Profil · Data & IA

Data Analyst et Analytics Engineer

Des indicateurs fiables et compris de tous, pour piloter avec la donnée plutôt qu'à l'intuition.

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Le rôle

Ce que fait un Data Analyst

Le Data Analyst transforme les données en réponses aux questions des métiers. L'Analytics Engineer en fait un actif durable : modèles de données testés, indicateurs documentés, tableaux de bord en libre-service. Ensemble, ils rendent la donnée utile au quotidien.

Comprendre les besoins

Identifier avec les métiers les indicateurs qui comptent vraiment.

Modéliser

Couches analytiques testées et documentées avec dbt.

Restituer

Tableaux de bord clairs, en libre-service.

Fiabiliser

Contrôles de qualité et définitions partagées des indicateurs.

Analyser

Études ponctuelles pour éclairer les décisions clés.

Faire adopter

Formation des équipes et suivi de l'usage des tableaux de bord.

Technologies maîtrisées

SQLdbtPythonPower BITableauLookerSnowflakeBigQuerySuperset
Situations

Quand faire appel à ce profil

Chaque équipe a ses propres chiffres et aucun ne concorde.

Vos tableaux de bord existent mais ne sont pas utilisés.

Vous devez piloter un flux opérationnel en temps quasi réel.

Référence
Industrie · Data Analyst et Analytics Engineer

Supply chain industrielle : blocages anticipés à 72 heures

Le contexte

Un industriel veut suivre ses lots de la matière première à la livraison. Une matière en retard, un équipement indisponible ou un contrôle qualité en attente suffit à bloquer toute la chaîne. Ces signaux sont éparpillés entre ERP, MES et outils qualité, et arrivent souvent trop tard pour réagir.

Notre approche

Notre Analytics Engineer consolide les données de flux issues de l'ERP, du MES et du LIMS dans des modèles testés et documentés. Il calcule avec les équipes opérationnelles les indicateurs clés : temps de cycle, délais, débit, en-cours. Il construit ensuite un score de disponibilité en temps quasi réel et des tableaux de bord pensés pour les réunions de pilotage quotidiennes.

Le résultat

Les lots à risque sont signalés jusqu'à 72 heures avant exécution, ce qui laisse aux équipes le temps d'agir. Production, qualité et supply chain partagent enfin les mêmes chiffres.

Technologies

SQLPythonSnowflakedbtSAPPower BI
Engagements

Nos engagements

Seniors uniquement

Des consultants expérimentés, opérationnels dès le premier jour.

Réponse sous 72 heures

Chaque demande reçoit une réponse qualifiée sous 72 heures.

Sélection par des experts

Chaque profil passe un entretien technique mené par nos ingénieurs.

Sécurité et conformité

Engagement attesté par nos médailles EcoVadis et CyberVadis.

Questions fréquentes

Vos questions sur ce profil

Quelle différence entre Data Analyst et Analytics Engineer ?

Le Data Analyst répond aux questions des métiers ; l'Analytics Engineer construit les modèles de données et les indicateurs réutilisables sur lesquels ces analyses reposent.

Quels outils de restitution utilisez-vous ?

Ceux que vous avez déjà : Power BI, Tableau, Looker, Superset ou autres.

Pouvez-vous migrer un outil de BI ?

Oui, en profitant de la migration pour revoir les indicateurs avec les métiers.

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Contact

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