
Tu rends compréhensible l'information issue des données : tu conçois des tableaux de bord, analyses et rapports pour aider les équipes à décider. Ton travail combine technique (bases de données, ETL) et communication (visualisation, storytelling).
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L'analyste décisionnel (Business Intelligence) collecte, prépare et organise les données issues de sources diverses (bases de données, fichiers, API). Il met en place des flux d'intégration (ETL/ELT) et conçoit des modèles de données pour rendre l'information exploitable.
Il développe des indicateurs, rapports et tableaux de bord interactifs qui permettent aux opérationnels et aux décideurs de suivre la performance, d'identifier les tendances et de piloter des actions. Il doit garantir la qualité des données et leur traçabilité.
Le poste combine des compétences techniques (SQL, outils BI, modélisation de données) et des compétences métiers / communication : savoir comprendre le besoin, traduire les enjeux en indicateurs pertinents et présenter les résultats de façon claire.
L'analyste décisionnel peut travailler dans des équipes data, informatiques ou métiers, et collabore avec les data engineers, data scientists et les responsables métiers pour transformer la donnée en valeur.
Imagine que l'entreprise a plein d'informations (ventes, clients, stocks). L'analyste décisionnel prend ces informations, les organise et crée des tableaux faciles à lire pour que les responsables sachent quoi faire.
Par exemple, il crée un tableau de bord qui montre chaque semaine quelles régions vendent le mieux, ce qui permet d'ajuster les campagnes commerciales.
Récupérer des données de sources variées, concevoir et maintenir des pipelines ETL/ELT pour centraliser l'information.
Structurer les données et définir KPI pertinents en lien avec les objectifs métiers.
Développer des dashboards interactifs (Power BI, Tableau, Looker...) et des rapports pour les utilisateurs.
Vérifier la fiabilité des données, assurer traçabilité des transformations et documenter les sources et calculs.
Traduire les besoins métiers en analyses, présenter les résultats et former les équipes à l'utilisation des outils.
Tu peux travailler dans des ESN ou cabinets de conseil, dans les directions data/IT des grandes entreprises (banque, retail, industrie) mais aussi dans des PME ou startups. Les secteurs qui recrutent le plus sont souvent la finance, la distribution, la santé et les services numériques.
1 950€ - 2 470€
Junior (0-2 ans)
2 470€ - 3 380€
Confirmé (3-5 ans)
3 380€ - 4 880€
Senior (5+ ans)
Le salaire net est calculé en soustrayant 21% à 25% du salaire brut. Il peut varier selon le contexte de l'entreprise et ta situation professionnelle.
Le salaire varie fortement selon la taille de l'entreprise, le secteur et la localisation. En France, un junior démarre généralement autour de 30k€ brut/an, un profil confirmé se situe souvent entre 38k€ et 52k€, et un senior ou lead peut dépasser 55k€ selon responsabilités et spécialisation technique.
Les entreprises cherchent à mesurer leurs performances et automatiser les reportings ; la BI reste centrale pour ces besoins.
Migration vers des plateformes cloud, outils de self-service BI et automatisation des pipelines demandent des compétences nouvelles et créent des opportunités.
Spécialiser dans un secteur (finance, santé, retail) ou dans un domaine technique (cloud, data engineering, IA) augmente la valeur sur le marché.
Certaines tâches répétitives peuvent être automatisées, mais l'interprétation métier et la conception d'indicateurs restent demandées.
Salaire moyen
2 280€ - 3 900€ / mois
Télétravail
Partiel
Évolution
Moyenne