Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data analyst
Le ou la Data Analyst collecte, analyse et interprète les données pour fournir des insights utiles à la prise de décision. Ce métier consiste à transformer des données brutes en informations exploitables pour optimiser les performances d’une organisation. Le Data Analyst est souvent impliqué dans des projets variés tels que l’analyse des ventes, l’étude du comportement des clients, ou l’évaluation des campagnes marketing. Informations sur la rémunération de la fonction Data analyst.
Business Analyst MRO (Maintenance, Repair & Overhaul) Marignane English fluent et habilitation OTAN + Maîtrise de SAP Contexte : Dans le cadre des activités MRO (Maintenance, Repair & Overhaul), le Business Analyst intervient à l'interface entre les équipes métiers MRO, les utilisateurs internes et les équipes IT/Data. Il accompagne l'analyse et l'amélioration des processus MRO, formalise les besoins métiers et contribue à la mise en place de solutions permettant d'améliorer le pilotage de l'activité, la qualité des données et la performance opérationnelle. Missions principales Analyse des besoins métiers - Recueillir et analyser les besoins des différents métiers et clients internes MRO. - Organiser des workshops avec les utilisateurs afin d'identifier les problématiques et irritants opérationnels. - Challenger les besoins exprimés et les traduire en exigences fonctionnelles. - Formaliser les besoins sous forme de Business Requirements, User Stories, Use Cases et spécifications fonctionnelles. - Prioriser les demandes en fonction de leur valeur métier et de leur criticité. Analyse et amélioration des processus MRO - Analyser les processus existants liés aux activités de maintenance, réparation et overhaul. - Identifier les écarts, points de blocage et opportunités d'optimisation. - Cartographier les processus AS-IS / TO-BE. - Proposer des améliorations et des opportunités d'automatisation. - Accompagner les métiers dans la transformation et la digitalisation de leurs processus. Pilotage de la performance MRO - Participer à la définition et à l'évolution des KPIs MRO. - Challenger la pertinence des indicateurs avec les équipes métiers. - Définir les règles fonctionnelles nécessaires à leur calcul et à leur interprétation. - Contribuer à la conception et à l'évolution des outils de monitoring et dashboards. - Analyser les écarts de performance et accompagner les métiers dans l'identification des causes. Data & outils En collaboration avec les Data Analysts : - Identifier les données nécessaires aux différents besoins métiers. - Définir les règles métier associées aux données et KPIs. - Contribuer à l'amélioration de la qualité et de la robustesse des données. - Participer à la définition des besoins de reporting et de monitoring, notamment sous Spotfire. - Identifier les processus ou analyses pouvant être automatisés. + English fluent et habilitation OTAN + Maîtrise de SAP (si possible S4
🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, vos missions seront les suivantes : - Construire les flux d'alimentation de données de la plateforme - Configurer les composants logiciels, les tester, les assembler et les mettre à disposition pour mise en production par les équipes d infogérance (ops) - Assurer le suivi de production, la maintenance corrective ou évolutive des flux d'alimentation et exposition de données dans le Datalake. - Etre en support technique des établissements et des équipes internes sur les briques applicatives de la plateforme (outils internes et GCP, habilitations ) - Assister les Data Scientist et les Data analysts à l'analyse, la préparation des données, l'exposition, la connaissance des outils - Optimiser les capacités techniques pour une meilleure performance ou limiter les coûts (Finops) - Optimiser la qualité de service (QoS) et la qualité des données en proposant des solutions de contrôle, des outils de mesure et de reporting (métrologie, dataviz..) - Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les données à consolider, transformer, rapatrier, consolider au sein des couches socle et d'exposition - Analyser les données pour traduire une problématique Métier Environnement technique : - Connaissance des concepts clés liés à la mise en oeuvre d'une chaine CI/CD (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - La connaissance des outils lié à ces concepts serait un plus (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - Des connaissances en scripting (shell ou Python) seraient un plus - Connaissance de la méthodologie Scrum et Safe - Connaissance des outils GCP (Big Query) ou équivalent d'un autre Clouder
Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Développer et industrialiser les transformations de données avec DBT. Concevoir et optimiser les modèles de données dans BigQuery. Intégrer différentes sources de données au sein de l'écosystème Google Cloud Platform. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL. Mettre en place des tests et contrôles de qualité des données. Participer à l'automatisation des déploiements et aux pratiques CI/CD / DataOps. Contribuer à la documentation technique et au respect des standards Data. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists, équipes métiers et équipes Cloud/DevOps. Participer aux problématiques de gouvernance, sécurité et traçabilité des données propres au secteur bancaire.
Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.
Pour notre client basé à Paris , nous sommes à la recherche d'un profil Data Engineer-BI Garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Compétences SQL - Expert - Impératif .. .. XDI Semarchy - Confirmé - Important .. .. .. .. Cloudbees - Confirmé - Important .. .. .. .. ..
Dans le cadre du développement et de la modernisation de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data disposant d'une expertise forte sur Snowflake et dbt. Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir, développer et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, structurer et valoriser les données de l'entreprise. En tant que Tech Lead, vous serez à la fois référent(e) technique, contributeur(trice) sur les sujets complexes et garant(e) des bonnes pratiques d'architecture, de développement et de qualité des données. Vos principales responsabilités seront : Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme Data autour de Snowflake et dbt. Concevoir des modèles de données robustes, performants et maintenables. Développer et industrialiser les transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser les traitements et structures de données dans Snowflake. Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de développement : Git, code review, CI/CD, tests automatisés, documentation et gestion des versions. Définir les standards de modélisation et de développement Data au sein de l'équipe. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la performance des données. Identifier les problématiques de performance et proposer des solutions d'optimisation, notamment sur Snowflake. Accompagner les développeurs Data dans la résolution des problématiques techniques complexes. Participer aux choix technologiques et aux décisions d'architecture. Contribuer à la mise en place d'une démarche DataOps / CI-CD. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Product Owners et métiers. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'écosystème Data Cloud.
ContexteLe consultant intégrera l'équipe Data & AI, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier Dashboards — visualisation et pilotage de la performance Reporting — production de rapports structurés Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier MissionsL'équipe Data & AI poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : d'un outil interne pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : Business Data Analysts : expression et cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.
Dans le cadre du développement d'une Squad Data & Métrologie, nous recherchons un Data Analyst H/F afin de contribuer à la production de tableaux de bord, de rapports analytiques et au suivi des usages liés aux postes de travail et aux applications associées. Vous intégrerez un environnement Agile et participerez à la valorisation de la donnée afin d'accompagner le pilotage des usages, de mesurer l'adoption des solutions et d'identifier des axes d'optimisation. Vos principales missions🔹 Recueil des besoins et collaboration avec les métiersInteragir avec les équipes internes et participer aux ateliers d'expression des besoins ; Comprendre les enjeux métiers et les traduire en problématiques analytiques ; Étudier et rédiger les cahiers des charges des rapports de métrologie attendus. 🔹 Analyse et valorisation des donnéesCollecter, analyser et croiser des données provenant de différentes sources ; Exploiter notamment des données issues de bases SQL, Active Directory, Azure Cloud, Microsoft Graph, ServiceNow, etc. ; Concevoir et développer des tableaux de bord orientés décisionnel ; Réaliser des analyses statistiques afin d'identifier les tendances, usages et opportunités d'optimisation. 🔹 Documentation et accompagnementRédiger les dossiers d'architecture technique liés aux différents cas d'usage ; Documenter les tableaux de bord afin de faciliter leur lecture et leur appropriation ; Accompagner les équipes dans la compréhension des indicateurs, des calculs et des données présentées.
Dans le cadre de sa stratégie de développement des usages numériques, notre client souhaite renforcer la valorisation de ses données et en faire un levier de croissance et d'amélioration de l'expérience utilisateur. Au sein de la Direction Data, plusieurs initiatives sont menées autour de la collecte, de la gouvernance et de l'exploitation des données, dans le respect des réglementations en vigueur. Dans ce contexte, notre client souhaite mettre en place un catalogue de données permettant de faciliter l'accès aux données, d'améliorer leur compréhension et de favoriser leur utilisation par les équipes internes. Nous recherchons un(e) Data Catalog Product Owner chargé(e) de piloter la mise en œuvre, la gestion et l'évolution du catalogue de données, en coordination avec les équipes métiers, Data et techniques. Vos missions1. Gestion et évolution du catalogue de donnéesParticiper à la mise en œuvre, au développement et à la maintenance du catalogue de données. Structurer et documenter les jeux de données : classification, annotation et description des métadonnées. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des métadonnées. Contribuer à la conception et à l'évolution du métamodèle du catalogue. Faciliter l'accès aux données et leur compréhension par les utilisateurs. 2. Pilotage produit et amélioration continueRecueillir et analyser les besoins des utilisateurs et des parties prenantes. Construire, maintenir et prioriser le backlog produit en collaboration avec le Data Manager. Définir les fonctionnalités attendues et piloter leur mise en œuvre. Coordonner les évolutions du catalogue avec les Data Stewards et les équipes techniques. Collecter les retours utilisateurs et proposer des axes d'amélioration. Suivre la réalisation des fonctionnalités et s'assurer de leur adéquation avec les besoins métiers. 3. Gouvernance et conformité des donnéesParticiper à la définition et à la mise en œuvre des politiques et procédures de gouvernance des données. Veiller à la qualité, à la traçabilité et à la bonne documentation des données. Contribuer au respect des exigences réglementaires, notamment du RGPD et des recommandations de la CNIL. Collaborer avec les équipes Privacy et Data Gouvernance afin de garantir la conformité des pratiques. 4. Formation et accompagnement des utilisateursOrganiser et animer des sessions de formation à l'utilisation du catalogue. Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de l'outil et l'adoption des bonnes pratiques. Assurer un support fonctionnel continu. Produire et maintenir la documentation utilisateur. 5. Coordination et adoption du catalogueCollaborer étroitement avec les Data Owners, Data Stewards, Data Managers, Data Scientists, Data Analysts et les autres parties prenantes. Assurer la coordination entre les équipes métiers, fonctionnelles et techniques. Favoriser l'adoption du catalogue par l'ensemble des départements. Définir et suivre des indicateurs de performance et d'adoption avec l'équipe Data Gouvernance. Analyser les usages et proposer des actions pour améliorer l'utilisation du catalogue.
Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.
Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.
Le contexte Notre client, accélère sa transformation digitale et renforce son équipe Data Intégration. Nous recherchons un(e) Data Integration QC autonome, capable de prendre en charge un sujet de bout en bout et d'être force de proposition sur les stratégies et pratiques de test. Votre mission Garant(e) de la qualité fonctionnelle, technique et des données, vous sécurisez les mises en production des applications, APIs, flux de données et plateformes analytiques développés par l'équipe. Vous travaillez au quotidien avec les Développeurs, Data Engineers, Data Analysts, Architectes et Key Users. Vos responsabilités Tests fonctionnels Analyser les User Stories, spécifications et règles métier Rédiger plans de tests et campagnes de validation, exécuter les tests fonctionnels et de non-régression Participer à la définition des critères d'acceptation (Gherkin) et assurer la traçabilité exigences / tests / anomalies Validation des données Contrôler la qualité des données et les flux d'intégration tout au long des chaînes de traitement Réaliser les rapprochements sources / cibles et vérifier les règles de transformation via SQL Identifier les anomalies (qualité, cohérence, complétude) et produire les preuves de validation Tests API & intégration Concevoir et exécuter des tests d'API REST, contrôler les contrats d'interface Valider les flux MuleSoft et autres mécanismes d'intégration Analyser les logs et diagnostiquer les incidents Automatisation & données de test Développer et maintenir les tests automatisés et les contrôles qualité data dans les pipelines CI/CD Analyser les résultats des campagnes et améliorer la couverture de test Concevoir des jeux de données représentatifs, conformes et anonymisés Qualité & méthodologie Déclarer, qualifier et suivre les anomalies ; produire rapports et indicateurs qualité Participer aux cérémonies Agile Scrum et à l'amélioration continue des pratiques QA / Data Quality Respecter les processus et exigences de sécurité ISO 27001
Qui sommes-nous ?Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes dans leurs projets stratégiques autour de la Finance, de la Data, du Cloud, du DevOps et du développement applicatif, en combinant expertise technique, compréhension métier et qualité du delivery. Votre rôleDans le cadre de projets stratégiques de transformation Data au sein d'un environnement bancaire international, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior / Lead spécialisé(e) dans les technologies Apache Spark, Scala et Azure Databricks. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'optimisation de plateformes de traitement de données à grande échelle, notamment autour des données de marché et des reportings financiers réglementaires. Votre rôle couvrira l'ensemble du cycle de vie des traitements Data : ingestion, transformation, contrôle qualité, optimisation des performances, industrialisation et mise en production. Vous contribuerez également aux choix d'architecture et à l'accompagnement technique des équipes. Vos missions principales Data Engineering & Traitement de donnéesConcevoir et développer des pipelines de traitement de données avec Apache Spark et Scala. Collecter, transformer et consolider des données issues de sources multiples. Développer des traitements distribués pour des volumes importants de données financières. Mettre en œuvre des contrôles de qualité et de cohérence des données. Automatiser les traitements de rapprochement et les calculs financiers. Garantir la fiabilité et la traçabilité des données produites. Architecture Data Lake & AzureParticiper à la conception et à l'évolution d'architectures Data Lake sur Microsoft Azure. Mettre en œuvre des solutions Delta Lake selon une architecture médaillon Bronze / Silver / Gold. Développer et maintenir des traitements sur Azure Databricks. Contribuer à l'optimisation du stockage et de l'exploitation des données sur Azure Data Lake Storage Gen2. Participer aux projets de modernisation et de migration des plateformes Data. Performance & Optimisation SparkOptimiser les performances des traitements Spark. Analyser les plans d'exécution et améliorer les stratégies de partitionnement. Réduire les temps de traitement grâce à l'optimisation des opérations de shuffle et des agrégations. Participer aux migrations et montées de version des environnements Spark. Identifier les axes d'amélioration de la performance, de la stabilité et de la maintenabilité des pipelines. Données financières & Reporting réglementaireDévelopper des traitements de calcul et d'agrégation de données financières. Contribuer à la production de reportings réglementaires tels que NSFR et COREP. Participer à la fiabilisation des données de marché et des référentiels financiers. Développer des mécanismes de rapprochement entre différentes sources de données. Garantir la qualité et la non-régression des calculs. Industrialisation & DevOpsIndustrialiser les traitements Data à travers des pipelines CI/CD. Automatiser les tests unitaires et d'intégration. Participer au déploiement des applications sur Kubernetes / AKS. Utiliser Helm pour la gestion des déploiements. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et de livraison. Expertise technique & AccompagnementParticiper aux choix d'architecture et aux orientations techniques. Accompagner les ingénieurs Data dans leur montée en compétence. Réaliser des revues de code et promouvoir les bonnes pratiques de développement. Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts et équipes IT. Animer des ateliers techniques dans le cadre des évolutions et migrations technologiques. Environnement techniqueData Engineering & Big Data Scala Apache Spark Azure Databricks Delta Lake SQL Cloud & Stockage Microsoft Azure Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) Architecture Data Lake Architecture médaillon Bronze / Silver / Gold Bases de données & Restitution ClickHouse OpenSee DevOps & Industrialisation Jenkins GitHub Kubernetes / Azure AKS Helm Oozie CI/CD Développement Java Spring Boot Angular Qualité & Performance Tests unitaires et d'intégration Optimisation Spark Partitionnement et shuffle Monitoring des traitements Qualité et fiabilité des données
Dans le cadre d'un projet stratégique de construction et d'évolution d'un référentiel de données, nous recherchons un Consultant AMOA / Business Analyst Senior pour accompagner le chef de projet sur le programme XXXXX La mission porte plus particulièrement sur la mise en place d'un référentiel des données d'interlocutions Entreprises. Le consultant interviendra au croisement des enjeux métiers, fonctionnels, Data et SI, avec une forte composante de pilotage opérationnel et de recette fonctionnelle. Missions principalesPilotage et accompagnement projet Le consultant accompagnera le chef de projet dans le pilotage opérationnel du projet et contribuera notamment à : suivre l'avancement des différents travaux ; coordonner les actions entre les équipes Métiers, DPR et DSI ; préparer et participer aux instances et points de suivi ; assurer le suivi des actions et des échéances ; identifier les risques, dépendances, points de blocage et alertes ; produire un reporting clair et régulier ; sécuriser la bonne exécution des différentes phases du projet. Business Analysis / AMOA Le consultant jouera un rôle central dans la compréhension et la formalisation des besoins métiers : recueillir les besoins auprès des différentes parties prenantes ; analyser et challenger les demandes métiers ; identifier les besoins réels et les traduire en exigences fonctionnelles ; animer ou participer aux ateliers de cadrage et de conception ; formaliser les processus et règles de gestion ; rédiger les Expressions de Besoins (EDB) ; rédiger ou contribuer aux spécifications fonctionnelles ; assurer la cohérence entre les besoins exprimés, les données disponibles et les solutions proposées par la DSI ; accompagner les métiers tout au long du projet. Recette fonctionnelleLa recette constitue un volet important de la mission. Le consultant prendra en charge ou contribuera fortement à : définir la stratégie et le périmètre de recette ; construire les plans de tests ; rédiger les cas de tests et scénarios de recette ; définir les jeux de données nécessaires aux tests ; préparer les campagnes de recette ; exécuter ou coordonner l'exécution des tests fonctionnels ; analyser les résultats ; identifier et qualifier les anomalies ; documenter les anomalies ; suivre leur correction avec les équipes concernées ; effectuer les re-tests après correction ; contribuer à la validation fonctionnelle des évolutions. Dimension Data / RéférentielLe projet étant centré sur un référentiel de tiers et d'interlocutions Entreprises, le consultant devra être à l'aise avec les problématiques liées à la qualité, la structuration et l'utilisation de la donnée. Une expérience sur des projets de type référentiel de données, MDM, référentiel clients, entreprises, tiers ou interlocuteurs constituera un véritable avantage. Il ne s'agit cependant pas d'un poste de Data Analyst ou de profil purement technique Data : le cœur de la mission reste bien AMOA / Business Analysis + pilotage + recette fonctionnelle, appliqué à un contexte fortement orienté données.
Les questions fréquentes à propos de l’activité d’un Data analyst
Quel est le rôle d'un Data analyst
Le ou la Data Analyst collecte, analyse et interprète les données pour aider une organisation à prendre des décisions éclairées. Son rôle est de transformer les données brutes en informations exploitables, en identifiant des tendances, des modèles et des insights pertinents.
Quels sont les tarifs d'un Data analyst
Le tarif d'un.e Data Analyst dépend de son expérience, de ses compétences techniques et du secteur d'activité. En tant que salarié.e, les salaires annuels varient entre 35 000 et 50 000 euros pour les profils débutants, et peuvent dépasser 70 000 euros pour les analystes expérimentés. En freelance, les tarifs journaliers se situent généralement entre 400 et 800 euros.
Quelle est la définition d'un Data analyst
Un.e Data Analyst est un.e professionnel·le spécialisé·e dans l’exploration et l’analyse des données pour en extraire des informations utiles. Il ou elle utilise des outils et des techniques d’analyse pour fournir des rapports, des visualisations et des recommandations permettant d’optimiser les performances d’une organisation.
Quel type de mission peut gérer un Data analyst
Un.e Data Analyst peut travailler sur des missions variées, telles que l’analyse des ventes, l’étude du comportement client, l’optimisation des campagnes marketing, la création de tableaux de bord interactifs ou encore la prévision des tendances grâce à des modèles statistiques. Il ou elle peut également participer à la collecte et au nettoyage des données pour garantir leur qualité.
Quelles sont les compétences principales d'un Data analyst
Les compétences clés incluent une maîtrise des outils d’analyse de données (Excel, SQL, Python, R), des compétences en visualisation (Tableau, Power BI, etc.), une excellente capacité d’interprétation et de communication des résultats, ainsi qu’une connaissance des méthodologies statistiques. La rigueur et l’attention aux détails sont également essentielles.
Quel est le profil idéal pour un Data analyst
Le profil idéal est analytique, curieux·se et doté·e d’un esprit critique. Il ou elle combine des compétences techniques solides avec une capacité à comprendre les enjeux business. Une formation en mathématiques, statistiques, informatique ou économie, complétée par une expérience pratique, est souvent recherchée. Des certifications en analyse de données ou en outils spécifiques sont également un atout.