Le Supply Chain Data Analyst travaille à la croisée de la data et de la logistique. Son travail consiste à analyser les données liées aux achats, aux stocks, aux transports, aux entrepôts et à la demande afin d’aider les entreprises à mieux piloter leurs opérations. Excel, SQL, Power BI et les outils de gestion comme les ERP font partie des compétences couramment recherchées pour ce métier.
📊 Le Supply Chain Data Analyst analyse les données de toute la chaîne logistique
Le Supply Chain Data Analyst récupère des données provenant de différentes sources de l’entreprise, puis les analyse pour identifier les écarts, les tendances et les points de blocage. Les informations peuvent provenir d’un ERP comme SAP, d’un WMS utilisé dans les entrepôts, d’un logiciel de transport ou encore de fichiers Excel.
Les données d’achat, de stock et de transport sont analysées
La première partie du travail consiste à collecter, nettoyer et contrôler les données. Une base comportant des doublons, des références incorrectes ou des informations incomplètes peut fausser les analyses. Le Data Analyst doit donc vérifier la cohérence des données avant de produire ses indicateurs.
Les informations étudiées peuvent concerner les délais fournisseurs, les quantités commandées, les niveaux de stock, les ruptures, les délais de livraison, les coûts de transport ou encore la rotation des références. Le volume de données peut rapidement devenir important dans une entreprise disposant de plusieurs sites ou de nombreuses références.
Les tableaux de bord permettent de suivre les indicateurs logistiques
Le Supply Chain Data Analyst construit ensuite des tableaux de bord et des indicateurs de performance. Ces outils donnent aux responsables logistiques une vision régulière des données disponibles.
Parmi les indicateurs suivis figurent notamment le taux de service, le respect des délais de livraison, la rotation des stocks, le niveau de stock, les ruptures, le délai moyen d’approvisionnement ou encore les coûts logistiques.
Power BI et Tableau peuvent être utilisés pour présenter ces informations sous forme de graphiques et de rapports interactifs. L’enjeu consiste surtout à présenter les données de manière suffisamment claire pour qu’un responsable puisse identifier rapidement une anomalie ou une variation.
Les prévisions de demande servent à limiter les ruptures et les excédents
Le métier comprend également une dimension de forecasting, c’est-à-dire de prévision de la demande. Le Supply Chain Data Analyst étudie notamment les historiques de ventes, les variations saisonnières et les évolutions observées sur les différentes références.
Ces analyses peuvent aider les équipes à déterminer les quantités à commander et à anticiper les périodes de forte demande. Une prévision trop faible peut entraîner une rupture de stock, tandis qu’une estimation trop élevée peut provoquer une accumulation de marchandises et immobiliser davantage de trésorerie.
Le Data Analyst ne prend pas nécessairement seul les décisions d’approvisionnement. Il fournit surtout des analyses et des scénarios qui servent aux équipes achats, approvisionnement, production et logistique.
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💻 Excel, SQL et Power BI font partie des compétences recherchées
Le métier demande à la fois des compétences techniques et une bonne connaissance de la chaîne logistique. Un profil uniquement spécialisé dans la data peut avoir des difficultés à interpréter certains indicateurs s’il ne connaît pas les contraintes rencontrées par les équipes opérationnelles.
Excel reste utile malgré les outils de data
Excel conserve une place importante dans de nombreuses entreprises. Les fonctions avancées, les tableaux croisés dynamiques, les recherches, les formules et Power Query peuvent être utilisés pour préparer et analyser les données.
La maîtrise d’Excel ne suffit toutefois pas lorsque les volumes deviennent importants ou lorsque les données proviennent de plusieurs systèmes. Le Data Analyst doit alors savoir récupérer les informations depuis les bases de données et les différents logiciels utilisés par l’entreprise.
SQL permet d’extraire les données nécessaires
La maîtrise de SQL est particulièrement utile pour interroger les bases de données. Elle permet de sélectionner les informations nécessaires, de filtrer les résultats, de regrouper les données et de réaliser des calculs directement à partir des tables disponibles.
Un Supply Chain Data Analyst peut par exemple utiliser SQL pour récupérer l’historique des commandes d’un ensemble de références, analyser les délais fournisseurs ou comparer les niveaux de stock entre plusieurs entrepôts.
Python ou R peuvent également être utilisés lorsque les analyses deviennent plus avancées. Ces langages servent notamment à automatiser certains traitements ou à travailler sur des modèles prédictifs.
La connaissance de la supply chain reste indispensable
La technique ne suffit pas. Le Data Analyst doit connaître les principaux processus de la chaîne d’approvisionnement : achats, approvisionnement, production, stockage, préparation des commandes et transport.
Cette connaissance permet de replacer les chiffres dans leur réalité opérationnelle. Une hausse du stock, par exemple, peut être liée à une commande exceptionnelle, à une baisse de la demande, à un délai fournisseur plus long ou à une décision volontaire de constituer une réserve.
Le professionnel doit également savoir présenter ses analyses à des interlocuteurs qui ne maîtrisent pas forcément SQL, Power BI ou les méthodes statistiques. L’esprit de synthèse, la pédagogie et la communication sont donc importants pour transformer une analyse technique en information exploitable par les responsables opérationnels.
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💰 Quel salaire pour un Supply Chain Data Analyst ?
La rémunération dépend notamment de l’expérience, de la région, du secteur d’activité, de la taille de l’entreprise et du niveau de responsabilité. Les fourchettes communément citées pour la France et certains marchés européens placent les profils juniors autour de 40 000 à 45 000 € brut annuels, avec une progression lorsque l’expérience augmente.
Un profil junior peut débuter autour de 40 000 € brut par an
Pour 0 à 2 ans d’expérience, la rémunération indiquée dans les données fournies se situe autour de 40 000 à 45 000 € brut par an.
Le niveau de salaire peut toutefois varier fortement selon le secteur, la localisation et le niveau technique demandé. Une entreprise recherchant un profil capable de travailler simultanément sur SQL, Power BI, Python et les données d’un ERP peut proposer une rémunération différente d’une entreprise recrutant principalement pour la production de rapports Excel.
L’expérience fait progresser la rémunération
Avec 2 à 5 ans d’expérience, la fourchette indiquée atteint environ 50 000 à 60 000 € brut par an. À ce stade, le professionnel peut prendre en charge des analyses plus complexes, travailler sur plusieurs flux de données et participer à des projets d’amélioration des outils de pilotage.
Au-delà de 5 ans d’expérience, les rémunérations peuvent atteindre 60 000 à 70 000 € brut annuels ou davantage, notamment lorsque le poste comporte davantage de responsabilités techniques ou managériales.
| Expérience | Salaire brut annuel indicatif |
| 0 à 2 ans | 40 000 à 45 000 € |
| 2 à 5 ans | 50 000 à 60 000 € |
| Plus de 5 ans | 60 000 à 70 000 € et plus |
Ces montants restent des ordres de grandeur. Ils ne constituent pas une grille salariale valable pour toutes les entreprises ou toutes les régions.
Les évolutions peuvent mener vers la data ou le management supply chain
Après plusieurs années, plusieurs orientations sont possibles. Un Supply Chain Data Analyst peut approfondir la partie technique et évoluer vers un poste de Data Scientist, notamment lorsqu’il travaille sur la prévision de la demande et la modélisation statistique.
Une autre possibilité consiste à se rapprocher des opérations avec un poste de Responsable Supply Chain ou de manager de projets logistiques. Le professionnel peut alors utiliser son expérience de la donnée tout en prenant davantage de responsabilités sur les processus.
D’autres parcours peuvent également mener vers le conseil en supply chain et en transformation digitale, voire vers des fonctions de direction de la donnée dans les grandes organisations.
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