Data analyste - Début: Juillet 2024

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La mission principale du poste de data analyste est axée sur l'exploitation, l'analyse et l'évolution des données métier pour soutenir la prise de décision, optimiser les processus, et répondre aux besoins analytiques et statistiques à travers la création d'analyses pertinentes et de tableaux de bord cohérents. Ce rôle clé implique une utilisation avancée des outils d'analyse de données, pour extraire des insights significatifs des données disponibles dans les entrepôts de données et autres sources d'information.

Formation:

• Diplôme (Bachelor ou équivalent) en statistiques, mathématiques, informatique ou domaine similaire.
• Expérience avec les modèles sémantiques et de présentation est un plus.

Compétences primordiales (6 années d'expérience et plus):

• Maîtrise de la solution Microsoft Power BI Desktop et Report Server.
• Excellentes connaissances en visualisation des données et techniques de présentation.
• Excellentes connaissances des bases de données et des plateformes de virtualisation de données.
• Excellentes connaissances des processus ITIL et de la gestion d'une DSI.
• Bonnes connaissances en manipulation de données SQL.
• Bonnes connaissances des concepts statistiques de base et capacité à identifier des tendances, des modèles et des corrélations dans les données.
• Bonnes connaissances en ingénierie des tests.
• Capacité à spécifier des exigences et à élaborer des concepts techniques pour le traitement des données.
• Aptitude à résoudre des problèmes complexes d'analyse de données.

Compétences importantes:

• Capacité à présenter les résultats d'analyse de manière claire et compréhensible.
• Aptitude à identifier des tendances significatives et à formuler des recommandations.
• Autonomie et promotion de l’agilité et de la qualité dans la production des analyses et des tableaux de bord.

Rôle et activités:

1. Développement de tableaux de bord sur Power BI.
2. Réalisation d'analyses statistiques, assurant la cohérence des indicateurs et présentant les résultats via des tableaux de bord ou rapports visuels.
3. Identification et formalisation des besoins en information et en analyse.
4. Description des procédures de collecte et de nettoyage des données.
5. Documentation des méthodes statistiques et spécification des règles de gestion.
6. Gestion des données manquantes ou inconsistantes.
7. Spécification des besoins d'automatisation pour l'extraction, l'intégration, ou la mise à jour des données.
8. Maintenance du catalogue de données et suivi de la qualité des informations restituées et de l'utilisation des analyses en service.
9. Identification des tendances, modèles et anomalies dans les données.