Data analyste h/f

RESPONSABILITÉS :

Missions
• Préparer et organiser les données existantes pour les rendre directement exploitables par les métiers.
• Enrichir les données en intégrant, si besoin, de nouvelles sources pertinentes.
• Concevoir des modèles de données adaptés aux usages opérationnels et stratégiques.
• Développer et maintenir des tableaux de bord et rapports automatisés.
• Mettre en place et suivre des règles de data quality pour garantir la cohérence, la fiabilité et la complétude des données.
• Accompagner les métiers dans la compréhension et l'utilisation des données.

Activités et tâches concrètes
• Explorer et analyser les données existantes pour identifier leur potentiel d'usage.
• Créer et structurer des jeux de données adaptés aux besoins métiers (agrégation, normalisation, modélisation).
• Intégrer et croiser des données issues de différentes sources pour enrichir les analyses.
• Développer des tableaux de bord interactifs et dynamiques (Qlik Sense, Power BI, etc.).
• Mettre en place et suivre des indicateurs de performance (KPI).
• Définir et appliquer des règles de data quality (ex. complétude, unicité, cohérence) et en assurer le monitoring régulier.
• Répondre à des demandes d'analyses ponctuelles formulées par les métiers.
• Documenter les méthodologies, règles de transformation, règles de qualité et indicateurs créés.

Livrables
• Jeux de données prêts à l'usage et adaptés aux besoins opérationnels et stratégiques.
• Tableaux de bord interactifs et rapports automatisés.
• Études descriptives et synthèses chiffrées.
• Documentation des modèles de données, règles de qualité et indicateurs.
• Rapports de suivi de data quality.

Indicateurs de performances (KPI internes au poste)
• Qualité et fiabilité des jeux de données et indicateurs restitués (mesurée via les règles de data quality).
• Délai de mise à disposition des données et livrables.
• Niveau d'adoption et d'utilisation des tableaux de bord par les métiers.
• Satisfaction des utilisateurs sur la pertinence et la clarté des analyses.
• Capacité à répondre efficacement aux demandes ad hoc.

PROFIL RECHERCHÉ :

Compétences techniques :
• Maîtrise du SQL et d'outils de manipulation de données.
• Connaissance des environnements data (lakes, entrepôts de données, systèmes métiers).
• Pratique des outils de BI (Qlik Sense, Power BI, Tableau...).
• Aptitude à modéliser et structurer des données pour différents usages.
Compétences transverses :
• Rigueur et sens du détail.
• Capacité d'analyse et de synthèse.
• Pédagogie et capacité à vulgariser des sujets techniques.
• Sens de la collaboration avec les métiers et les autres profils data.
• Autonomie, proactivité et organisation.