Data Analyst vs Business Analyst : Quelles sont les Différences ?
Temps de lecture : 3 min
Data Analyst ou Business Analyst ? Deux intitulés qui circulent souvent dans les offres d’emploi, les organigrammes… et les conversations floues. Pourtant, derrière ces intitulés proches se cachent deux rôles bien distincts, avec des missions, des compétences, et des outils différents.
Si vous cherchez à structurer votre équipe data, ou à recruter un profil analytique pour appuyer la prise de décision dans l’entreprise, autant faire le bon choix. Et ça commence ici.
Deux rôles, deux approches de l’analyse
Le Data Analyst : mettre les données au service de l’analyse
Le Data Analyst (ou analyste de données) est responsable de l’exploitation des données brutes. Il collecte, traite, nettoie et visualise les informations pour en extraire des enseignements clairs et chiffrés.
Son travail se base sur les statistiques, la science des données, et une bonne dose de rigueur technique.
Missions types du Data Analyst :
- Extraire des données depuis des bases ou des entrepôts (SQL, BigQuery…)
- Construire des tableaux de bord interactifs
- Mettre en évidence des tendances (comportements clients, performances produits…)
- Aider à piloter des décisions marketing ou produit via des rapports structurés
Le Data Analyst ne fait pas que des graphes : il pose des hypothèses, mesure, interprète, et challenge les intuitions métiers avec des faits.
Le Business Analyst : faire le lien entre business et analyse
Le Business Analyst (ou analyste métier) agit comme un intermédiaire stratégique entre les données, les équipes terrain, et la direction.
Il ne code pas, ou rarement. Il ne manipule pas les données massives. Il traduit les besoins des équipes (marketing, ventes, finance…) en solutions concrètes, en s’appuyant sur des analyses souvent issues d’outils métier ou d’échanges humains.
Missions types du Business Analyst :
- Identifier les besoins et les blocages dans les processus métier
- Formaliser les spécifications fonctionnelles d’un outil ou d’un système
- Analyser les résultats d’un projet et recommander des ajustements
- Animer des ateliers avec les parties prenantes
Le Business Analyst pose des questions, structure des réponses, et contribue à faire avancer les projets… sans forcément toucher une ligne de code.
Data Analyst vs Business Analyst : qui fait quoi, concrètement ?
Voici une synthèse claire des rôles et missions associés à chaque profil :
| Critère | Data Analyst | Business Analyst |
|---|---|---|
| Objectif | Extraire et exploiter les données pour éclairer les décisions | Améliorer les processus et aligner les besoins métiers |
| Sources d’information | Bases de données, scripts, outils analytiques | CRM, ERP, entretiens métiers, feedbacks clients |
| Outils | SQL, Python, Power BI, Tableau, Excel | Excel, CRM, outils de gestion de projet, diagrammes BPMN |
| Livrables | Rapports, dashboards, modèles prédictifs | Spécifications fonctionnelles, recommandations, synthèses |
| Collaboration | Data engineers, développeurs, product managers | Équipes métier, chefs de projet, directions fonctionnelles |
| Formation | Informatique, statistiques, data science | Gestion, business, ingénierie de projet, économie |
Des compétences différentes pour des métiers complémentaires
Les compétences du Data Analyst
- Maîtrise des langages de requête et de script (SQL, Python, R)
- Bonne culture en statistiques et en mathématiques
- Capacité à modéliser et à visualiser les données
- Rigueur technique, sens du détail, autonomie
Les compétences du Business Analyst
- Excellente capacité d’analyse métier
- Aisance en communication et formalisation
- Maîtrise des outils fonctionnels (CRM, outils de gestion de projet)
- Esprit de synthèse, écoute active, sens de la décision
Quels outils pour quels analystes ?
Stack type d’un Data Analyst :
- Langages : SQL, Python, R
- Outils BI : Power BI, Tableau, Looker
- Environnement : BigQuery, Snowflake, Jupyter, Excel avancé
- Objectif : interroger, croiser, visualiser les données
Stack type d’un Business Analyst :
- Outils métier : Salesforce, HubSpot, Jira, Monday, Excel
- Formalisation : Lucidchart, BPMN, Confluence
- Objectif : comprendre les flux, documenter les besoins, aligner les équipes
Quels secteurs les mobilisent ?
Les deux profils travaillent souvent ensemble, mais dans des logiques différentes.
| Secteur | Data Analyst | Business Analyst |
|---|---|---|
| Marketing | Segmentation client, attribution | Recommandations CRM, scénarios de relance |
| Finance | Tableaux de suivi, prévisions | Optimisation des flux, audit de process |
| Produit | Analyse d’usage, AB testing | Roadmap fonctionnelle, priorisation métie |
| RH | Analyse des performances, turnover | Diagnostic d’organisation, recommandations outils |
Évolution de carrière et salaires
Perspectives d’évolution
- Data Analyst : peut évoluer vers Data Scientist, Analytics Engineer ou Lead Analyst
- Business Analyst : peut évoluer vers Chef de projet, PO, Consultant, ou encore rejoindre le management fonctionnel
Fourchette de salaire (France)
| Expérience | Data Analyst | Business Analyst |
|---|---|---|
| Junior | 35 – 45K€ | 38 – 48K€ |
| Confirmé | 50 – 65K€ | 55 – 70K€ |
| Senior | 65 – 80K€ + | 70 – 85K€ + |
Des écarts significatifs existent entre Paris et la province, avec une variation de 10 à 20% en moyenne.
FAQ – On vous pose souvent ces questions
Quelle est la différence entre un Data Analyst et un Business Analyst ?
Le premier analyse des données chiffrées, le second formalise des besoins business. Le DA est technique, le BA est fonctionnel.
Quel est “le meilleur” métier entre Data Analyst et Business Analyst ?
Il n’y a pas de bon ou mauvais camp. Tout dépend de ce dont votre entreprise a besoin : données ou processus.
Quel salaire pour un Data Analyst ?
Entre 35k€ et 80k€ selon l’expérience, le niveau technique et la localisation.
Un Business Analyst peut-il devenir Data Analyst ?
Oui, mais cela nécessite une montée en compétence sur les outils techniques (SQL, Python, BI…).
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