Le marché de l’analyse de données dans le sport devrait atteindre 4 milliards de dollars (3.6 milliards d’euros) d’ici 2022 (source : Forbes). Cette croissance s’explique par les nombreuses utilisations que trouve la data dans le domaine du sport. L’analyse de data pénètre de plus en plus dans le monde sportif de différente façon. Elle peut aider les équipes à gagner, monitorer le fan engagement, être bénéfique pour l’écosystème organisationnel ou encore faciliter les négociations avec des partenaires. Dans cet article, nous avons regroupé les principaux éléments pour vous permettre de comprendre et de découvrir le métier de Data Analyst.
Le Data Analyst est responsable de l’analyse de données issues de l’activité de l’entreprise. Il recueille et traite les données afin de soumettre des recommandations pertinentes. Ses missions ont pour objectif de donner vie aux données en les interprétant. Il exploite les informations recueillies par différents canaux qui visent à faciliter les prises de décisions par les managers.
Savoir :
Savoir-être :
Savoir-faire et compétences :
Pour mener à bien son travail, le data analyste doit posséder des compétences particulières, notamment en ingénierie informatique.
Il sera en effet amené à utiliser des outils spécifiques au Big Data, notamment les outils de traitement des données comme Hadoop ou Spark pour transformer les données brutes en informations utiles. Le langage informatique n’a donc aucun secret pour lui.
Dans l’industrie du sport, le Data analyst évolue en majorité dans les clubs de football et de rugby en majorité actuellement. Départements dédiés à la notion globale de « performance » dans les clubs avec effectif croissant.
la FFR dispose d’un Data Analyst au sein de son équipe et le club Manchester United développe fortement cette approche. Les sociétés de data se créent de plus en plus.
Dans une entreprise de taille très petite, petite et moyenne (TPE / PME) : le Data analyst sera un rôle qui pourra être cumulé avec d‘autres rôles comme le data miner et le data scientist.
Dans une Entreprise de Taille Intermédiaire (ETI) ou un Grand groupe : le data analyst aura un rôle important et travaillera en équipe avec le/la data miner et/ou le/la data scientist. Dans cette configuration, il/elle pourra aussi en plus avoir un rôle de « scrum master » (chef de projet dans le big data). Les compétences associées au travail en équipe agile, sont plus recherchées dans les entreprises d’une certaine taille qui a une équipe big data.
En tant que Junior, le Data Analyst peut espérer gagner au moins 35k €/an. De toute évidence, cette rémunération est variable. Néanmoins avec de nombreuses et importantes missions à sa charge, le Data Analyst peut gagner jusqu’à 80k €/an une fois Expert.
Aussi, s’il devient par la suite Data Scientist, il pourra prétendre à une rémunération plus conséquente allant jusqu’à 180K €/ans.
Vous l’aurez compris, le métier de Data Analyst est un métier complexe qui demande une certaine polyvalence et des compétences bien précises. Au fur et à mesure de sa carrière, le Data Analyst pourra évoluer en ayant des postes de consultant ou des postes managériaux dans différents types d’organisations de l’industrie du sport.
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