Les Métiers en Cabinet: Data Analyst

 

Le Data Analyst exploite de grands volumes de données pour optimiser la prise de décision dans des missions de conseil, d’audit ou d’expertise comptable, en utilisant des techniques statistiques, des programmes d’analyse et des supports de présentation adaptés au client.

Activités

  • Proposition commerciale et cadrage des besoins client, réponse aux appels d’offre et définition de la méthodologie data.
  • Identification des problématiques client, expertise initiale des données, formulation d’hypothèses et limites d’analyse.
  • Adaptation des objectifs et étapes de la mission selon le contexte (stratégie, bases de données, SI, process).
  • Recueil et mise en forme des données client, référence de données supplémentaires éventuelles.
  • Application de méthodologies d’analyse ( indicateurs, modèles prédictifs, data visualisation ) et production de livrables.
  • Enrichissement de l’analyse par des entretiens et des analyses complémentaires (études de marché, benchmarks).
  • Suivi régulier de l’avancement, respect du budget et des délais.
  • Identification de solutions et plans d’action avec le client (logiciels, réorganisation des processus, investissements).

Développement de l'activité, veille métier et technologique

Veille régulière sur les problématiques comptables et les outils d’analyse de données, participation au développement des prestations du cabinet, et entretien d’un réseau professionnel.

Compétences

Macro-compétences

  • Concevoir de nouvelles méthodes et développer des systèmes d’échanges de données client.
  • Maîtriser l’ensemble des fonctionnalités et gérer des cas complexes (exemple: détection de fraude).
  • Intégrer les évolutions réglementaires, économiques et technologiques pour créer de nouveaux processus et offres de conseil.
  • Production de livrables et restitution adaptée (applications, rapports, visualisations).
  • Sécurité des échanges de données et mise en place des infrastructures nécessaires (API, etc.).
  • Gestion et exploitation d’une base de données, qualité et architecture.

Compétences transversales: 

  • Pilotage de missions et management d’équipes projets.
  • Posture de conseil et orientation vers la prise de décision client.
  • Sens commercial et promotion des applications possibles de l’analyse de données.
  • Communication écrite et orale et développement de supports de visualisation.
  • Organisation et planification du travail, gestion de priorités.
  • Adaptation à une variété de situations et interlocuteurs, anticipation de la qualité des données.
  • Maîtrise des principaux langages de programmation et développement de nouveaux usages.


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