Data & Business Analyst - Belfius Bank & Verzekeringen

Que contient le job?

Vous êtes passionné(e) par les technologies digitales, l’innovation et la résolution de problèmes complexes ? Vous êtes curieux de savoir comment vous pouvez convertir des millions d’événements et de data en visions pour aujourd’hui mais également comment ces données peuvent aider à prévoir l’avenir ? Vous êtes intéressé(e) par l’utilisation des technologies streaming data et big data et les techniques IA dans le but d’offrir une expérience personnalisée ? Si c’est le cas, vous êtes le candidat idéal pour rejoindre notre équipe Data & Analytics !

Au sein de Data et Digital, la division Data Analytics a pour mission d'acquérir, de manière proactive, des connaissances sur les clients, de les centraliser et de les exploiter afin de soutenir la réalisation des objectifs commerciaux et la satisfaction des clients. Data Analytics est une équipe multifonctionnelle constituée notamment de ‘data scientists’, ‘digital analysts’, ‘engagement programmers’, ‘business analysts’ et ‘data engineers’.

Ensemble, ils fournissent des informations sur la base d’analyses et de modèles prédicatifs, créent des groupes cibles pour les interactions avec les clients et personnalisent l'expérience client au sein de nos canaux, et rédigent des rapports afin d'assurer le suivi des résultats des actions commerciales ou de l'utilisation de nos canaux et d'effectuer les ajustements éventuels.

Belfius s’est clairement emparée des technologies big data pour accorder une place centrale aux data. Dans cette optique, nous sommes à la recherche de nouveaux collègues motivés pour renforcer notre équipe Data & Analytics. En tant que Data Analyst, vous collaborerez avec cette équipe talentueuse et constituerez une force motrice pour le développement de solutions data.

L’équipe Data Management est responsable de l’identification transversale et centralisée des besoins de la division et de la gestion de l’architecture data.

Cette équipe met actuellement l'accent sur le développement et l'entretien d'une customer 360° view.  Dans ce cadre, ses collaborateurs sont notamment responsables des aspects suivants :

• Data Roadmap et plateforme : gestion de l'évolution permanente du data roadmap et de la data platform via l'ajout de nouvelles sources de données ;

• Qualité des data : gestion de la qualité des data via la mesure et l'amélioration de la qualité ;

• Meta-Data Management : gestion de la documentation avec description de la signification et analyse des sources des données ;

• Customer Data Security & Privacy : veiller à la gestion et l'utilisation correctes des données.

À cet égard, le rôle spécifique du Data Analyst consiste à :

• analyser les besoins d'informations et la manière d'y répondre dans le cadre de l’environnement data existant ;

• examiner et challenger ces besoins avec les différentes parties prenantes sur la base de business use cases spécifiques et faire des propositions pour de nouveaux besoins en matière de reporting et de dashboarding ;

• traduire les besoins d'informations en solutions data (quels concepts ?, quelles sources ?, quelles structures ?) dans l'environnement Lily ;

• analyser et coordonner l'utilisation de ou l'impact des data dans le cadre d'autres projets ;

• assurer le suivi des projets data et des demandes des utilisateurs finaux, tester la réalisation correcte des besoins identifiés au niveau des data et surveiller en permanence la qualité des data.

Profil

• grand intérêt pour le data management et volonté de relever le défi lié à la problématique de la gestion des données dans un environnement technologique en pleine évolution ;

• solide capacité d’analyse et esprit de synthèse, capacité à structurer des situations complexes ;

• expérience des aspects fonctionnels et techniques du data management dans un contexte d’analytics et d’information management (business intelligence, reporting et data warehousing) ;

• connaissance et expérience dans le domaine de la modélisation fonctionnelle et dimensionnelle des data (Kimball) et l’utilisation d’environnements data structurés et semi-structurés ;

• connaissances des transformations de data dans les bases de données relationnelles et les environnements big data (Oracle, Hadoop, PySpark, SAS) ;

• contacts faciles, capable de remplir une ‘fonction de liaison’ entre les gens du business qui parlent un langage fonctionnel et les profils techniques qui communiquent en termes techniques ;

• capacité à travailler de façon autonome, organisée et flexible dans un environnement dynamique ;

• collaboration aisée et sens de l’initiative ;

• orienté résultats ;

• bilingue FR/NL ;

• diplôme universitaire ou expérience équivalente.