Consultant(e) Data Senior – Audit, Cartographie & Data Warehouse
SyneamÉducationPubliée hier
~ 600 – 750 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 7 octobre 2026
- Expérience
- Senior (6-10 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- 90 missions data analyst sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 260 pour ce métier en France.
- 0 % des missions data analyst de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : SQL Server (186 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre de la transformation de son dispositif BI & Data, un établissement d’enseignement supérieur recherche un consultant senior capable d’auditer l’existant, de cartographier les systèmes et de définir une feuille de route réaliste pour structurer la donnée. Le contexte nécessite autonomie, maturité et diplomatie, avec des échanges directs avec les équipes métiers et les référents historiques.
Phase 1 – Audit et cadrage :
Analyser l’architecture existante, les bases de données, l’entrepôt et les outils d’extraction.
Recueillir les besoins auprès des directions métiers et identifier les principales difficultés.
Cartographier les systèmes, sources, bases de données, flux et règles de gestion existants.
Évaluer les écarts par rapport à une architecture data industrialisée : ETL/ELT, modèle dimensionnel, qualité et gouvernance.
Identifier les priorités, risques, dépendances et conditions de réussite.
Chiffrer les travaux à prévoir et construire une feuille de route de mise en œuvre.
Restituer les conclusions et recommandations au responsable du sujet et aux parties prenantes.
Phase 2 – Mise en œuvre : Selon les conclusions de l’audit, contribuer à la conception et au déploiement du socle Data : modèle en étoile, processus ETL/ELT, SQL Server/Azure SQL, modèles sémantiques Power BI et documentation.
Compétences attendues
Indispensables
- SQL
- SQL Server
- Azure
- Power BI

