourquoi ?" via des dashboards, des analyses ad hoc, des reports récurrents. Il maîtrise SQL en profondeur, un outil de BI (Power BI, Tableau, Looker), et souvent Python ou R pour les analyses plus avancées. Contrairement au Data Scientist, il fait peu de machine learning : son ROI vient de sa capacité à rendre la donnée actionnable rapidement.
Quand recruter un Data Analyst ?
Vos équipes business prennent des décisions à l'aveugle, sans données
Vous avez des données mais pas de dashboards exploitables
Vos rapports actuels sont faits à la main dans Excel (temps perdu chaque semaine)
Vous voulez analyser le comportement utilisateur (funnel, rétention, segmentation)
Vous structurez votre fonction data (souvent le 1er recrutement avant Data Engineer / Scientist)
Compétences à évaluer
Compétences techniques
- SQL avancé : jointures complexes, CTE, fenêtrage, requêtes optimisées
- Outil de BI : Power BI, Tableau, Looker, Metabase ou équivalent
- Python (Pandas) ou R pour analyses ponctuelles
- Compréhension d'un data warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift)
- Notions de modélisation (dbt, star schema, dimension/fact)
- Statistiques de base : moyennes, médianes, distribution, tests A/B
- Git, versionning des requêtes et dashboards
Compétences humaines
- Curiosité business : comprendre ce que veulent les équipes ops
- Esprit de synthèse : transformer 10 graphes en 1 message clair
- Storytelling data : raconter une histoire, pas juste afficher des chiffres
- Rigueur : vérifier deux fois ses chiffres avant de les publier
Stack et outils courants
TJM freelance et salaire CDI
Freelance (TJM)
CDI (brut annuel)
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Comment Novera qualifie un Data Analyst
Beaucoup de candidats savent faire un SELECT mais bloquent dès qu'il faut joindre 5 tables ou créer un funnel propre. On valide la profondeur réelle.
Test SQL pratique : joins, agrégations, fenêtrage sur un cas concret
Compréhension métier : sait-il poser les bonnes questions avant de coder ?
Capacité à challenger le besoin (un bon analyst dit non aux dashboards inutiles)
Maîtrise d'au moins un outil BI au-delà du "j'ai déjà ouvert Tableau"
Storytelling : peut-il présenter un résultat à un dirigeant sans le perdre ?
Familiarité avec les enjeux de qualité de données (data freshness, doublons, valeurs aberrantes)
Questions fréquentes
Data Analyst vs Data Scientist : quelle différence ?
Le Data Analyst répond à "qu'est-ce qui s'est passé ?" via SQL, dashboards, analyses descriptives. Le Data Scientist va plus loin avec de la modélisation prédictive et du machine learning. En pratique, le Data Analyst est souvent le 1er recrutement data : il pose les fondations avant d'aller vers du ML.
Data Analyst vs Business Analyst ?
Le Business Analyst est plus orienté process et besoins fonctionnels (recueil, spec, accompagnement métier). Le Data Analyst est plus technique : SQL, BI, analyse quantitative. Les deux peuvent collaborer mais ne se substituent pas.
Faut-il un profil junior ou senior pour démarrer ?
Pour un premier recrutement data dans une PME, un Data Analyst confirmé est souvent le bon profil : autonome, capable de structurer une stack data simple, mais sans le coût d'un senior data scientist. Un junior demande un encadrement qui n'existe pas toujours.
Quel délai pour recruter un Data Analyst ?
Marché actif. Comptez 3 à 6 semaines pour une shortlist qualifiée en CDI. Pour un freelance, 1 à 2 semaines selon la séniorité et la stack BI.
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