Data analyst vs Data Scientist : Quelles différences ?

Voici tout ce qu’il faut savoir sur leurs différences, ainsi que sur les compétences, la rémunération et l’attractivité de chacun de ces deux métiers.

Data Analyst, un métier qui demande une bonne maîtrise technique

Comme la plupart des métiers liés à la data, celui de Data Analyst demande un niveau de compétences particulièrement élevé. Il consiste à analyser d’importantes quantités de données de manière détaillée et rigoureuse, cela dans le but de fournir des éléments d’informations décisifs aux entreprises, les aiguillant dans leurs prises de décisions stratégiques. Les services marketing, informatique, commercial, voire même RH d’une entreprise y trouvent un grand appui en termes de connaissances.

Dès lors qu’une entreprise a besoin d’identifier les habitudes de consommation dans un secteur donné, ou encore les tendances dans un autre, un Data Analyst va pouvoir analyser les importants flux de données pertinents et apporter une réponse à la problématique initiale sous forme de tableaux de bords, de supports graphiques et de rapports. Dès lors, les données qui étaient auparavant illisibles pour le personnel de l’entreprise deviendront claires et surtout exploitables.

On attend d’un Data Analyst qu’il soit en mesure de maîtriser les outils d’analyse statistique, qu’il soit doté de connaissances très poussées en matière de Big Data, de base de données (SQL, DMX) et de nouvelles technologies, sans oublier la maîtrise de l’anglais technique.

Data Scientist, un magicien informatique transformant les données brutes en recommandations stratégiques

Concernant le cœur de métier, un Data Scientist a également la casquette d’analyste des données, au même titre qu’un Data Analyst. Cependant, une fois qu’il a analysé l’ensemble des données qui lui sont confiées, il procède ensuite à leur transformation. Par transformation, il faut comprendre qu’il est capable d’obtenir des informations actionnables à partir de données brutes, auparavant illisibles par l’entreprise.

Une fois que la transformation des données brutes a été effectuée, le rôle du Data Scientist s’étend à la conception de modèles prédictifs, ou encore à celle de produits digitaux data-driven mettant à disposition des algorithmes intelligents aptes à répondre automatiquement à toute problématique future.

Les compétences d’un Data Scientist regroupent ainsi la maîtrise des langages de programmation, l’analyse de données, l’identification de schémas comportementaux, mais également la mise en place de modélisations statistiques et d’algorithmes de machine learning.

Data Analyst vs Data Scientist : quelles sont leurs missions respectives ?

D’un point de vue général, les missions rattachées aux métiers de Data Analyst et Data Scientist semblent assez similaires. Cependant, bon nombre de différences peuvent être relevées si nous nous penchons sur les détails de leurs missions.

Tout d’abord, s’agissant du métier de Data Analyst, ses missions sont :

• d’identifier des sources de données pertinentes,
• d’analyser les données de manière détaillée,
• de relever les tendances et les schémas comportementaux,
• de rendre ces données lisibles et exploitables par l’entreprise à travers des tableaux de bords ou encore des rapports.

Maintenant, un Data Scientist doit :

• analyser et exploiter les données, mais également,
• mettre au point des algorithmes pensés sur-mesure suivant les besoins de l’entreprise et les tendances du marché,
• créer des bases de données destinées à soutenir et optimiser les stratégies de l’entreprise,
• perfectionner les processus informatiques servant à l’analyse de données, ou en créer de nouveaux davantage performants,
• développer des modèles prédictifs afin d’améliorer l’expérience client, les décisions marketing, le parcours d’achat etc,
• viser une augmentation du chiffre d’affaires à long terme avec la mise en place d’une nouvelle politique de gestion des données.

Comment devenir Data Analyst ou Data Scientist ?

Data Analyst et Data Scientist sont deux métiers pour lesquels le niveau de qualification est particulièrement exigeant. Ainsi, tous deux requièrent un niveau Bac +5, et un parcours de type école d’ingénieurs (MINES ParisTech, ENSAE Paris etc.) ou école de commerce (HEC, ESSEC etc.).

Il sera indispensable de choisir une spécialité en fin de parcours. Celles de Big Data, de marketing, d’informatique ou encore de statistiques constituent les meilleures options pour devenir soit Data Analyst, soit Data Scientist.

Des écarts de salaire ?

Comme dans tous les secteurs, les métiers de la Big Data peuvent connaître d’importantes fluctuations de salaires suivant les missions rattachées au métier précis, le degré de compétences, ou encore la zone géographique. Les salaires ne sont pas les mêmes en Europe et aux Etats-Unis, ou entre un junior et un senior, et ainsi de suite.

En prenant le cas précis du Data Analyst versus Data Scientist, le premier facteur qui impacte la rémunération est de loin l’étendue des responsabilités de chacun. Par définition, un Data Scientist a davantage de compétences qu’un Data Analyst, son salaire étant ainsi plus élevé.

En France, on estime qu’un Data Scientist junior a un salaire moyen de 43-48k par an, tandis qu’un senior atteint les 60-73k annuel. S’agissant du salaire d’un Data Analyst, ce dernier oscille vers les 30k par an lorsqu’il est débutant, et monte jusqu’à environ 50k avec de l’expérience.

Toutefois, l’écart de salaire est encore plus flagrant aux Etats-Unis, le berceau de la Silicon Valley et des entreprises de Big Data. Selon Glassdoor, un Data Analyst y gagne environ 60 000 dollars par an, alors que le salaire d’un Data Scientist est capable de dépasser les 100 000 dollars annuels.

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