Comment recruter un data analyst ?
Vous souhaitez renforcer votre équipe par le recrutement d’un data analyst ? Dans un monde où les données dictent les décisions stratégiques, l’apport d’un expert en analyse de données est précieux. Sa capacité à décrypter, interpréter et transformer l’information en actions concrètes peut propulser votre organisation vers de nouveaux sommets.
Le recrutement d’un data analyst n’est pas seulement une embauche, c’est l’adoption d’une vision tournée vers l’avenir et l’assurance d’une compétitivité accrue sur le marché. Voici quelques méthodes importantes pour recruter votre data analyst.
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Data analyst : un métier très recherché par les recruteurs
La pénurie de data analysts est devenue un enjeu important pour les entreprises qui recrutent dans le Big Data. Selon le magazine Les Echos Start, le métier de data analyst fait partie des professions les plus recherchées en 2023 et 2024. (source).
Les entreprises étant de plus en plus dépendantes des données pour orienter leurs décisions stratégiques, la demande en spécialistes capables d’interpréter ces masses d’informations a explosé. Recruter un data analyst qualifié est devenu un défi en soi.
Un rapport de force inversé
Dans la plupart des métiers du Big Data (consultant business intelligence, data manager….) le rapport de force employeur VS candidat s’est inversé. la pénurie est telle que les candidats ont pris l’avantage quand il s’agit de recrutement.
Les entreprises cherchent à attirer et retenir les meilleurs talents, ce qui offre aux data analysts une latitude considérable en matière de choix d’emploi, de flexibilité et de négociation salariale. Dans ce contexte, les recruteurs doivent redoubler d’efforts et de créativité pour séduire les meilleurs éléments et les inciter à postuler aux offres d’emploi.
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Quelles compétences pour le recrutement d’un data analyst ?
Le monde des données évolue très vite, les qualifications nécessaires pour devenir « data analyst » changent avec lui. Tout comme lors du recrutement d’un business analyst, il est essentiel de rechercher un ensemble spécifique de compétences afin de trouver le candidat idéal. Voici les principales à retenir :
| Nom de l’outil | Typologie | Description |
| Tableau | Visualisation | Outil de visualisation de données pour créer des tableaux de bord interactifs. |
| SQL | Langage de requête | Langage standardisé pour interroger des bases de données relationnelles. |
| R | Langage statistique | Langage de programmation pour l’analyse statistique et graphique des données. |
| Python | Langage généraliste | Langage de programmation polyvalent avec de nombreuses bibliothèques pour la data science comme Pandas, NumPy et Scikit-learn.très utile pour l’automatisation |
| Power BI | Visualisation | Outil de Microsoft pour la visualisation des données et l’analyse d’affaires. |
| Hadoop | Stockage | Framework open-source pour le stockage et le traitement de grandes quantités de données. |
| Excel | Tableur | Logiciel de feuille de calcul pour l’analyse, le filtrage et la représentation des données. |
Maîtrise des outils d’analyse des données
La maîtrise d’outils dédiés à l’étude des données est fondamentale pour devenir data analyst. Il existe toute une gamme d’outils à connaitre pour apprivoiser les données et leur donner du sens.
Outils de visualisation : il existe de nombreux outils de visualisation de données pour les data analyst. Certains outils comme Tableau propose des certifications qui peuvent aider le recruteur à mieux évaluer les compétences théoriques du data analyst. Vous pouvez alors demander au candidat s’il possède la certification Tableau
Outils d’extraction : les outils d’extraction de données font partie du quotidien du data analyst. Il existe une quantité impressionnante d’outils pour extraire et manipuler les données. L’Usine nouvelle a même créé une marketplace qui liste ces outils. Elle est disponible ici
A lire aussi : les différences entre le data analyst et le data scientist ?
Compétences en matière d’outils de programmation
Un bon data anayst doit aussi posséder de solides compétences en programmation. La connaissance approfondie de langages tels que R ou Python, couplée à une solide compréhension des concepts de machine learning sont cruciales et positionne le data analyst comme un expert en mesure de transformer des données brutes en insights pertinents pour l’entreprise.
Spécialisation en statistiques : le candidat doit être spécialiste des statistiques, des probabilités et des mathématiques, en plus de posséder des compétences parfaites en matière de nettoyage et de préparation de données.
Il doit prouver une certaine maitrise liée à l’utilisation de logiciels statistiques (ex : Adobe Experience Cloud) et de langages informatiques liés aux systèmes de gestion de bases de données.
Comprendre le secteur dans lequel évolue son entreprise
Si les qualifications techniques sont essentielles, la connaissance du secteur l’est tout autant. Un data analyst doit comprendre les objectifs commerciaux de l’entreprise afin de mener des recherches et des analyses pertinentes.
Par exemple les data analystes travaillant dans la publicité se concentrent sur l’optimisation des campagnes publicitaires afin d’attirer et de fidéliser les clients.
Les savoir-être à identifier pour le recrutement data analyst
Tout comme le data scientist, le domaine de l’étude des données requiert également des qualités comportementales et humaines particulières. En partie parce qu’il collabore souvent étroitement avec d’autres services, les qualifications en matière de présentation et de communication sont essentielles. Cependant, d’autres facteurs sont également cruciaux, tels que :
- de solides aptitudes en communication orale et écrite
- une rigueur scientifique
- une solide méthodologie de travail
- une vraie culture économique et un sens du marketing
- un sens aigu de l’objectif organisationnel.
- le respect de la politique de confidentialité de l’entreprise
Une formation universitaire de niveau Bac +4 ou +5 ou une formation en grande école est demandée pour ce métier comme le Master Spécialisé Big Data ou le Master Ingénierie et Application des Masses de Données (IAMD).
data analyst recrutement : où trouver les meilleurs profils ?
Il existe plusieurs plateformes pour recruter des data analysts. Voici quelques idées pour vous aider à trouver les meilleurs profils. Pour gagner du temps, vous pouvez aussi nous contacter et nous vous aiderons à trouver le candidat parfait en moins de trois semaines
Groupes professionnels et publications sur les réseaux sociaux
Les réseaux professionnels tels que Linkedin ou medium sont d’excellentes ressources pour trouver des candidats qualifiés ou des profils qui cherche un emploi comme data analyst. Vous pouvez démarrer par une simple recherches de mots-clés spécifiques comme « data analyst », « analyste de données » pour cibler plus précisément vos recherches.
Il n’est pas rare de rencontrer des candidats prometteurs qui partagent des publications et des articles mettant en valeur leurs domaines d’expertise. Vous pouvez aussi vous inscrire sur des groupes en ligne d’experts en analyse de données comme le DSA pour recruter des profils particulièrement enclins à communiquer sur ce réseau.
Les références
N’oubliez pas que les références sont cruciales. Plus précisément, passer du temps à parler avec les anciens employeurs ou clients du candidat peut vous donner un aperçu de son éthique de travail et de son influence.
La cooptation
La cooptation s’avère être un levier puissant dans la stratégie de recrutement d’un data analyst. En s’appuyant sur les recommandations internes, les entreprises accèdent à des candidats pré-validés, souvent mieux adaptés à la culture et aux besoins spécifiques de l’organisation. De plus, cette approche renforce l’engagement des employés existants et assure une intégration plus fluide du nouvel arrivant.
Quelle est la rémunération d’un data analyst ?
Un data analyst junior peut gagner entre 38 000 et 40 000 euros de salaire annuel brut fixe, en fonction de ses compétences et de ses fonctions. Après quelques années d’expérience et à un poste plus élevé, un data analyst senior peut gagner entre 55 000 et 65 000 euros. (source CiDJ)
Conclusion
Le recrutement d’un data analyst est bien plus qu’une simple embauche : c’est une démarche stratégique visant à intégrer un acteur clé capable de transformer des volumes massifs de données en insights précieux pour l’entreprise. Dans un monde de plus en plus axé sur la donnée, avoir le bon expert à ses côtés peut être le facteur déterminant entre le succès et l’échec.
