Analyse et production de données :
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Recueillir, analyser et reformuler les besoins des interlocuteurs internes
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Extraire, manipuler et analyser des données issues de différentes sources (Excel, CRM, outils BI, enquêtes, Datawarehouse, etc.)
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Produire des analyses quantitatives et des restitutions adaptées aux enjeux décisionnels
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Contribuer à la production et à l’évolution des indicateurs de suivi de la performance
Développement des outils de pilotage :
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Concevoir, maintenir et faire évoluer des tableaux de bord et outils de suivi
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Participer à la structuration des référentiels de données et à leur exploitation
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Proposer de nouveaux indicateurs et axes d’analyse en lien avec les besoins métiers
Fiabilisation et optimisation des traitements :
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Fiabiliser les données et contribuer à l’amélioration des processus existants
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Identifier les sources d’erreurs ou d’incohérences et proposer des actions correctives
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Documenter les traitements et garantir leur reproductibilité
Automatisation et industrialisation :
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Automatiser les productions récurrentes (reportings, extractions, diffusion)
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Développer des solutions permettant de réduire les traitements manuels
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Contribuer à l’amélioration de la réactivité et de la qualité des analyses produites
Accompagnement des métiers :
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Travailler en mode projet avec les équipes internes pour traduire les besoins métiers en solutions data
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Accompagner les utilisateurs dans la compréhension et l’appropriation des analyses produites
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Contribuer à la diffusion d’une culture de la donnée au sein du service et autres directions.
La Formation et l’expérience professionnelle :
Formation de niveau Master 2 en data, statistiques, informatique décisionnelle, marketing analytique ou équivalent, pouvant être acquise par une expérience professionnelle de quelques années après une Licence 3 ou un Master 1.
Expérience de 2 à 5 ans en analyse de données, idéalement dans un environnement marketing, culturel ou de services.
Les compétences, savoir-faire et savoir-être :
Maîtrise du SQL
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Maîtrise d’un outil de data visualisation (Power BI ou équivalent)
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Connaissance d’outils de traitement de données (Python, SAS ou équivalent)
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Bonne compréhension des architectures de données (Base SQL, CRM)
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Capacité à manipuler des données issues de sources multiples
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Capacité d’analyse et de synthèse
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Capacité à formaliser des résultats de manière claire et opérationnelle
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Aptitude à travailler en mode projet et en transversalité
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Rigueur, autonomie et sens de l’organisation.
