Data Analyst

Que peut faire un Spécialiste à distance du réseau Myspecialist pour votre demande de "Data Analyst"?

Chiffres différents selon l’outil consulté, tableaux Excel reconstruits à la main chaque mois, indicateurs que personne ne sait recalculer, décisions prises sans visibilité sur les marges ou les tendances : dans beaucoup d’entreprises, les données existent mais ne sont pas exploitables. Les rendre utiles suppose de comprendre les enjeux métier, de fiabiliser les sources, de construire des indicateurs cohérents et de restituer les résultats sous une forme lisible pour ceux qui décident.

Voici ce qu’un Data Analyst de MySpecialist est en mesure de prendre en charge :

• Recueil et cadrage des besoins : identification des questions métier, des décisions à éclairer et des indicateurs réellement utiles pour la direction, les ventes, le marketing, la finance ou les opérations.
• Collecte et consolidation des données : extraction depuis l’ERP, le CRM, l’outil comptable, l’e-commerce, Google Analytics ou des fichiers internes, et rapprochement des sources dans un modèle cohérent.
• Nettoyage et fiabilisation : détection des doublons, valeurs manquantes, incohérences et erreurs de saisie, avec documentation des règles de correction appliquées.
• Définition des KPI : formalisation des indicateurs, de leur mode de calcul, de leur périmètre et de leur fréquence de mise à jour pour que chacun lise les mêmes chiffres.
• Requêtes et modélisation : écriture de requêtes SQL, préparation de jeux de données et construction de modèles de données adaptés au reporting et à l’analyse.
• Tableaux de bord : conception de tableaux de bord dans Power BI, Looker Studio, Tableau ou Metabase, avec filtres, niveaux de détail et visualisations adaptés à chaque public.
• Analyses ponctuelles : étude de la rentabilité par produit, client ou canal, analyse des ventes, du churn, des stocks ou de l’efficacité des campagnes, avec conclusions exploitables.
• Analyse des écarts et anomalies : identification des variations inhabituelles, comparaison budget et réalisé, et recherche des causes derrière les évolutions observées.
• Automatisation du reporting : remplacement des tableaux manuels par des rapports actualisés automatiquement, avec Excel avancé, Power Query, Python ou les connecteurs disponibles.
• Restitution et synthèse : présentation des résultats sous forme de notes, de graphiques et de recommandations compréhensibles par des interlocuteurs non techniques.
• Documentation et maintenance : description des sources, des calculs et des rapports, suivi de leur bon fonctionnement et adaptation aux évolutions des outils ou des besoins.

Le Data Analyst peut mettre en place un premier reporting fiable dans une PME qui pilote encore sur tableur, comme renforcer une équipe data existante sur des analyses récurrentes, une migration d’outil de visualisation ou un projet de structuration des indicateurs.