Des guides concrets pour transformer un site en outil vraiment utile.

Le métier s’inscrit dans un contexte de développement des usages de la donnée au sein des organisations, et constitue un levier essentiel de pilotage, de performance et d’aide à la décision. Cette évolution s’accompagne d’une augmentation des volumes de données, d’une diversification des sources et d’une structuration progressive des environnements techniques permettant leur exploitation.

Dans ce cadre, le Data analyst occupe une position centrale à l’interface entre les données, les outils et les besoins métiers. Il intervient pour collecter, structurer, analyser et valoriser des données, afin de produire des indicateurs et des analyses directement mobilisables par les décideurs. Son activité s’inscrit dans la conception et la mise à disposition de produits data, de dispositifs analytiques structurés, maintenus dans le temps et adaptés aux usages des métiers. Ces activités s'inscrivent dans les évolutions technologiques du secteur et notamment dans la diffusion des data platforms et l’intégration d’outils d’intelligence artificielle.

La certification vise à valider les compétences de professionnels capables de mettre en œuvre l’ensemble du cycle de traitement de la donnée, depuis l’analyse du besoin jusqu’à la restitution des résultats, en garantissant la fiabilité, la lisibilité et l’exploitabilité des analyses produites, ainsi que leur adéquation aux besoins des organisations.

Cadrage du produit data Conduite de projet Constitution d’un jeu de données Mise à disposition d’un jeu de données exploitable Développement de l’infrastructure d’analyse des données Analyse des données Maintenance en condition opérationnelle d’une chaîne d’automatisation de traitements de données Réalisation de visualisations des analyses Communication des résultats d’analyse

Étudier un besoin d’analyse de données avec les métiers concernés afin de définir une liste d’indicateurs et des modalités de restitution d’un produit data. Concevoir un produit data à partir d’une étude de besoin afin de valider la solution envisagée. Réaliser une veille technique et réglementaire afin de formuler des recommandations pour le produit data toujours en phase avec l’état de l’art. Planifier la réalisation d’un produit data afin d’en organiser la mise en œuvre. Coordonner la réalisation technique d’un produit data dans le but d’atteindre les objectifs de production et de qualité. Extraire des données depuis une source structurée de manière sécurisée en vue de les stocker dans la plateforme de données du produit data. Extraire des données depuis une source non structurée en vue de les stocker dans la plateforme de données du produit data. Développer des règles de nettoyage de données de la plateforme de données d’un produit data en vue de leur analyse. Structurer une zone de données intermédiaire afin de disposer des données nécessaires au travail d’analyse. Concevoir des modèles des données analytiques afin de mettre à disposition des données rapides à analyser dans le produit data. Orchestrer la chaîne de traitement des données d’un produit data afin de disposer, de manière automatique, des données à analyser. Développer des requêtes de type SQL afin de calculer les indicateurs préalablement définis avec les métiers. Réaliser une analyse statistique du jeu de données d’un produit data afin d’en formaliser les distributions, les relations et les tendances. Superviser la chaîne de traitement des données d’un produit data afin de permettre la détection automatique d’incidents. Gérer les incidents techniques pour garantir un fonctionnement opérationnel. Définir les représentations graphiques d’un produit data afin de mettre en évidence les résultats obtenus. Réaliser le tableau de bord d’un produit data afin de permettre la manipulation des résultats de l’analyse statistique réalisée. Synthétiser les résultats de l’analyse des données d’un produit data en vue de les restituer aux métiers concernés. Restituer à l’oral les constats, les tendances et les conclusions de l’analyse des données d’un produit data afin de soutenir la prise de décision des métiers concernés.

L'entrée en formation est conditionnée à la validation des tests de positionnement ayant pour objectifs de sécuriser les parcours des apprenants et de constituer le collectif de la promotion. Elle n'est soumise à aucun prérequis de niveau de compétence, de diplôme ou d'expérience professionnelle.

Le data analyst intervient dans 3 contextes professionnels principaux : au sein d’Entreprises de services du numérique (ESN), de cabinets de conseil et de sociétés spécialisées en data et en business intelligence, en sous-traitance ou en mission pour le compte de leurs clients ; au sein d’entreprises privées, d’acteurs publics ou d’organisations internationales qui exploitent la donnée dans le cadre du pilotage de leur performance, de l’optimisation de leurs opérations, du suivi de leurs indicateurs stratégiques ou du développement de nouveaux produits et services data-driven ; et au sein d’équipes data internes intégrées (data office, direction de la performance, direction produit, marketing analytics, finance, opérations) où il joue un rôle transverse d’interface entre les équipes techniques et les métiers.

Data analyst - Analyst BI (Business Intelligence) - Business analyst

Si le métier n'est pas réglementé, il s'exerce dans le respect de standards et de réglementations applicables notamment en termes de sécurité informatique, d'accessibilité, de numérique responsable, de gestion des données personnelles (RGPD) et d’hygiène et de sécurité au travail en vigueur.