Le poste Data Analyst / Data Analytics Engineer (H/F)
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đ Contexte client
Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques de transformation métier, notre client renforce son équipe Data.
Le consultant interviendra sur l'analyse d'impact des projets de transformation sur les indicateurs métiers, la qualité des données et l'évolution des reportings stratégiques. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes métier afin de garantir la cohérence des KPI et d'accompagner les évolutions des plateformes Data.
đŻ Missions
Réaliser les analyses d'impact des projets de transformation sur les KPI métiers et les processus opérationnels.
Produire des analyses ad hoc répondant aux nouveaux besoins métiers.
Faire évoluer et fiabiliser les indicateurs de performance (Loyalty, Topline, Sales...).
Concevoir, maintenir et améliorer les reportings stratégiques.
Revoir les rÚgles de calcul, les définitions des KPI et les périmÚtres de reporting.
Garantir la cohérence des données entre plusieurs sources.
Participer aux phases de tests et de validation des évolutions impactant les données.
Identifier les anomalies et incohérences dans les indicateurs de reporting.
Accompagner les équipes métier lors des phases de cadrage en traduisant leurs besoins en exigences analytiques.
Contribuer à l'amélioration continue de la qualité des données et de la gouvernance des KPI.
Data & Analytics
â Must HaveSQL (expert)
Snowflake
Data Analytics
Analyse d'impact métier
Analyse de données
Data Quality
Reporting
KPI Management
Tableau
Dataiku
dbt
Data Lineage
Gouvernance des données
Reporting Framework
Qualité des données
Recueil des besoins métiers
Analyse fonctionnelle
Gestion des parties prenantes
Excellente communication
Français courant
Anglais courant
Jira
ServiceNow
Gestion de backlog
Ticketing
Expérience sur des programmes de transformation métier
Connaissance des domaines :
Loyalty
Sales
Topline
Profil recherché
L'analyse des impacts des projets de transformation sur les KPI et les reportings ;
La définition, la revue et l'évolution des rÚgles de calcul des indicateurs ;
La qualité, la cohérence et la fiabilité des données de reporting ;
L'exploitation de plusieurs sources de données, notamment Snowflake ;
L'accompagnement des équipes métier lors des phases de cadrage et de définition des besoins ;
Les outils SQL, Tableau, Dataiku, dbt, ainsi que Jira (ServiceNow étant un plus) ;
Les concepts de Data Lineage, de gouvernance des données et de transformation des plateformes Data.
đ Environnement techniqueSQL
Snowflake
Tableau
Dataiku
dbt
Jira
ServiceNow
Environnement de travail
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