12 juin 2018

Comprendre et recruter pour le poste de Data Analyst

Nous lançons une nouvelle série d’articles dans laquelle nous parlerons régulièrement d’un emploi en plein développement en Europe. Nous vous y donnerons un aperçu de ce qu’il implique, de la manière de recruter des jeunes talents pour ce poste et de comment les onboarder lors d’un premier emploi ou d’un stage. Dans cet article, nous parlerons des data analysts, ou analystes de données. Nous avons interrogé Lancelot de Ferrière, data analyst chez JobTeaser, pour plus de conseils pratiques.

Qu’est-ce qu’un data analyst ?

Les missions d’un data analyst diffèrent selon l’entreprise dans laquelle il travaille. Pour Lancelot, il existe deux dimensions clés dans le travail du data analyst : comprendre l’entreprise à analyser et comprendre comment l’analyser.

De nos jours, les entreprises rassemblent d’énormes quantités d’informations et de données. Ce volume gigantesque d’informations est appelé big data. Pour tirer parti de toutes ces informations recueillies sur les clients, les produits et les performances de l’entreprise, le data analyst étudie les données et identifie les indicateurs que chaque acteur doit surveiller, ainsi que comment les traiter.

Par exemple, le data analyst peut dire quels produits de l’entreprise pourront le mieux aider les clients en fonction de leur profil, quelles stratégies en matière de chaîne logistique obtiendront les meilleurs résultats ou les éléments à modifier dans le service clients pour une meilleure fidélisation.

Cette double nécessité d’analyser les données et de les rendre compréhensibles pour tout le monde, ainsi que le manque de diplômes dédiés dans ce domaine, signifient que la plupart des data analysts possèdent un double diplôme ou un diplôme associé à un intérêt personnel pour un autre domaine.

Les profils les plus courants incluent des étudiants d’école de commerce avec une passion pour la programmation et des étudiants en école d’ingénieur avec double diplôme de commerce. Ce type de profil est très proche de ce qu’un Product Manager fait lorsqu’il travaille pour promouvoir le produit auprès de tout le monde, à l’intérieur comme à l’extérieur de l’entreprise, gérant le projet ainsi que les aspects techniques du produit lui-même.

Un data analyst n’est pas un data scientist (scientifique des données), qui n’a pas besoin de connaissances commerciales pour traduire les données en points essentiels destinés à l’ensemble de l’entreprise. Un data analyst n’est pas non plus un consultant : il se concentre plus sur la recherche d’informations dans l’histoire de l’entreprise que sur l’application des bonnes pratiques du secteur.

Sourcing et recrutement des jeunes talents

Lancelot conseille de choisir un étudiant d’école de commerce ou un diplômé avec un intérêt personnel pour le développement. Selon lui : « il est plus facile d’apprendre des langages de programmation tout seul que d’apprendre la gestion commerciale ou la synthèse d’informations ». Cependant, certains profils d’ingénieurs possèdent aussi cette compréhension : ils sont également parfaits pour le poste.

Si votre entreprise n’a pas de département Data, évitez d’engager une personne peu expérimentée en tant que Data Analyst. L’onboarding doit être travaillé et votre jeune talent aura besoin de l’aide de personnes plus expérimentées, surtout pour ce type de poste sans formation type.

Afin d’élargir votre vivier de candidats, en particulier pour des postes junior, ne vous limitez pas aux persosnnes qui ont de l’expérience de data analyst. Lancelot conseille d’élargir votre recherche aux étudiants et jeunes diplômés qui ont avec une première expérience en product management et aux profils tournés vers l’UX. De cette manière, les candidats auront déjà une bonne compréhension des clés commerciales et techniques du poste.

Si votre entreprise est déjà très structurée, vous pouvez recruter un stagiaire. Dans ce cas, ne cherchez pas quelqu’un avec une connaissance parfaite des produits techniques mais plutôt une personne qui aime les maths et possède des bases de programmation, voire simplement une maîtrise avancée d’Excel. Cela suffit pour un débutant avec quelques connaissances en business : il pourra ensuite apprendre les compétences techniques nécessaires avec l’aide de ses collègues.

Les qualités à rechercher chez un data analyst, quelle que soit sa formation, sont la logique, la capacité à communiquer et la précision. Le data analyst idéal peut faire toute une présentation sur des données sans prononcer un seul chiffre, même si chaque idée qu’il avance est appuyée par ces mêmes chiffres. Il peut s’adapter à ses interlocuteurs, qui sont généralement plus centrés sur l’aspect commercial et comprennent moins bien les données.

Révéler le potentiel des jeunes data analysts

La première chose à faire lorsque vous intégrez un nouveau data analyst dans votre entreprise est de demander à votre équipe technique d’expliquer l’origine de toutes les données.

Vous avez probablement de nombreuses bases de données utilisables : lorsqu’une nouvelle personne arrive, demandez à votre équipe de lui dire exactement quelles bases de données sont utilisables, comment elles fonctionnent et ce qu’il y a sur chacune d’entre elles. Cela sera beaucoup plus facile si vos données sont bien stockées et triées par tous les employés.

Assurez-vous que le nouvel arrivant sache utiliser les outils de votre entreprise. Une bonne connaissance de VBA, R et Python est essentielle. Demandez aux employés plus expérimentés de partager leurs habitudes de travail avec le jeune talent pour qu’il sache utiliser les bons outils au bon moment !

Travailler comme data analyst dépasse le simple aspect technique : prenez le temps d’expliquer aux jeunes talents qui intègrent votre entreprise avec qui ils seront en contact dans le cadre de leur travail. À qui devront-ils présenter les résultats ? Quels sont les principaux défis de chacun de ces interlocuteurs, les indicateurs de performance qui les intéressent et les résultats qu’ils attendent ? Ont-ils des habitudes précises, des préférences en ce qui concerne la manière de présenter les choses, par exemple une personne qui comprendra mieux le raisonnement derrière chaque conclusion ou une autre qui se soucie plus des avantages concrets de nouvelles actions ?

Les data analysts sont un élément essentiel dans les entreprises qui ont choisi de se concentrer sur les big data. Recrutez-les bien et assurez-vous qu’ils ne sont pas seuls dans leur équipe pour améliorer leur expérience et révéler tout leur potentiel.

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Lexane Sirac
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