Le Data Analyst Supply Chain exploite les données logistiques pour optimiser les flux, améliorer les prévisions, et réduire les coûts.
Il collecte, nettoie et analyse des données provenant d’ERP, WMS, outils de planification, et tableaux de bord.
À la croisée de la Supply Chain et de la data science opérationnelle, il identifie les tendances, anticipe les goulets d’étranglement, et propose des solutions pour fluidifier les opérations et renforcer la performance du service logistique.
Quel est le profil de compétences d’un Data Analyst Supply Chain ?
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Maîtrise des outils de BI et d’analyse de données : Excel avancé, Power BI, SQL, Python/R.
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Compétences statistiques et analytiques pour extraire des insights des données de stock, transport, production.
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Connaissance de la Supply Chain : processus achats, stockage, distribution, KPIs logistiques.
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Capacité à créer des dashboards et rapports pour visualiser les performances (taux de service, coûts, délais).
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Qualités de communication pour traduire les résultats techniques en recommandations opérationnelles.
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Organisation rigoureuse, curiosité et esprit d’initiative sont indispensables pour réussir ce poste.
Quelles sont les activités et les missions d’un Data Analyst Supply Chain ?
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Collecter et structurer les données issues des ERP, WMS, TMS, outils de suivi.
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Nettoyer et préparer les datasets pour garantir fiabilité et cohérence.
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Concevoir des dashboards BI (Power BI, MicroStrategy…) pour suivre les KPI logistiques.
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Analyser les flux logistiques pour identifier les inefficacités, les goulots d’étranglement et proposer des plans d’optimisation.
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Collaborer avec les équipes Supply Chain pour traduire les insights en plans d’action (réduction des ruptures, optimisation des stocks).
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Assurer une veille technologique : outils data, IA, visualisation ; incorporer les innovations dans les process.
Quelles sont les filières et formations pour devenir Data Analyst Supply Chain ?
Le profil idéal est titulaire d’un Bac+5, via :
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Master Supply Chain, Logistique ou Gestion de production.
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École d’ingénieurs ou école de commerce avec spécialisation analyse de données ou Supply Chain analytics.
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Formation complémentaire en data (BI, data science) pour renforcer la dimension analytique.
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Expériences en alternance ou stage sur des missions datalogistiques (requêtes SQL, reporting BI) constituent un réel atout.
Quel peut-être le salaire d’un Data Analyst Supply Chain ?
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Junior (0–2 ans) : entre 40 000 € et 45 000 € brut/an, parfois 44 000–46 000 € dans les grand comptes (ex. Saint-Gobain).
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Confirmé (2–5 ans) : environ 50 000 € à 60 000 € brut/an. Glassdoor donne une moyenne nationale à ≈67 000 € avec tendance entre 63 000 et 70 000 €.
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Expérimenté (>5 ans) : jusqu’à 60 000–70 000 €, voire plus si le rôle inclut du management ou du datamining avancé.
Ces données montrent l’importance croissante de l’analyse data dans la Supply Chain, et les écarts salariaux entre profils juniors et seniors sont marqués.
Quels sont les métiers connexes à un Data Analyst Supply Chain ?
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Data Scientist Supply Chain : développement d’algorithmes prédictifs et optimisation via IA.
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Data Engineer Supply Chain : structuration et automatisation des pipelines de données.
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Demand Planner : prévisions de demande, en utilisant des analyses statistiques.
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Supply Planner : exécution de la planification opérationnelle, appuyé par les rapports et insights de la data.
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Consultant Supply Chain : promeut l'usage de la data pour optimiser les opérations chez des clients.
