Freelance Data : Repérez les savoir-faire dont vous avez besoin

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DATA : définition

Le travail de freelance Data est encore un métier méconnu de tous. Pourtant, les freelances Data sont très prisés par les entreprises. Grâce à leur grande capacité d'analyse et leur forte logique, les freelances Data aident les entreprises à évoluer et à s'épanouir. Mais, c'est quoi exactement un freelance Data ?

En quoi consiste le métier d'un freelance Data ?

S'agissant d'un mot anglais, Data signifie donnée. Alors, vous pouvez en déduire que les freelances Data sont des personnes qui travaillent dans la gestion et le traitement des données. Ces dernières illustrent diverses informations liées à la concurrence, à la statistique des ventes de produits et à la tendance de consommation des clients de l'entreprise.

Les freelances Data traitent les données et les convertis en flux réel d'information qui sont essentiels, voir vital pour les entreprises. En effet, ces flux d'informations sont des clés pour les prises de décision stratégique et commerciale de l'entreprise.

Quels sont les métiers de freelance Data ?

Aujourd'hui, le métier du digital est en pleine évolution. Tout comme les startups, le freelance Data commence peu à peu à se faire connaître dans le monde de grandes entreprises. Dans le domaine de la gestion et de l'analyse des données, vous pouvez trouver de nombreuse sorte de travail en freelancing.

Sur le marché, vous pouvez découvrir plusieurs grandes catégories comme les Data Scientists, les business Analysts, les Data Analysts, le Machine Learning et les chefs de projets.

Un Data Scientist

Pour devenir un Data Scientist, il faut réaliser de longues études en informatique, en science des données, statistiques et mathématique. Avant de pouvoir candidater pour un poste de Data Scientist, il vous faut un diplôme de maîtrise en informatique des données.

Le travail du Data Scientist est l'un de nombreux métiers issus de l'analyse du Big Data. En tant que Data Scientist freelance ou Data Scientist python, votre travail consiste à analyser des données massives.

Un business Analyst

Pour être un spécialiste dans ce domaine, vous devez avoir au minimum un bac+4. En revanche, pour occuper ce poste, vous n'êtes pas forcément titulaire d'un diplôme en informatique. En principe, ce métier requiert une maîtrise en commerce et marketing.

Pour exercer ce métier en toute facilité, les business Analyst devront être observateurs, attentifs et surtout dotés d'une forte capacité d'analyse. En ayant ces facultés, ils peuvent traiter les données en leur possession et déduire par la suite des conclusions qui auront un impact réel et bénéfique à l'entreprise qui les emploie.

Comment devenir un freelance Data ?

Comme mentionner ci-dessus, devenir un freelance Data n'est pas du tout facile. Si vous souhaitez devenir un freelance Data : Business Analyst, Data Analyst, ou un Data Scientist, vous devez d'abord faire en sorte d'obtenir votre diplôme Master, soit en informatique, soit en commerce.

Pour bien interpréter les données chiffrées, il faut avoir une grande capacité d'analyse et un sens de la logique accru.

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Exemple des missions de Tarik,
freelance DATA habitant Paris (75)

  • SAP Enterprise Architect

    Confidential Performance Management
    Jan 2022 - aujourd'hui

    * Identify and assess the different business capabilities across the enterprise,

    * Architecture development: create architecture models that reflect the company strategy and technology direction

    * Performance management (setting up indicators, financial follow-up: revenue / costs / invoicing, identification of deviations and setting up corrective plans, etc.).

    * Identify and assess the different business capabilities and data assets across the enterprise,

    * Deliver & promote data quality, data modeling, data architecture and data governance artefacts

    * Architecture transitioning : define technology strategies, plans and roadmaps

    * Sector: Government & Insurance, Bank

  • Lead Data Architect (Data Protection Officer)

    ASTRAKHAN Management & Innovation November- now
    aujourd'hui

    * Innovation : Gamification (Operating Models, Data Governance…), Data migration factory for S/4 HANA transformation and metadata management services (data catalog & data virtualization)

    * SAP : Data driven design and technical support for S4 HANA migration (selective data migration) – S/4 HANA Cloud Extended (AWS, Google Cloud) & SAP on premise

    * Data governance and data quality management: scoping and solution design for SAP S/4HANA CE & SAP MDG SAP BW/4HANA for RFP and service offerings

    * Data Modeling and Data Quality Management: master data requirement analysis, data metrics and data quality rule definition – Data Modeling to accelerate requirement gathering (operating model and/or business transformation) & solution design

    * Data Protection & Cybersecurity : Security assessment (Cybervadis), Vendor Management Contract, Data Privacy Procedure, Data inventory, Risk Classification, Data Processing Inventory, Data Processing Agreement

    * Communication : Writing articles on different topics related to Data Management, Digital Transformation Innovation, AI & System-of System architectures

    * Sector: Insurance, Entertainment & Amusement Park, Retail, Sport, Cosmetics, Environment, Seed
    Technical expertise: PowerAMC, S4 HANA, SAP BW/4HANA, SAP MDG

    * Technical environment: Process Mining Celonis, Logpickr, Tibco Metadata Management, Tibco Data Virtualization, Tibco Business Directory, Tibco EBX, S/4 HANA, Syniti ADM, SAP MDG S4 HANA, SAP BW/4 HANA, TIBCO BW, TIBCO Spotfire/Statistica
  • Enterprise Architect

    OPCO EP Finance
    aujourd'hui

    -
    * Blueprinting: business requirements analysis and master data classification & modeling
    * Data governance and data quality management: scoping and solution design for regulatory compliance management
    * Data modeling and data quality: master data requirement analysis and data metrics and data quality rule definition

    * Oversight and support: business impact analysis and data remediation procedures
    * Technical expertise: S4 HANA, MDG BP-F

    * Technical environment: SAP BFC, S4 HANA, MDG BP-F, Talend ESB, Dataiku,
  • S4 HANA/MDG Lead

    GA group Manufacturing
    aujourd'hui

    -
    * S4 HANA migration: master data and MDG technical support on MDG M-F-BP-F for S4 HANA roll out – blueprint and master data modeling.
    * MDG BP: workflows design and implementation for provisioning tools (specific - sales and marketing, R&D workflows with BO types Material, Project, Distribution and Material) – MDG duplicate checks and search applications analysis, implementation and maintenance (SRS and HANA attribute views)
    * MDG BP Material Finance Custom Object: data model reengineering for S4 hana transformation transitions and workflows development, optimization and tuning
    * MDG/MDM Technical support: Technical support on master domains MM SD PP QM FICO – MDG duplicate checks and search applications analysis, implementation and maintenance (SRS and HANA attribute views)

    * Scope: scoping and business process identification on previous BW on HANA (BW extractors, ADSOs, Composite Providers, HANA Views, Open ODS ) and BI4 implementations

    * Data modeling and data quality: master data requirement analysis and gathering for new plants

    * Oversight and support: business impact analysis and data remediation procedures
    Technical expertise: S4 HANA, MDG M-BP-F, PLM Teamcenter – Siemens (R&D)

    * Technical environment: S4 HANA, MDG M-BP-F
  • Enterprise Data Architect

    BNP securities services Multi-asset servicing
    aujourd'hui

    -
    * Data policy management: Identification and development of data policies and processes for risk – compliance - HR functions and business client, business development, Market & Financing Services business lines. Metrics and KPI design. Business dictionary development and conformance with the BP2S metamodel.

    * Data governance & Data management: Development of data management rules and procedures to enforce data policies and measure compliance to data policies within PLM, Metadata, Data Quality, BI, DWH & analytics, Master Data & Reference Data, Data modelling and Data Architecture.

    * Oversight and support: business impact an...

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