Trouvez votre prochain projet Data et recruter votre Freelance Data Analyst avec Sparkline
120 CLIENTS ONT CHOISI NOTRE CABINET DE RECRUTEMENT DATA / IA POUR RECRUTER LEURS SPÉCIALISTES OU ENGAGER DES FREELANCES EXPERTS.
Freelance data analyst
Sparkline, cabinet de recrutement Freelance Data Analyst : qui sommes-nous ?
SPARKLINE est le premier cabinet de recrutement français spécialisé sur les profils data. Créé en 2014 à Paris, nous avons réalisé depuis plus de 200 missions de recrutement en France pour des entreprises de toute taille (startup, PME, ETI, Groupe internationaux) et dans plusieurs secteurs d’activités (Retail, e-commerce, Luxe, Cosmétique, Assurance, Banque, Transport, Télécom, Aéronautique,…).
Nous avons constitué un large réseau de professionnels de l’écosystème Data et Intelligence Artificielle (IA) en France.
Notre expertise est le recrutement de profils data, ces experts de la donnée qui maîtrisent les outils et les méthodes dédiés à la collecte, l’exploration et la valorisation des données d’une entreprise afin d’identifier et communiquer des nouveaux leviers de croissance.
Nous avons rencontré de nombreux profils data et savons proposer les bons profils en fonction de la maturité et des ambitions des projets Data / Intelligence Artificielle (IA) d’une entreprise.
Nous avons compris que la réussite d’un recrutement de spécialistes sur la data et/ou l’intelligence artificielle (IA) dépend de trois critères principaux qui sont propres à une entreprise : son secteur d’activité, sa stratégie de croissance via l’utilisation de la data et de l’intelligence artificielle (IA) et la maturité de votre organisation dans l’utilisation de la data et de l’Intelligence Artificielle (IA).
Nous menons activement depuis 2014 une veille sur l’écosystème de la data et de l’intelligence artificielle pour continuer à identifier les nouvelles compétences attendues et anticiper les demandes de recrutement sur les métiers de demain.
Qu’est qu’un Freelance Data Analyst ?
L’entreprise ou l’organisation publique qui fait appel au service d’un Freelance Data Analyst souhaite mieux comprendre son activité et/ou identifier de nouveaux leviers de croissance pour son activité, à partir de l’exploitation de son capital de données.
Le Freelance Data Analyst va mettre à profit pour son client, son expertise dans l’analyse et l’interprétation opérationnelle de la donnée pour trouver identifier et communiquer des insights qui vont alimenter la réflexion de son client dans la prise de décisions stratégiques en vue de mieux comprendre et d’améliorer son business.
Il s’agit donc bien à la fois d’un expert technique et d’un expert des enjeux business pour une direction opérationnelle ou générale dans un secteur d’activité .
Arrêtons ainsi la définition en une phrase du métier de Freelance Data Analyst :
- Le secteur d’activité : Banque, Assurance, Transport, Publicité programmatique, e-commerce, Finance des marchés, Grande distribution, Mode, Cosmétique, Pharmaceutique, Retail, Automobile, Aéronautique, Santé, Sport,…
- Les directions métier : Direction Générale, Direction Marketing, Direction Service Client, Direction Commerciale, Direction CRM, Direction Finance, Direction R&D, Direction Logistique/Supply Chain, Direction Ressources Humaines,…
Quelles sont les qualités et les compétences du Freelance Data Analyst attendues par une entreprise ?
Le workflow d’un projet Data couvre l’ensemble du cycle de vie de la donnée dans une entreprise ou une organisation et suit en 5 grandes étapes :
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- Data Gathering : cette étape consiste à identifier les différentes sources de données internes et externes de l’entreprise ou de l’organisation et ensuite de collecter l’ensemble ou une partie des données des différentes sources identifiées ;
- Data Cleaning : cette phase consiste à nettoyer et à stocker les données dans des base de données dédiées de l’entreprise ou de l’organisation ;
- Data Processing : cette étape consiste à appliquer des traitements sur les données de sorte à la convertir en données utilisable et formatée pour les besoins de l’analyse ;
- Data Analysis : cette étape consiste à étudier, à comprendre et à détecter des schémas récurrents.
- Data Visualisation : cette dernière phase consiste à formaliser les résultats de l’analyse sous forme de tableaux de bords ou de visuels pour les communiquer aux managers et collaborateurs concernés et les aider dans leur prise de décision.
- Un savoir-faire technique : il a une maîtrise des techniques et des outils pour collecter manipuler et modéliser les données et aussi et surtout les outils de data visualisation qui permettent de restituer de manière visuelle et ergonomique ses résultats d’analyse ;
- Une compréhension business : il a une forte appétence business qui lui permet d’acquérir une compréhension fine du secteur d’activité de l’entreprise et de la direction métier à servir, il sait comprendre leurs attentes particulières et les enjeux associés pour réussir sa mission ;
- Une posture de conseil : il sait communiquer de manière claire et fluide aussi bien à un public averti que profane. Il sait faire preuve d’un esprit critique et analytique vis à vis de ses différents interlocuteurs qu’il doit écouter, questionner, challenger, comprendre, former, convaincre et accompagner.
Quelles sont les compétences techniques du Freelance Data Analyst ?
Le Freelance Data Analyst doit pour cela maîtriser une palette large de compétences techniques :
- Outils statistiques et Data Mining : des connaissances avancées en probabilités et en statistiques (variance, variables aléatoires, théorème de Bayes…).
- Programmation : le Freelance Data Analyst doit connaître un ou plusieurs langages de programmation (R, Python, SAS, VBA, SPSS) pour collecter et explorer des volumes de données qui peuvent être très importants dans un contexte Big Data. On note toutefois que les langages R et Python sont de plus en plus utilisés en Data Analyse.
- Requêtage des bases de données relationnelles via SQL : Oracle, MySQL, SQL Server, PosgreSQL.
- Data Visualization / Dataviz : la maîtrise d’un ou plusieurs outils (Tableau, MS Power BI, QlikView, Google Data Studio, IBM Cognos, MicroStrategy) ou des librairies de data visualisation (R Shiny, Matplotlib,…) est une compétence clé pour le Freelance Data Analyst. En effet la data visualisation est le résultat visible de l’analyse des données réalisée par le Freelance Data Analyst qu’il va présenter à la direction métier et très souvent leur apprendre à l’utiliser et à l’exploiter.
- La RGPD / GDPR : le Freelance Data Analyst doit avoir des connaissances sur la nouvelle réglementation européenne sur la protection des données personnelles, entrée en vigueur le 25 mai 2019 (https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees )
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Quelles missions sont proposées au Freelance Data Analyst ?
Les missions du Freelance Data Analyst sont variées :
- Identification des sources de données nécessaires et pertinentes pour répondre aux besoins métier ;
- Traitement, exploitation et intégration des données dans un entrepôt de données (Data Warehouse) ;
- Création de dashboards, mise en place de KPIs et de reporting des performances pour donner une vision cohérente des résultats aux différentes équipes d’une direction métier ;
- Mise en place de process d’automatisation du traitement de la donnée et de génération de dashboards ;
- Réalisation d’analyses “ad-hoc” à la demande des métiers et/ou de la direction générale ;
- Gestion des outils d’analyses de données ;
- Veille technologique des nouveaux outils visant à l’améliorer l’analyse des données ;
- Rédaction et mise à jour de la documentation sur le patrimoine de la donnée : dictionnaire de données, mapping ;
- Contribution à la mise en place et à l’application des process pour la gestion de la qualité des données (Quality Data Management).