Inscrite au
Répertoire national des certifications professionnelles
Inscrite au Répertoire national des certifications professionnelles.
Certification inscrite auprès de France Compétences
Secteur d'activité
Le/La Data Analyst évolue principalement dans 3 grands contextes professionnels :
1. Prestation de services et conseil spécialisé
Intervention pour le compte de clients (en sous-traitance ou en mission d'expertise) au sein de :
- Entreprises de Services du Numérique (ESN)
- Cabinets de conseil
- Sociétés spécialisées en Data et Business Intelligence (BI)
2. Organisations utilisatrices de la donnée
Action directe au cœur de structures privées ou publiques exploitant la donnée pour :
- Le pilotage de la performance et le suivi des indicateurs stratégiques
- L'optimisation des opérations
- Le développement de produits et services data-driven
- Types de structures : Entreprises privées (PME, ETI, grands groupes), acteurs publics, organisations internationales.
3. Équipes data internes intégrées
Positionnement au sein de pôles d'expertise ou de directions métiers :
- Rattachements fréquents : Data Office, Direction de la performance, Direction produit, Marketing analytics, Finance, Opérations.
- Rôle clé : Un positionnement transverse, agissant comme interface privilégiée entre les équipes techniques (IT, Data Engineering) et les directions métiers.
Types d'emplois accessibles
Les compétences visées permettent d'exercer les métiers suivants :
- Data Analyst : Focus sur l'exploration de données, la modélisation statistique et la restitution d'enseignements opérationnels pour les métiers.
- Analyst BI (Business Intelligence) : Focus sur la structuration des flux décisionnels, la création de rapports et la mise en place de tableaux de bord de pilotage.
- Business Analyst : Focus sur l'analyse des besoins métiers, l'optimisation des processus d'affaires et la traduction stratégique des données.
Modalités d'accès à la certification et composition des jurys
La certification est accessible par plusieurs voies selon des modalités de jury adaptées :
- Parcours de formation initiale (élève/étudiant), apprentissage, formation continue et contrat de professionnalisation :Ces voies sont ouvertes. Pour chacune d'elles, le jury de certification est composé d’au moins 2 professionnels justifiant d’au minimum 2 années d’expérience professionnelle dans le domaine de l’analyse de données (Data Analyst, Business Analyst, Analytics Engineer, etc.). Au moins 50 % des membres du jury sont extérieurs à l’organisme certificateur et à l’organisme évaluateur.
- Validation des Acquis de l’Expérience (VAE) :Voie ouverte. Le jury de VAE est composé au minimum de deux membres, incluant au moins une personne qualifiée au titre de la certification visée et au moins 25 % de représentants du monde professionnel, conformément aux exigences réglementaires. La parité femmes-hommes est recherchée autant que possible dans la composition du jury.
- Candidature individuelle : Voie non accessible.
Compétences attestées
La certification Data Analyst est composée de 4 blocs de compétences.
Bloc de compétences 1 : Piloter la réalisation d’un produit data
C1. Étudier un besoin d’analyse de données avec les métiers concernés en les questionnant à l’aide de techniques d’interview adaptées et en recensant les sources de données existantes afin de définir une liste d’indicateurs et des modalités de restitution d’un produit data.
C2. Concevoir un produit data à partir d’une étude de besoin en qualifiant les données nécessaires au calcul des indicateurs et en spécifiant un cadre technique et fonctionnel afin de valider la solution envisagée
C3. Réaliser une veille technique et réglementaire en sélectionnant des sources et en collectant et traitant les informations collectées afin de formuler des recommandations pour le produit data toujours en phase avec l’état de l’art.
C4. Planifier la réalisation d’un produit data en définissant les étapes de production et les méthodes de suivi du projet afin d’en organiser la mise en œuvre.
C5. Coordonner la réalisation technique d’un produit data en organisant, de manière agile, le travail et la collaboration des parties prenantes dans le but d’atteindre les objectifs de production et de qualité.
Bloc de compétences 2 : Réaliser la collecte, le nettoyage et le stockage des données d’un produit data
C6. Extraire des données depuis une source structurée de manière sécurisée en programmant un script* adapté en vue de les stocker dans la plateforme de données* du produit data
C7. Extraire des données depuis une source non structurée, dans le respect de la réglementation en vigueur, en programmant un script adapté en vue de les stocker dans la plateforme de données du produit data.
C8. Développer des règles de nettoyage de données de la plateforme de données d’un produit data en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées non conformes et l’uniformisation des formats en vue de leur analyse.
C9. Structurer une zone de données intermédiaire*, dans le respect de la réglementation en vigueur, en élaborant les modèles conceptuels et physiques des données afin de disposer des données nécessaires au travail d’analyse.
Bloc de compétences 3 : Réaliser l'ingénierie et l’analyse de données d’un produit data
C10. Concevoir des modèles des données analytiques dans le respect des logiques métiers, en dénormalisant* les modèles transactionnels de la zone intermédiaire afin de mettre à disposition des données rapides à analyser dans le produit data.
C11. Orchestrer la chaîne de traitement des données d’un produit data en définissant et en appliquant des étapes de transformation et de test afin de disposer, de manière automatique, des données à analyser.
C12. Développer des requêtes de type SQL*, dans le langage de requête propre à la base de données d’un produit data, en implémentant des sélecteurs, des filtres et des fonctions afin de calculer les indicateurs préalablement définis avec les métiers.
C13. Réaliser une analyse statistique du jeu de données d’un produit data en interprétant, dans le respect du contexte d’origine des données, les résultats des calculs effectués et en écartant les valeurs aberrantes afin d’en formaliser, les distributions, les relations et les tendances.
C14. Superviser la chaîne de traitement des données d’un produit data, à l’aide d’un outil de monitorage, en définissant des indicateurs et des seuils d’alerte et en intégrant la journalisation afin de permettre la détection automatique d’incidents.
C15. Gérer les incidents techniques en effectuant et en documentant les modifications nécessaires à la chaîne d’automatisation de traitement des données d’un produit data pour en garantir le fonctionnement opérationnel.
Bloc de compétences 4 : Formaliser et interpréter les résultats d’un produit data
C16. Définir les représentations graphiques d’un produit data, en choisissant une ou plusieurs visualisations de données adaptées à la nature des données et aux objectifs d’analyse, afin de mettre en évidence les résultats obtenus.
C17. Réaliser le tableau de bord d’un produit data à partir d’outils de Business Intelligence*, en construisant les interfaces et les parcours utilisateur et en intégrant les visualisations de données afin de permettre la manipulation des résultats de l’analyse statistique réalisée.
C18. Synthétiser les résultats de l’analyse des données d’un produit data en formalisant un livrable structuré et argumenté en vue de les restituer aux métiers concernés.
C19. Restituer à l’oral les constats, les tendances et les conclusions de l’analyse des données d’un produit data, à l’aide d’un support de présentation structuré afin de soutenir la prise de décision des métiers concernés.
Modalités d’obtention de la certification
La certification Data Analyst est structurée en 4 blocs de compétences, chacun pouvant être validé séparément. Pour obtenir la certification complète, le candidat doit valider les quatre blocs. Une compétence n’est acquise que lorsque 100 % des critères d’évaluation associés sont satisfaits.
La certification Data Analyst repose principalement sur des mises en situation professionnelle fondées sur des projets concrets, des livrables techniques, des rapports détaillés et des soutenances orales. Elle vise à vérifier la maîtrise complète des compétences attendues en gestion de projet data, traitement des données, analyse et restitution. Chaque bloc de compétence peut être validé de façon autonome, indépendamment les uns des autres.
Composition du jury
Le jury de certification est composé d’au moins 2 professionnels avec à minima 2 années d’expérience professionnelle dans le domaine de l’analyse de données: Data Analyst, Business Analyst, Analytics Engineer, etc. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l’organisme certificateur et à l’organisme évaluateur.
Data Analyst
Le Data Analyst est un spécialiste de la donnée et de son analyse, jouant un rôle clé dans la prise de décision stratégique au sein d’une organisation. À partir d'une expression de besoin émise par les différentes parties prenantes, il fait le lien entre les besoins des métiers et les données.
Au programme :
- Ajuster et analyser un tableau de bord de suivi d’activité métier
- Mettre en place une solution de BI pour un traitement analytique avancé
- Faire évoluer les flux d’alimentation d’un outil BI
- Mettre en place les flux de collecte et de transformation de données
- Exploiter les données pour accompagner la prise de décision
- Préparer l’examen du titre professionnel et clôturer le parcours
Data Analyst
