Data Strategist
Niveau d'études
Bac + 5Rémunération
10.000 MADExpérience
1 ansLe Data Strategist transforme les données en leviers stratégiques pour les entreprises. Il conçoit et met en œuvre des plans permettant d’exploiter les données de manière optimale pour orienter les décisions stratégiques, améliorer les performances et identifier de nouvelles opportunités de croissance. Ainsi, il joue un rôle essentiel en tant que médiateur entre les équipes techniques et les décideurs, en traduisant les informations complexes issues des données en recommandations claires et exploitables.
Formation et compétences requises pour devenir Data Strategist
Pour devenir Data Strategist, un diplôme Bac +5 en informatique, sciences des données ou gestion est généralement nécessaire. De plus, une spécialisation en analyse des données, intelligence économique ou stratégie d’entreprise constitue un atout. Le poste exige une maîtrise des outils analytiques tels que Tableau, Power BI ou Python, ainsi qu’une bonne compréhension des modèles prédictifs et des techniques d’exploration de données. En outre, une expertise en storytelling des données est cruciale pour présenter des insights de manière convaincante et compréhensible.
Parcours et certifications
Le parcours vers ce métier passe souvent par des rôles tels que Data Analyst ou Business Analyst, qui permettent d’acquérir une expérience pratique dans l’analyse des données et la collaboration avec les parties prenantes. En parallèle, des compétences en gestion de projets et en élaboration de stratégies organisationnelles sont développées à travers ces expériences. Par ailleurs, des certifications en analyse des données ou en intelligence d’affaires peuvent renforcer la crédibilité et les compétences nécessaires pour devenir Data Strategist.
Responsabilités du Data Strategist
En tant que Data Strategist, il est essentiel de comprendre les besoins métiers et de les aligner avec les capacités techniques de l’organisation. Ainsi, ce rôle nécessite une capacité à anticiper les tendances du marché et à intégrer les innovations technologiques dans les stratégies d’entreprise. Le Data Strategist travaille également en étroite collaboration avec les équipes de direction pour définir des objectifs clairs et mesurer leur impact à l’aide d’indicateurs clés de performance (KPI).
Opportunités professionnelles
Le métier de Data Strategist représente une opportunité unique de combiner des compétences analytiques et stratégiques pour générer de la valeur à partir des données. Pour exceller dans ce rôle, il est essentiel de maîtriser les outils technologiques, tout en cultivant des compétences en communication et en prise de décision. Ainsi, ce métier offre des perspectives de carrière dans des secteurs variés tels que la finance, le marketing, la santé ou le commerce, où les données jouent un rôle central dans la compétitivité des entreprises.
En résumé, le Data Strategist est un acteur clé dans l’utilisation stratégique des données pour créer un avantage concurrentiel. Pour réussir dans ce rôle, une compréhension approfondie des outils de données et des compétences en communication sont indispensables.
Missions principales
- Concevoir des stratégies pour exploiter les données en vue d’atteindre les objectifs de l’entreprise.
- Analyser les données pour identifier les tendances, les opportunités et les risques potentiels.
- Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour aligner les données sur les besoins organisationnels.
- Développer des indicateurs clés de performance pour mesurer l’efficacité des stratégies mises en place.
- Préparer des rapports et des visualisations pour communiquer les insights aux décideurs.
- Intégrer les innovations technologiques et les tendances du marché dans les stratégies de données.
- Former les collaborateurs sur l’utilisation des outils et les meilleures pratiques en matière de données.
- Garantir la qualité et la pertinence des données utilisées dans les analyses stratégiques.
Compétences techniques
- Outils d’analyse : Tableau, Power BI, Excel avancé, ou Google Data Studio.
- Langages de programmation : Python, R, ou SQL pour l’analyse et la gestion des données.
- Modélisation prédictive : Utilisation des modèles statistiques pour prévoir les tendances.
- Exploration des données : Expertise en techniques de visualisation pour extraire des insights.
- Stratégie d’entreprise : Capacité à aligner les données sur les objectifs organisationnels.
- Gestion de projet : Connaissance des méthodologies Agile ou Scrum pour coordonner les projets.
- Indicateurs clés de performance (KPI) : Développement et suivi des métriques stratégiques.
- Communication : Storytelling des données pour présenter les résultats de manière compréhensible et persuasive.
Qualités personnelles
- Esprit analytique : Capacité à identifier des tendances et des opportunités dans les ensembles de données complexes.
- Curiosité intellectuelle : Envie constante d’explorer de nouvelles méthodes et outils d’analyse.
- Rigueur : Attention aux détails pour garantir la précision des résultats et des recommandations.
- Communication claire : Savoir présenter des informations complexes de manière compréhensible et convaincante.
- Créativité : Aptitude à concevoir des stratégies innovantes à partir des données disponibles.
- Organisation : Capacité à gérer plusieurs projets et priorités dans un environnement dynamique.
- Travail en équipe : Collaboration efficace avec des équipes pluridisciplinaires pour atteindre des objectifs communs.
- Prise de décision : Compétence à transformer des analyses en actions stratégiques impactantes.