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.
Contexte : Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée aux sujets RSE au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire. Le consultant interviendra en étroite collaboration avec les équipes métiers afin d'accompagner des projets liés aux enjeux environnementaux, notamment le suivi des consommations énergétiques et des solutions SaaS. Missions : Recueillir et analyser les besoins des métiers. Rédiger les spécifications fonctionnelles. Collaborer avec les Data Analysts et les équipes techniques. Participer aux phases de tests, de recette et de validation. Assurer le suivi des mises en production (MEP). Piloter les demandes fonctionnelles en autonomie. Être l'interlocuteur privilégié des équipes métiers sur les sujets fonctionnels.
En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH Description🏢 Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques StratégiquesAu sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales). Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables. 🎯 Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product AnalyticsRattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation : 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) : Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball. Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews). 2. Optimisation & Performance BigQuery : Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides. Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery). 3. BI, Data Analysis & Impact Business : Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers. Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth. 4. Gouvernance & Métriques : Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données. Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).
Contexte de mission En tant que Data Engineer vous rejoignez l'équipe Data Engineering responsable de la mise en place, de l'évolution et de la maintenance de la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). Cette plateforme a pour objectif de : • Collecter les données provenant des différents systèmes de paiement et outils métiers. • Transformer et structurer ces données pour les rendre exploitables. • Les mettre à disposition des différents métiers (pilotage, reporting, analyses, data science, conformité, lutte contre la fraude, etc.). Vous participez ainsi à la construction et à l'industrialisation de la plateforme data, dans un contexte de forts volumes de données et d'exigences élevées en matière de performance, disponibilité, sécurité et qualité des données. L'équipe Data Engineering est une équipe transverse au sein de la Direction Data : les Data Engineers sont assignés aux équipes par projets et périmètres fonctionnels (monétique, finance, lutte contre la fraude…), au sein de équipes pluridisciplinaires comprenant un chef de projet et d'autres profils (Business Analyst, Data Viz, Data Analyst, etc.). Peu importe l'équipe ou le projet, l'ensemble des Data Engineers s'appuie sur un socle technique commun et des pratiques de développement standardisées (outillage, pipelines, CI/CD, qualité, sécurité), assurant cohérence, industrialisation et maintenabilité des solutions.
Job Title: Performance Analyst ** SC needed ** Duration: 3-6 Months (extensions likely) Rate: Outside IR35 Location: Work from home Overview We are seeking a Performance Analyst to support a public sector organisation by delivering data-driven insights, performance reporting, and KPI analysis to improve service delivery and support strategic decision-making. Key Responsibilities -Analyse and interpret performance data from multiple sources. -Develop and maintain KPI dashboards and management reports. -Monitor performance against targets and identify trends, risks, and opportunities. -Produce regular reports for senior stakeholders. -Support performance improvement initiatives through data analysis and recommendations. -Ensure data accuracy, quality, and compliance with reporting standards. Key Skills & Experience -Experience in a Performance Analyst, MI Analyst, or Data Analyst role. -Strong Excel and Power BI reporting skills. -Experience creating dashboards and performance reports. -Excellent analytical and stakeholder management skills. Must have Public sector experience . Due to the nature and urgency of this post, candidates holding or who have held high level security clearance in the past are most welcome to apply. Please note successful applicants will be required to be security cleared prior to appointment which can take a minimum 10 weeks. LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. An award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over multiple years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.
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 autour de la Data, des systèmes d'information, de la transformation des processus et du développement applicatif, en combinant expertise métier, compréhension des environnements IT et qualité du delivery. Votre rôle Dans le cadre du déploiement européen d'une plateforme de gestion et de commercialisation de véhicules d'occasion, nous recherchons deux Business Experts / Data Quality pour intervenir sur la fiabilisation et l'harmonisation d'un référentiel Customer Master Data. Le périmètre couvre 8 pays européens et plusieurs marques et entités juridiques disposant aujourd'hui de leurs propres référentiels et processus de création client. L'objectif de la mission est double : Fiabiliser et nettoyer les données clients existantes, notamment sur une population d'environ 12 000 clients actifs. Harmoniser et pérenniser les processus de création et de maintenance des clients entre les différents pays, marques et systèmes. Les deux consultants travailleront simultanément sur des périmètres distincts afin d'accélérer les travaux, tout en partageant leurs règles de gestion et leurs analyses pour garantir la cohérence globale du référentiel. Vos missions principales Data Quality & Analyse Extraire, consolider et analyser les données issues des différents référentiels. Construire et maintenir les fichiers de consolidation. Identifier les doublons, incohérences, données manquantes et anomalies. Analyser les quelque 12 000 clients actifs afin d'identifier les informations ou rattachements manquants. Vérifier la cohérence des clients entre les différentes marques, entités juridiques et systèmes. Définir et suivre des indicateurs de qualité et de taux de couverture des données. Proposer puis suivre les actions correctives. Customer Master Data Vérifier et corriger les attributs clients. Identifier les clients ou entités absents de certains référentiels. Définir les règles de regroupement et de rapprochement des clients. Garantir la cohérence des identifiants entre les différents systèmes. Piloter les demandes de création et de modification jusqu'à leur mise en production. Contrôler la qualité des données nouvellement créées. Process & Harmonisation Les processus de création et de modification sont aujourd'hui différents selon les pays et les marques, avec des délais pouvant aller de quelques jours à plusieurs semaines. Vous aurez donc également pour mission de : Cartographier les processus existants. Identifier les principaux points de blocage. Comparer les pratiques entre pays et entités. Définir des règles et processus communs lorsque cela est possible. Proposer des solutions permettant de réduire les délais de traitement. Formaliser et documenter les nouveaux processus. Contribuer à leur pérennisation auprès des équipes locales. Reporting & Pilotage Data Structurer un reporting permettant de suivre la qualité du référentiel. Définir des indicateurs de suivi et de couverture. Identifier les anomalies nécessitant une action. Contribuer à la mise en place de mécanismes d'alerte. Produire des reportings Data Quality permettant de piloter les actions de remédiation. Coordination internationale Travailler avec les équipes métiers et IT de plusieurs pays européens. Identifier et solliciter les bons interlocuteurs pour résoudre les anomalies. Animer ou participer aux ateliers fonctionnels. Documenter les règles de gestion. Partager les analyses et décisions avec le second consultant afin de garantir une approche homogène entre les différents périmètres. Environnement La mission ne nécessite pas d'être développeur ou expert technique. La priorité est donnée à la compréhension de la donnée, à Excel, à l'analyse et à la capacité à comprendre rapidement de nouveaux systèmes d'information. Environnement rencontré : Excel – niveau avancé indispensable Customer Master Data / référentiels clients Power BI / DAX SQL Server Oracle Flux de données Marketplace / plateformes digitales Différents référentiels et back-offices métiers La connaissance de Power BI ou SQL constitue un plus mais n'est pas un prérequis. Profil recherché 3 à 5 ans d'expérience minimum en tant que Business Analyst, Business Expert, Data Analyst ou sur des fonctions similaires. Expérience significative autour de la Data Quality, du Master Data Management ou des référentiels. Excellente maîtrise d'Excel et capacité à manipuler et analyser des volumes de données importants. Très forte rigueur dans l'analyse et le contrôle des données. Capacité à comprendre rapidement un nouvel environnement SI sans nécessairement disposer d'un profil technique. Capacité à analyser et remettre en question des processus existants. Autonomie et capacité à aller chercher l'information auprès de nombreux interlocuteurs. Approche structurée, pragmatique et orientée résolution de problèmes. Très bonnes capacités de communication. Anglais professionnel indispensable pour travailler avec les différents pays européens. Atouts appréciés Expérience dans le secteur automobile, distribution ou vente de véhicules. Connaissance des problématiques liées aux réseaux de concessionnaires. Expérience sur un projet international de Data Quality / MDM. Expérience de rationalisation ou d'harmonisation de processus. Connaissance de Power BI, DAX ou SQL Server Livrables attendus Référentiel Customer Master Data consolidé et fiabilisé. Identification et suivi des anomalies. Plan de remédiation Data Quality. Documentation des règles de gestion. Processus de création et de maintenance des données clients. Reporting Data Quality et indicateurs de couverture. Recommandations d'amélioration et d'harmonisation des processus.
Vous rejoindrez notre équipe des Data Business Analyst et serez en charge du pilotage des projets data sur l'analyse des données, l'accompagnement des clients dans leurs projets. Vous interviendrez de bout en bout avec une forte capacité d'analyse de données, de la compréhension des enjeux de la qualité de la donnée, de gouvernance, d'auditabilité, aptitude à challenger les métiers. Vos missions consisteront à contribuer: Gérer des projets data pour les clients internes : nouveau dataset, enrichissement de données pour des usages Marketing ou Finance, tableaux de bord : Assurer l'interface entre les métiers et les équipes techniques, gérer de la phase de cadrage jusqu'à la mise en production des solutions, selon les axes QCD (Qualité, Coûts, Délais), en méthodologie cycle en V (ou Agile si approprié) Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers afin d'identifier les cas d'usage, les enjeux business et les opportunités de valorisation des données. Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles, règles de gestion, critères d'acceptation et produire la documentation nécessaire aux arbitrages, décisions Go/No Go et développements. Assurer la coordination et l'animation des différentes parties prenantes impliquées dans les projets : Business Owners, Data Stewards, Data Gouvernance, Data Privacy, Data Engineering, Data Science, Architecture IT & Data ainsi que les métiers concernés. Valider les données, coordonner la validation métier et l'adoption opérationnelle des produits livrés. Définir et suivre les KPI QCD, identifier les risques, proposer les plans d'actions associés et assurer un reporting régulier auprès des instances de gouvernance. Garantir la continuité et la bonne exploitation des produits data après leur mise en production, en coordination avec les équipes en charge du run. Contribuer à des projets data pour répondre aux obligations règlementaires ou aux évolutions techniques dans la collecte et le stockage des données : mise en place de nouveaux contrôles, collecte de données complémentaires, mise en place d'un DataHub Groupe… : Analyser les demandes et définir les actions à entreprendre au niveau groupe ou dans les pays Faire les spécifications techniques qui en découlent pour les Data Engineers. Analyser les données générées et restituer des synthèses selon le niveau de détail attendu par les différents interlocuteurs : valider les données sur les différents datasets produits par le Département, sécuriser la validation des règles de gestion et garantir la conformité des données livrées. Faire le suivi régulier des actions pour donner la visibilité aux parties prenantes sur ces projets Piloter la qualité des données mises à disposition en collaboration avec les Data Stewards et les Business Owners, en assurant le suivi des indicateurs de qualité : Analyser les anomalies de données issues des contrôles qualité ou remontées par les utilisateurs métier,
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.