Data scientist

Définir un projet de SI décisionnel

• Définir les besoins/contraintes de chacun (équipes de production, utilisateurs…) lors de workshops
• Planifier et estimer le coût du projet dans son ensemble
• Coordonner et définir le cadre du projet avec les différents acteurs (utilisateurs, équipes informatiques...)
• Définir les choix techniques en termes de produit en fonction du SI existant

Concevoir l’architecture de l’entrepôt de données

• Concevoir l’architecture d’un entrepôt de données décisionnel ou "datawarehouse"
• Définir les solutions de stockage et la structuration des données au sein d’un modèle
• Déterminer les outils d’acquisition de données
• Déployer des outils d’extraction de données fiables et pérennes
  
• Mettre en place les solutions techniques pour gérer de gros volumes de données
• Rédiger les guidelines pour la bonne mise en œuvre des technologies ETL (Extract Transform Loading).
• Réaliser les tests et recette techniques pour vérifier la cohérence des données

Configurer des outils d’analyse et de reporting

• Définir les besoins utilisateurs
• Rédiger les cahiers des charges
• Organiser les réunions de validation et hiérarchiser les besoins
• Définir les règles d’utilisation des technologies décisionnelles
• Exploiter et valoriser des données en utilisant des techniques statistiques ou des algorithmes (big data)
• Concevoir les indicateurs et les calculer
• Intégrer les nouvelles données dans le reporting existant
• Réaliser la recette technique et fonctionnelle de ces outils

Restituer les données

• Développer les " univers " et les rapports
• Définir des outils de reporting dynamique
• Assurer la présentation des données selon les besoins de l’utilisateur
• Assurer la formation des utilisateurs à l’utilisation des outils décisionnels