Senior Business Data Analyst

Le Business Analyste Data Senior, rattaché à la Direction Financière et Commerciale, joue un rôle central dans la transformation des données en leviers de performance. Il a pour mission de comprendre les besoins métiers, de structurer les exigences fonctionnelles pour concevoir des solutions data permettant d'améliorer la performance, la prise de décision et l'efficacité opérationnelle. Il joue un rôle d'interface entre les équipes business, data et IT, avec un niveau d'autonomie avancé.

Missions principales

1. Analyse des besoins métiers et cadrage fonctionnel

• Recueillir, clarifier et formaliser les besoins des parties prenantes.
• Animer des ateliers de cadrage et de clarification.
• Traduire ces besoins en exigences fonctionnelles et data.
• Prioriser les demandes en fonction de la valeur business et des contraintes techniques.

2. Modélisation et gestion des données

• Participer à la définition des modèles de données et des flux d'information.
• Contribuer à l'amélioration de la qualité, de la cohérence et de la gouvernance des données.
• Collaborer avec les experts data IT et business pour garantir la disponibilité et la fiabilité des datasets.

3. Analyse et production d'insights

• Réaliser des analyses quantitatives pour identifier tendances, risques et opportunités.
• Construire des KPI pertinents et des tableaux de bord adaptés aux besoins métiers.
• Proposer des recommandations concrètes basées sur les résultats analytiques.

4. Coordination et communication

• Faciliter la communication entre les équipes techniques et les équipes métiers.
• Présenter les résultats de manière claire, synthétique et orientée action.
• Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des outils et solutions data.

5. Amélioration continue et innovation

• Identifier des pistes d'optimisation des processus métiers grâce aux données.
• Contribuer à la roadmap data de l'entreprise.
• Participer à des projets transverses (automatisation, data quality, data governance).

Compétences requises

Compétences techniques

• Analyse de données, SQL, compréhension des modèles et flux data
• Connaissance des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik), définition de KPI's.
• Compréhension des architectures data (data warehouse, data lake).
• Capacité à lire et comprendre des modèles de données.
• Notions en statistiques et en data science (un plus).

Compétences fonctionnelles

• Rédaction de spécifications fonctionnelles et user stories.
• Connaissance des processus métiers, capacité à challenger les besoins
• Capacité à challenger les besoins et proposer des solutions adaptées.
• Expérience en gestion de projet ou en méthodologie agile.