Data Analyste AMOA Sénior

Contexte : Dans le cadre de Solutions Data, nous avons besoins d’un profil de Business Analyst DATA/ AMOA Senior pour intervenir rapidement et venir renforcer l’équipe Conseil et Valorisation Data.

MISSIONS

• Assurer une proximité et accompagner les direction métiers sur les usages autour de la donnée
• Réaliser les études et apporter le bon conseil vers les métiers sur le volet Data
• Assurer le support et l’assistance métier des usages Data
• Contribuer à la production des livrables de niveau fonctionnel

Et concrètement ?

• Recueillir et analyser les besoins métiers,
• Apporter le conseil nécessaire aux direction Métier sur l’exploitation de la donnée,
• Participer au cadrage des projets Data (études d’impacts, faisabilité)
• Contribuer aux études d’opportunité et de faisabilité sur le volet Data,
• Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI
• Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections
• Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD),
• Tenir à jour la base documentaire du patrimoine,
• Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, cout, délai).

Environnement technique

• Ecosystème DATA SI Décisionnel (SAS) et plateforme Big Data (Cloudera)

COMPÉTENCES REQUISES

Compétences fonctionnelles et métier

• Maîtrise du recueil, de l’analyse, de la formalisation et de la priorisation des besoins métiers dans des contextes Data complexes.
• Capacité à challenger les besoins, à conseiller les directions métiers et à traduire les enjeux opérationnels en exigences fonctionnelles claires et exploitables.
• Bonne compréhension des usages de la donnée : pilotage de la performance, reporting décisionnel, connaissance client, indemnisation et pilotage commercial.
• Maîtrise de la modélisation fonctionnelle des données, de la rédaction des spécifications fonctionnelles générales et détaillées, des règles de gestion et des critères d’acceptation.
• Expérience de la recette fonctionnelle : définition de la stratégie de tests, préparation et exécution des cas de test, qualification des anomalies et suivi des corrections.

Compétences Data et techniques

• Expérience confirmée des projets Data, des systèmes d’information décisionnels et des plateformes Big Data.
• Bonne connaissance des chaînes de traitement de la donnée, depuis l’identification des sources jusqu’à la restitution et à la valorisation des données.
• Capacité à dialoguer avec les architectes, les Data Engineers, les équipes BI, les développeurs et les responsables de production.
• Compréhension des principes de modélisation de données, d’intégration, de traçabilité, de métadonnées et de gestion du cycle de vie de la donnée.
• Connaissance de l’écosystème SAS et de la plateforme Cloudera ; la maîtrise de SQL et des outils de requêtage ou de visualisation constitue un atout.

Gouvernance et qualité des données

• Sensibilité forte aux enjeux de gouvernance, de qualité, de conformité, de sécurité et de protection des données.
• Capacité à définir et suivre des indicateurs de qualité, à identifier les causes d’anomalies et à piloter les plans de remédiation avec les parties prenantes.
• Bonne compréhension des rôles et responsabilités associés à la gouvernance des données : Data Owner, Data Steward, responsables métiers et équipes IT.

Compétences méthodologiques

• Maîtrise des activités de cadrage : études d’opportunité, études d’impact, analyse de faisabilité, identification des risques, estimation des charges et planification.
• Expérience des méthodes Agile et cycle en V, avec capacité à intervenir dans des équipes pluridisciplinaires.
• Maîtrise des techniques d’animation d’ateliers, de conduite d’entretiens, de restitution et d’aide à la décision.
• Rigueur dans la gestion documentaire, le suivi des actions, la coordination des contributeurs et le respect des engagements de qualité, de coût et de délai.

Connaissances sectorielles

• Connaissance confirmée du secteur de l’assurance, notamment des domaines IARD, indemnisation et pilotage commercial.
• Compréhension des processus métiers, des indicateurs de performance et des contraintes réglementaires propres au secteur assurantiel.