Data Analyst Expérimenté — Data Quality & Migration H/F
CometSaaS B2BPubliée aujourd'hui
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 30 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 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.
- Le TJM de cette mission se situe au-dessus de la médiane des 99 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 400 €/jour (moitié centrale : 180 à 525 €/jour).
- 22 missions data analyst sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 150 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 : Power BI (131 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre de l'harmonisation de nos écosystèmes applicatifs et de la préparation de la convergence vers nos référentiels cibles, nous recherchons un(e) Data Analyst Expérimenté(e) spécialisé(e) en Data Quality et Data Cleaning.
L'enjeu stratégique de cette mission est de garantir la fiabilité absolue des données historiques (13 ans d'historique) en amont des projets d'intégration, d'éviter toute dégradation de la donnée (« Garbage in, garbage out ») et de préparer l'alignement des structures référentielles sans altérer la richesse du patrimoine de données existant.
Vos Missions
En collaboration directe avec les équipes Métier et IT, vous intervenez au cœur des flux de données (bases SQL, dataflows Power BI, fichiers Excel) pour réaliser l'audit, définir les règles de fiabilisation et rédiger les spécifications destinées aux équipes d'intégration.
Auditer la qualité des données historiques : Analyser un historique complexe de 13 ans afin de détecter les anomalies, doublons, valeurs aberrantes ou manquantes.
Analyser les flux de données existants : Identifier les points de rupture et de dégradation de la qualité au travers des bases SQL, des dataflows Power BI et des référentiels Excel.
Rédiger les spécifications de nettoyage : Formaliser des spécifications détaillées, claires et directement exploitables par l'intégrateur technique pour la création des scripts de nettoyage/transformation.
Documenter les règles de gestion : Cartographier précisément les cas particuliers, les exceptions métiers et les logiques de correction attendues.
Préparer l'alignement des référentiels : Structurer les données pour anticiper les synergies futures avec le référentiel cible, tout en préservant l'intégrité des données historiques.
Accompagner l'intégration technique : Assurer le transfert de connaissances et le support auprès de l'intégrateur lors de la traduction des spécifications en scripts opérationnels.
Compétences attendues
Indispensables
- SQL
- Power BI