Arrêtez d’être invisibles

#30 Ou la vision à adopter pour rendre votre travail visible (et reconnu)

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Quand j’échange avec des Data Analysts en reconversion ou en début de parcours, il y a un blocage qui revient presque à chaque fois : parler de leurs accomplissements.

Et c’est paradoxal. Parce que les Data Analysts occupent aujourd’hui l’un des rôles les plus essentiels dans une organisation.

Mais malgré leur travail, leur rigueur, leur implication au quotidien… beaucoup restent invisibles et écartés des décisions qui comptent.

• "Je suis encore junior, donc j’ai pas vraiment d’accomplissement marquant."

• "J’ai pas trop communiqué dessus, c’était juste un dashboard interne."

• "Je ne sais pas où trouver les chiffres pour parler de mes accomplissements."

À la différence des équipes Business, Marketing, Produit ou Finance — dont les décisions ont un impact direct sur le chiffre d’affaires ou l’expérience utilisateur — les Data Analysts travaillent souvent en coulisses. Et pourtant, sans leur intelligence analytique, aucune décision ne serait vraiment éclairée.

Cela crée un cercle vicieux :

– Les parties prenantes ne perçoivent pas clairement la valeur des Data Analysts, et ne savent parfois même pas exactement ce qu’ils font.

– Les Data Analysts, malgré leur rôle clé dans la production d’insights, sont exclus des réunions de décision.

– Et sans présence dans les discussions stratégiques, la reconnaissance devient quasiment inaccessible.

Et ça, c’est un vrai problème.

Parce qu’un Data Analyst invisible, c’est un Data Analyst qui passe à côté des meilleures opportunités, se retrouve coincé sur des tâches d’exécution et plafonne en salaire comme en responsabilités.

Mais cette invisibilité n’est pas une fatalité. C’est une question de posture, de narration, et de clarté sur sa propre valeur.

Dans cette newsletter, je vais vous partager :

• Pourquoi les Data Analysts peinent à être visibles (même quand ils bossent dur).

• Les erreurs courantes qui les empêchent de parler de leurs accomplissements.

• Et surtout, comment inverser la tendance — pour que vos projets comptent.

Pourquoi les Data Analysts peinent à être visibles (même quand ils bossent dur)

Ce manque de visibilité ne vient pas de nulle part.

Il est ancré dans la manière dont le métier est perçu, dans la place qu’on leur donne, et parfois même dans la posture que les Data Analysts adoptent eux-mêmes.

“Nous voulons montrer que mettre des efforts pour améliorer cette feature n’apportera pas d’impact. Est-ce que tu peux nous aider à trouver des éléments pour vérifier cette idée?”

Ce genre de phrase n’est pas rare dans les entreprises. Souvent, on appelle les Data Analysts que les décisions sont déjà amorcées par le business, pour valider une intuition, vérifier une hypothèse ou produire un rapport à posteriori. Résultat: On ne l’associe pas à la prise de décision, mais à l'exécution.

Et pourtant, leur rôle est fondamental. Un bon Data Analyst oriente les équipes dans la bonne direction. Mais ça, ce sont des choses qui ne se voient pas.

Quand un projet réussit, on remercie le produit. Quand une campagne performe, on applaudit le marketing. Mais quand un Data Analyst oriente vers la bonne solution ? Il est rarement dans la lumière.

Cette invisibilité peut venir des Data Analysts même. Ils sont souvent très autonomes et à l’aise dans les coulisses. Mais cette discrétion peut se retourner contre eux, car ils ne se mettent pas en avant et ils pensent que leur valeur “parlera d’elle-même”. En réalité, ce n’est jamais le cas.

Les erreurs courantes quand les Data Analysts parlent de leurs accomplissements.

Quand les Data Analysts essaient de parler de leurs accomplissements… ils tombent dans des erreurs courantes, mais qui diminuent drastiquement la perception de leur valeur.

Erreur 1 : rester trop vague

Ils parlent de “projet d’analyse client”, de “dashboard de pilotage”, de “projet de migration des données”...

Mais il n’y a pas de contexte et l’impact est absent.

"J’ai travaillé sur un dashboard de suivi des ventes."

"J’ai fait plusieurs analyses pour le service marketing."

"J’ai contribué à un projet de migrations des données avec la Direction des finances."

Mais on ne sait pas ce que cela a apporté au projet.

Résultat : impossible pour un recruteur ou un stakeholder de comprendre ce qu’ils ont vraiment changé.

Erreur 2 : lister des tâches au lieu d’un accomplissement

Ils décrivent ce qu’ils ont fait techniquement, comme s’il suffisait de dire “j’ai utilisé SQL” ou “j’ai automatisé un rapport” pour prouver leur valeur.

"J’ai extrait des données dans BigQuery, fait des requêtes SQL et construit un dashboard dans Looker."

"J’ai mis en place des reporting hebdos pour le suivi de la performance."

C’est bien, mais ce sont des moyens, pas des résultats.

Et sans le résultat, personne ne comprend pourquoi c’était utile.

Erreur 3 : parler d’impact, mais de manière floue, sans preuve

Quand ils essaient de parler de résultats, ils restent dans des formulations vagues, sans chiffres ni changement mesurable.

"Ça a permis d’améliorer le temps de traitement des factures."

"Ça a aidé à prendre de meilleures décisions business."

"Le projet a eu un bon impact et a été mis en prod."

Mais dans un métier fondé sur la mesure, dire "ça a eu de l’impact" sans le prouver, c’est comme dire "j’ai de l’expérience" sans rien montrer.

Comment inverser la tendance (sans forcer, sans tricher)

La manière dont les Data Analysts abordent leurs accomplissements montrée ci-dessus n’est pas un défaut. Ce sont juste des angles morts. Il faut juste inverser le point de vue, et il n’est pas non plus nécessaire de gonfler ses expériences.

Il suffit d’apprendre à nommer clairement sa valeur.

Vous disiez "J’ai travaillé sur un dashboard de suivi des ventes" ?

Racontez plutôt :

"J’ai conçu un dashboard qui permet aux commerciaux de suivre en temps réel leurs objectifs hebdomadaires. Depuis sa mise en place, le taux d’atteinte des objectifs a augmenté de 15 %.”

S’il n’est pas possible de quantifier le taux d’atteinte des objectifs, vous pouvez estimer le temps gagné, ou le nombre d’utilisateurs de votre tableau de bord.

"J’ai conçu un dashboard qui permet aux commerciaux de suivre en temps réel leurs objectifs hebdomadaires. Il est consulté chaque semaine par plus de 15 utilisateurs et a permis de gagner environ 2 heures par semaine en reporting manuel.”

Si vous n’avez pas de chiffres précis, vous pouvez orienter votre discours en fonction de son usage.

"J’ai mis en place un dashboard pour aider l’équipe commerciale à mieux suivre ses objectifs hebdos. Depuis, il est devenu leur premier point de discussion lors des réunions hebdomadaires, sans compte des points mensuels avec les N+2. Il alerte les commerciaux quand leurs objectifs sont en retard et leur permet d’ajuster leurs actions plus rapidement.”

Comme vous voyez, il n’existe pas une seule manière de formuler un accomplissement.

Selon le contexte, vous pouvez insister sur l’usage, le temps gagné, l’impact perçu ou les actions déclenchées. L’essentiel, c’est de sortir du flou et de rendre visible ce que votre travail change concrètement pour les autres.

Même un petit projet peut devenir un vrai levier de crédibilité… à condition de savoir le raconter avec clarté.

Conclusion

La différence ne se joue pas sur la technique. Elle se joue sur la façon dont vous traduisez votre travail en valeur business concrète.

D’un coup, vous n’êtes plus juste la personne qui “fait des dashboards”. Vous devenez celle qui améliore la performance commerciale, accélère la prise de décision, et rend la donnée visible, compréhensible, utile.

Plus vous assumez cette posture, plus vous prenez une place stratégique dans l’équipe.

Et là, vous ne serez plus invisibles, vous êtes indispensables.

Si vous trouvez cette édition utile, un petit coeur ❤️, cela me fait toujours plaisir.

A la prochaine !