Fiche métier · ROME M1419

Data analyst

Secteur : Informatique et télécommunication Organisation et études

Le métier de Data analyst est référencé dans le ROME sous le code M1419 et s'exerce en France dans le secteur Informatique et télécommunication. Cette fiche métier Vocaneo récapitule missions, marché de l'emploi, salaire, conditions, profil Vocagram et formations.

Données France Travail du · Fiche vérifiée le

L'essentiel en 20 secondes

Les scores Vocaneo du métier

6,7 Attractivité globale
2,7 Tension du marché
8,5 Attractivité salariale
8,5 Conditions de travail
6,8 Accessibilité

Repères sur 10, calculés par Vocaneo sur tout le référentiel des métiers — des aides à l'exploration, pas des verdicts.

Quelles sont les missions principales du métier ?

"Le Data Analyst ou analyste de données transforme les données en informations statistiques et techniques. Collecte les données analytiques pour en extraire des tendances et des prévisions pour résoudre des problèmes Collabore avec les équipes techniques et métiers pour comprendre les besoins en données Présente les résultats des analyses sous forme de rapports ou de visualisations compréhensibles Assure la qualité et l'intégrité des données utilisées dans les analyses par une veille technologique sur les avancées dans les outils Participe à des projets de data science et d'intelligence artificielle pour améliorer les processus"

Source : référentiel ROME 4.0 (France Travail)

Métier parent : M1403 — Chargé / Chargée d'études socio-économiques

Centres d'intérêt associés 3
  • J'aime faire des découvertes
  • J'aime manier les chiffres
  • Je suis passionné / passionnée par les nouvelles technologies

Quel est le marché de l'emploi en 2026 ?

3 170 offres (12 mois) · 3ème trimestre 2025
5 670 demandeurs (12 mois)
930 embauches au dernier trimestre
Le détail des indicateurs de tension

Tension France Travail : 4/10 — indicateur de difficulté de recrutement calculé par France Travail.

Tension Vocaneo : 1/10 — calcul Vocaneo à partir des offres, demandeurs et embauches.

Tension globale : 2,7/10 — moyenne des deux. L'indice mesure le ratio entre demandeurs d'emploi et offres collectées.

Données marché : France Travail (API statistiques offres/demandes d'emploi), mises à jour le .

Quel est le salaire de Data analyst ?

Note : salaires du métier référent Chargé / Chargée d'études socio-économiques, dont dépend cette spécialisation.

2 145 € 10 % les moins payés
4 051 € 10 % les mieux payés

Brut mensuel, hors primes. Dans les métiers en horaires postés, les primes de poste et d'astreinte peuvent compléter sensiblement le fixe.

Source : France Travail — salaires constatés dans les offres d'emploi déposées, 3ème trimestre 2025 (données mises à jour le ).

Quelles sont les conditions de travail ?

Les conditions de travail de ce métier sont notées 8,5/10 par Vocaneo. Les connaître avant de se lancer, c'est ce qui fait les projets qui tiennent.

Station assise prolongée

Conditions de travail et risques professionnels

Toutes les conditions concrètes d'exercice

Horaires et durée du travail du métier Data analyst

Condition :
Travail en journée

Conditions de travail et risques professionnels du métier Data analyst

Condition :
Possibilité de télétravail
Condition :
Station assise prolongée
Condition :
Travail en mode projet

Types de structures du métier Data analyst

Condition :
Entreprises et milieux professionnels
Condition :
Organisme de formation
Condition :
Organisme public

Publics spécifiques du métier Data analyst

Condition :
Clientèle d'entreprises

Statut d'emploi du métier Data analyst

Condition :
Salarié secteur privé (CDI, CDD)
Condition :
Travailleur indépendant

Contextes de travail du référentiel ROME 4.0 + analyse de pénibilité Vocaneo

Le métier de Data analyst est-il menacé par l'IA ?

Transformé, pas remplacé — 2/3

Transformé, pas remplacé : l'IA change les outils et déplace une partie des tâches, sans faire disparaître le besoin humain. Se former aux nouveaux outils devient un avantage décisif.

Intensité numérique Faible 1/3

Estimation Vocaneo (analyse des tâches du référentiel ROME, échelle de 1 à 3). Comprendre la méthodologie

Quel est le profil Vocagram du métier ?

Le Vocagram mesure le profil type d'un métier sur 28 composantes réparties en 4 axes (moteurs, personnalité, forces, manières d'agir). Pour le métier de Data analyst, les moteurs dominants sont cadre, réussite et nouveauté, et les manières d'agir privilégiées sont explorer, organiser et créer.

Pourquoi Tes moteurs : ce qui te pousse, tes valeurs, ce qui donne du sens à ton travail. — ses 3 composantes dominantes sur 28 :
C Cadre 3/5
R Réussite 3/5
N Nouveauté 3/5
Qui Ta façon d'être : tes traits de personnalité, ta manière naturelle d'être au quotidien. — ses 3 composantes dominantes sur 28 :
M Méthodique 5/5
P Posé 4/5
F Fiable 4/5
Quoi Tes forces : tes compétences naturelles, tes types d'intelligence opérationnelle. — ses 3 composantes dominantes sur 28 :
A Analyser 5/5
C Concevoir 3/5
S S'exprimer 3/5
Comment Ta manière d'agir : les verbes d'action que tu aimes mettre en œuvre dans ton travail. — ses 3 composantes dominantes sur 28 :
E Explorer 4/5
O Organiser 4/5
C Créer 2/5
Code Vocagram du métier CRN-MPF-ACS-EOC

Le code reprend, axe par axe, les lettres des composantes dominantes ci-dessus.

Profil calculé par Vocaneo selon la méthodologie Vocagram (Schwartz, BFI-2, O*NET, RIASEC). Comprendre la méthodologie

Le profil psychométrique détaillé (RIASEC, personnalité, valeurs)

Profil d'intérêts professionnels (RIASEC) pour le métier de Data analyst

Le profil d'intérêt type pour exercer le métier de Data analyst

Le test RIASEC identifie les dominantes d'intérêts professionnels à travers six types. Ces scores permettent de cerner les types d'activités et de contextes de travail privilégiés dans ce métier, offrant une meilleure compréhension des environnements dans lesquels il s'épanouit.

Investigateur pour le métier de Data analyst
5 / 5

Les personnes investigatrices sont curieuses et analytiques. Elles aiment résoudre des problèmes complexes et travailler sur des projets impliquant des idées abstraites. Ces personnes sont attirées par les domaines de la recherche, des sciences, de la technologie et des mathématiques.

  • Analyse et interprète des données pour révéler des tendances.
  • Utilise des méthodes statistiques et mathématiques pour résoudre des problèmes.
  • Doit être curieux et avoir une capacité d'analyse critique.
Conventionnel pour le métier de Data analyst
4 / 5

Les personnes conventionnelles préfèrent les tâches organisées, précises et répétitives. Elles aiment suivre des procédures et travailler avec des données ou des informations structurées. Elles sont attirées par les métiers de l'administration, de la comptabilité, de la gestion des documents ou du secrétariat.

  • Travaille avec des données et procédures standardisées, suivant des protocoles rigoureux.
  • Rédige des rapports conformes à des standards professionnels bien définis.
  • Doit gérer des bases de données complexes et respecter des normes de qualité.
Réaliste pour le métier de Data analyst
3 / 5

Les personnes réalistes aiment les activités concrètes, physiques ou manuelles. Elles apprécient les environnements pratiques et structurés, et préfèrent travailler avec leurs mains, des outils ou des machines. Elles sont attirées par les métiers liés à la nature, la mécanique, le bâtiment et le travail en extérieur.

  • Travaille avec des outils d'analyse de données, impliquant une approche pratique.
  • Peut nécessiter du travail en laboratoire ou en environnement technique.
  • Impliqué dans la vérification de la qualité des données, ce qui demande une approche concrète.
Social pour le métier de Data analyst
3 / 5

Les personnes sociales aiment aider les autres, travailler en équipe et établir des relations humaines. Elles apprécient les métiers basés sur l'interaction, la pédagogie, la communication et l'entraide, tels que ceux de l'enseignement, de la santé ou du travail social.

  • Collabore avec différentes équipes pour comprendre leurs besoins en données.
  • Présente les résultats d'analyses, ce qui implique une interaction avec d'autres.
  • Participe à des projets nécessitant un travail d'équipe, ce qui est socialement orienté.
Artistique pour le métier de Data analyst
2 / 5

Les personnes artistiques sont créatives, originales et sensibles aux formes, aux sons et aux émotions. Elles aiment les activités qui leur permettent d'exprimer leur imagination et leur créativité, comme la peinture, la musique, l'écriture, le design ou le théâtre.

  • Peut créer des visualisations de données, mais ce n'est pas un aspect principal du métier.
  • Nécessite un peu de créativité pour présenter les résultats, mais dans un cadre très technique.
  • L'esthétique n'est pas au cœur des missions.
Entreprenant pour le métier de Data analyst
2 / 5

Les personnes entreprenantes aiment diriger, convaincre et prendre des décisions. Elles apprécient les environnements compétitifs et les responsabilités. Elles sont attirées par les métiers liés à la gestion, à l'entrepreneuriat, aux affaires, à la politique et à la vente.

  • Peut avoir un rôle consultatif où il influence les décisions, mais ce n'est pas central.
  • Doit parfois défendre les résultats et recommandations, mais sans leadership direct.
  • Impliqué dans des projets d'innovation, mais de manière limitée.

Scores de personnalité Big Five (OCEAN) pour le métier de Data analyst

La personnalité type pour exercer le métier de Data analyst

Le test de personnalité Big Five (OCEAN) évalue cinq grands traits de personnalité. Ces scores offrent une compréhension approfondie des caractéristiques psychologiques associées à ce métier, mettant en lumière les traits de personnalité les plus valorisés dans l'exercice de cette profession.

Conscience pour le métier de Data analyst
5 / 5

La conscience reflète le degré d'organisation, de rigueur et de responsabilité d'une personne. Ceux qui obtiennent un score élevé sont souvent méthodiques, disciplinés et fiables. Ils planifient leurs activités et s'efforcent de respecter leurs engagements. À l'inverse, un score faible peut indiquer un comportement spontané, parfois désorganisé ou distrait, préférant agir selon l'instant plutôt que de suivre un plan strict.

  • Exige une rigueur élevée pour assurer la qualité et l'intégrité des données.
  • Nécessite une planification et une organisation précises pour effectuer les analyses.
  • Respect des normes et des procédures est fondamental dans le traitement des données.
Ouverture à l'expérience pour le métier de Data analyst
4 / 5

L'ouverture à l'expérience décrit la propension d'une personne à rechercher la nouveauté, à être curieuse et imaginative. Les personnes ayant un score élevé dans cette dimension sont souvent créatives, curieuses et ouvertes aux idées nouvelles. Elles apprécient l'art, les expériences inédites et la réflexion profonde. À l'inverse, les personnes ayant un score faible préfèrent la routine, les choses concrètes et sont moins enclines à l'introspection.

  • Nécessite la curiosité pour explorer de nouvelles données et outils.
  • Encourage l'innovation dans les méthodes d'analyse et de présentation des données.
  • Participe à des projets de data science, nécessitant créativité et adaptation.
Agréabilité pour le métier de Data analyst
4 / 5

L'agréabilité mesure la tendance d'une personne à être compatissante, coopérative et bienveillante envers autrui. Les personnes agréables sont souvent empathiques, prêtes à aider et cherchent à éviter les conflits. À l'inverse, un score faible peut indiquer une personnalité plus franche, directe et parfois compétitive, accordant plus d'importance à leurs besoins qu'à ceux des autres.

  • Nécessité de collaborer harmonieusement avec les équipes métiers et techniques.
  • Doit prendre en compte les besoins et avis des autres pour des analyses pertinentes.
  • Favorise un environnement de travail coopératif pour résoudre des problèmes collectifs.
Extraversion pour le métier de Data analyst
3 / 5

L'extraversion décrit le degré d'énergie sociale d'une personne et son besoin d'interactions avec les autres. Les individus extravertis sont souvent sociables, expressifs et aiment être entourés. Ils tirent leur énergie des échanges sociaux. À l'inverse, un score faible dans cette dimension reflète une préférence pour la solitude, l'introspection et des interactions sociales plus limitées.

  • Implique une interaction avec différentes équipes pour comprendre les besoins en données.
  • Présente les résultats des analyses, nécessitant un certain niveau de communication.
  • Le travail peut inclure des activités en groupe, mais peut également être solitaire.
Névrosisme pour le métier de Data analyst
2 / 5

Le névrosisme reflète la stabilité émotionnelle et la propension d'une personne à ressentir des émotions négatives comme l'anxiété, la colère ou la dépression. Les individus ayant un score élevé dans cette dimension peuvent être plus sensibles au stress, avoir des sautes d'humeur et se sentir facilement dépassés par les événements. À l'inverse, un score faible indique une personne calme, résiliente et peu encline à ressentir des émotions négatives de manière prolongée.

  • Doit faire face à des délais et attentes, mais le stress n'est pas constant dans le métier.
  • La pression peut exister, notamment lors des présentations de résultats.
  • Un certain niveau de stabilité émotionnelle est préféré pour la gestion des urgences.

Scores de valeurs universelles (SVS) pour le métier de Data analyst

Le profil de valeurs type pour exercer le métier de Data analyst

Le test des valeurs universelles (SVS) mesure l'importance relative de différentes valeurs fondamentales associées à ce métier. Ces scores permettent de mieux comprendre les dimensions éthiques et culturelles du métier, offrant ainsi un aperçu de l'environnement de travail et des priorités professionnelles qui y sont associées.

Réussite pour le métier de Data analyst
4 / 5

La réussite représente le désir de se distinguer et de démontrer ses compétences. Les individus avec un score élevé recherchent l'excellence personnelle et le succès dans ce qu'ils entreprennent. Ils sont motivés par la reconnaissance de leurs réalisations. Un score faible peut indiquer une moindre préoccupation pour la compétition ou le succès social.

  • Satisfaction d'atteindre des objectifs d'analyse spécifiques.
  • Responsabilité d'améliorer les processus décisionnels.
  • Évaluation basée sur la qualité des prévisions et des rapports.
Stimulation pour le métier de Data analyst
4 / 5

La stimulation reflète le besoin d'excitation, de nouveauté et de défis. Les individus ayant un score élevé recherchent l'aventure et aiment sortir de leur zone de confort. Ils sont attirés par les expériences inédites et les changements fréquents. À l'inverse, un score faible peut indiquer une préférence pour la stabilité, la routine et un mode de vie prévisible.

  • Exposition à des données variées et évolutives.
  • Nécessité de s'adapter à de nouvelles outils et technologies.
  • Travaille souvent sur des projets innovants.
Conformité pour le métier de Data analyst
4 / 5

La conformité reflète l'adhésion aux normes sociales et le respect des règles établies pour maintenir l'ordre social. Les personnes conformistes évitent les comportements qui pourraient perturber l'harmonie collective. À l'inverse, un score faible peut indiquer une tendance à remettre en question les règles et à agir selon ses propres convictions, même si cela implique de défier l'autorité.

  • Doit respecter des règles sur la qualité et l'intégrité des données.
  • Respect des normes de sécurité dans la manipulation des données.
  • Adhère à des processus établis pour l'analyse et la présentation des résultats.
Sécurité pour le métier de Data analyst
4 / 5

La sécurité représente le besoin de stabilité, de sûreté et de protection. Les personnes ayant un score élevé valorisent un environnement prévisible et sécurisant, tant sur le plan personnel que social. Elles cherchent à éviter les risques et les incertitudes. Un score faible peut refléter une tolérance plus élevée à l'imprévu et un mode de vie plus aventureux.

  • Responsable de la protection des données sensibles.
  • Travaille pour assurer l'intégrité des analyses et éviter les erreurs.
  • Met en place des procédures pour minimiser les risques liés aux données.
Autonomie pour le métier de Data analyst
3 / 5

L'autonomie met en avant l'importance de la liberté de pensée et d'action. Les personnes autonomes privilégient la créativité, l'indépendance et la prise de décision personnelle. Elles cherchent à façonner leur propre destin selon leurs valeurs. Un score faible peut indiquer une plus grande conformité aux règles et aux attentes sociales.

  • Nécessite une certaine autonomie dans l'analyse et la résolution de problèmes.
  • Prend des initiatives dans la manière d'aborder les analyses.
  • Encadré par des processus, mais un espace d'initiative est présent.
Universalisme pour le métier de Data analyst
3 / 5

L'universalisme reflète l'engagement en faveur de l'égalité, de la tolérance et du respect pour tous les êtres vivants. Les individus ayant un score élevé dans cette dimension sont préoccupés par le bien-être de l'humanité et de l'environnement. Ils prônent l'ouverture d'esprit et la justice sociale. Un score faible peut indiquer une préoccupation moindre pour les enjeux globaux ou les différences culturelles.

  • Les analyses peuvent avoir un impact sur des sujets sociétaux importants.
  • Considère les implications éthiques de l'utilisation des données.
  • Contribue à des projets pour le bien commun dans certaines industries.
Bienveillance pour le métier de Data analyst
3 / 5

La bienveillance représente le souci du bien-être des proches et la volonté d'entretenir des relations harmonieuses. Les personnes bienveillantes sont prêtes à aider, à soutenir et à protéger leurs proches. Un score faible peut refléter une approche plus individualiste ou une priorité donnée à ses propres besoins plutôt qu'à ceux des autres.

  • Collaborations avec d'autres équipes pour répondre aux besoins.
  • Impact sur l'amélioration des services clients.
  • Soutient les prises de décision qui peuvent affecter les parties prenantes.
Pouvoir pour le métier de Data analyst
2 / 5

Le pouvoir reflète le désir de contrôle, de domination et de statut social élevé. Les personnes ayant un score élevé dans cette dimension cherchent à influencer les autres et à maintenir leur position d'autorité. Elles accordent une grande importance à la reconnaissance et aux privilèges. À l'inverse, un score faible peut indiquer un désintérêt pour l'autorité et une préférence pour l'égalité entre tous.

  • Influence limitée sur les décisions stratégiques.
  • Travaille généralement sous la supervision d'autres départements.
  • Peut avoir un rôle dans la recommandation des actions basées sur l'analyse.
Hédonisme pour le métier de Data analyst
2 / 5

L'hédonisme exprime la recherche du plaisir et du bien-être personnel. Les personnes hédonistes apprécient la gratification immédiate et les expériences plaisantes, telles que les loisirs et le divertissement. Un score faible peut refléter un mode de vie plus austère ou une tendance à privilégier le devoir et les responsabilités sur le plaisir.

  • Peut y avoir des éléments de plaisir dans la découverte de nouvelles tendances.
  • Travail plutôt orienté vers la rigueur et l'analyse, moins vers le confort personnel.
  • Peu d'opportunités pour des expériences variées au quotidien.
Tradition pour le métier de Data analyst
2 / 5

La tradition exprime l'attachement aux coutumes, aux croyances et aux pratiques culturelles ou religieuses transmises de génération en génération. Les personnes ayant un score élevé respectent les valeurs héritées du passé et cherchent à préserver ces traditions. Un score faible peut indiquer une ouverture au changement et une préférence pour l'innovation par rapport aux conventions établies.

  • Respect des méthodologies établies dans l'analyse de données.
  • Moins d'accent sur les valeurs culturelles ou héritées du métier.
  • Suit des standards plutôt que des coutumes.
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Comment devenir Data analyst ?

Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac + 3 à Bac + 5 en informatique, mathématiques ou statistiques. Des compétences en analyse de données et en programmation sont généralement requises.

Source : référentiel ROME 4.0 (France Travail)

Bac +3 (Licence, Bachelor)

Niveau d'étude minimal

Reconversion courte : oui

Formation typique : 12 mois

Une reconversion courte est envisageable via des formations professionnelles intensives et des apprentissages (6 à 12 mois) axées sur l’analyse de données, SQL, Python et BI. Vérifiez les prérequis en statistiques et bases de données et privilégiez des projets pratiques pour accélérer l’employabilité.

Informations d'accès détaillées (expérience, technicité, durée)

Informations d'accès au métier

Niveau d'étude minimal
Bac +3 (Licence, Bachelor)
Expérience requise
Junior (0 à 2 ans)
Durée typique de formation
12 mois
Niveau de technicité
3 / 5
Reconversion courte possible ?
Oui*

*Une reconversion courte est envisageable via des formations professionnelles intensives et des apprentissages (6 à 12 mois) axées sur l’analyse de données, SQL, Python et BI. Vérifiez les prérequis en statistiques et bases de données et privilégiez des projets pratiques pour accélérer l’employabilité.

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Diplômes et certifications qui y mènent 148
Les connaissances théoriques (savoirs) 19

Quelles sont les connaissances théoriques (savoirs) de Data analyst ?

Les compétences techniques (savoir-faire)

Quelles sont les compétences techniques (savoir-faire) de Data analyst en 2026 ?

Sources et méthode

  • Missions, compétences, accès au métier : référentiel ROME 4.0 (France Travail).
  • Marché de l'emploi, salaires et contrats : France Travail, API statistiques offres/demandes — mises à jour le .
  • Indicateurs, profil Vocagram et estimation d'impact IA : Vocaneo — fiche mise à jour le .

Les indicateurs Vocaneo sont des repères d'aide à l'exploration : ils éclairent ta réflexion, ils ne constituent pas un verdict. Ces résultats ne remplacent pas un accompagnement humain — ils en sont le point de départ.

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