Data Analyst : le premier allié de votre équipe produit

Les métiers autour de la data sont souvent confondus les uns avec les autres. Analyst, Scientist, Engineer : ces trois profils ont des compétences, des missions et des moments d'intervention très différents. Commençons par le Data Analyst, qui est souvent le premier profil data à rejoindre une équipe et celui qui a l'impact le plus immédiat sur vos décisions produit et business.

Le cœur du métier

Le Data Analyst a un métier en apparence simple : analyser les données à sa disposition pour en tirer des enseignements. En pratique, c'est un rôle fondamental qui consiste à transformer des chiffres bruts en recommandations actionnables pour les équipes produit, marketing et business.

Son terrain de jeu principal, c'est l'usage qui est fait de votre produit. Quel écran bloque les utilisateurs dans un parcours d'inscription ? À quel moment les utilisateurs décrochent-ils dans un tunnel de conversion ? Quelle fonctionnalité est réellement utilisée et laquelle ne l'est jamais ? Identifier ces points de friction est un sujet critique pour la réussite d'un produit, et un bon Data Analyst doit pouvoir faire des préconisations régulières sur ces questions.

En termes d'outils, son langage de prédilection est le SQL, et il est adepte de solutions de visualisation comme Tableau, Zoho Analytics, Metabase ou Power BI. Ces outils lui permettent de créer des dashboards et des rapports qui rendent la donnée lisible pour des profils moins techniques.

Du reporting à la recommandation

La différence entre un Data Analyst junior et un senior ne se situe pas dans la maîtrise du SQL. Elle se situe dans la capacité à savoir quelles sont les bonnes requêtes à poser et comment interpréter les résultats. Un junior va produire les rapports qu'on lui demande. Un senior va proposer des analyses que personne n'avait pensé à demander, parce qu'il comprend suffisamment bien le produit et le business pour anticiper les questions.

Avec plus d'expérience, le Data Analyst devient un véritable partenaire du Product Owner. Il est capable de faire des recommandations pertinentes sur les prochaines fonctionnalités à développer, sur les parcours utilisateur à optimiser, sur les segments de clientèle à cibler. Ce binôme PO / Data Analyst est souvent ce qui fait la différence entre une équipe produit qui avance à l'instinct et une équipe qui prend des décisions éclairées par la donnée.

Quand recruter un Data Analyst ?

C'est à mon sens le premier profil data à intégrer, car il vient en soutien direct du business et du produit. Tant qu'il n'y a pas de Data Analyst dans l'équipe, c'est souvent le Product Owner qui fait ce travail, et c'est d'ailleurs devenu un enjeu assez majeur de ce métier dans beaucoup d'entreprises. Mais le PO a beaucoup d'autres responsabilités, et l'analyse de données finit souvent par être sacrifiée au profit de tâches plus urgentes.

Pour commencer, pas besoin d'une infrastructure data sophistiquée. Chez Wizbii, notre premier Data Analyst travaillait avec des données mises à disposition dans une simple base SQL. Ce n'était pas très scalable, mais ça suffisait parfaitement pour les premiers mois. L'important est d'avoir quelqu'un qui sait poser les bonnes questions aux données, pas quelqu'un qui a besoin d'un DataWarehouse parfaitement architecturé pour commencer à travailler.

L'impact de l'IA sur le métier

Avec l'essor des LLM, la compétence technique du Data Analyst, principalement le SQL, peut être rendue beaucoup plus accessible. On voit déjà des outils qui permettent à des profils non techniques de formuler des requêtes en langage naturel et d'obtenir des résultats exploitables. On constate encore pas mal d'erreurs aujourd'hui, mais ça évolue très vite. Cette évolution va rendre la donnée plus accessible à des collaborateurs moins techniques, y compris certains fondateurs qui en sont, à raison, friands.

Attention cependant : l'expertise du Data Analyst ne s'arrête pas à sa capacité à écrire des requêtes SQL. Ce qui fait sa valeur, c'est son expérience de savoir quelles questions poser, comment segmenter les utilisateurs de manière pertinente, et surtout comment interpréter les résultats pour en tirer des recommandations utiles. L'IA peut écrire la requête, mais elle ne sait pas encore déterminer si la question posée est la bonne, ni si la réponse obtenue est fiable.

Les erreurs à éviter

L'erreur la plus courante que je vois chez les fondateurs est de vouloir directement passer au Data Scientist sans avoir d'abord mis en place une capacité d'analyse de base. Avant de créer des modèles de machine learning, il faut comprendre vos données, vos utilisateurs, vos parcours. C'est le travail du Data Analyst, et il est souvent suffisant pour prendre de meilleures décisions pendant les premières années de votre entreprise.

L'autre erreur fréquente est de recruter un Data Analyst sans lui donner accès à des données propres et fiables. Si vos données sont incomplètes, incohérentes ou mal documentées, même le meilleur analyste ne pourra pas en tirer grand-chose. Chez Winter par exemple, nous avions mis en place un DataWarehouse assez rapidement avec Zoho Analytics, mais sans Data Engineer pour en assurer la qualité. Résultat : des problèmes réguliers de cohérence dans les données et des décisions plus compliquées à prendre. La qualité des données est un prérequis, pas un nice-to-have.

En résumé

Le Data Analyst est le premier profil data à envisager dans votre équipe. Il apporte une capacité d'analyse qui éclaire les décisions produit et business, en partant des données que vous avez déjà à disposition. Pas besoin d'infrastructure complexe pour commencer : une base SQL et un outil de visualisation suffisent. L'IA rend le SQL plus accessible mais ne remplace pas l'expertise métier d'un analyste expérimenté. Et surtout, ne sautez pas cette étape pour aller directement vers du Data Science : comprenez d'abord vos données avant de chercher à les modéliser.