Head of Analytics

Gérer le recrutement d’un(e) Head of Analytics, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le/la Head of Analytics est responsable de la conception, du développement et de la livraison des solutions de Business Intelligence (BI) et de visualisation de données au sein de l’organisation. Ce rôle vise à transformer les données en insights actionnables pour les équipes métiers, en garantissant la qualité, la clarté et l’impact des analyses. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes Data & AI, IT et métiers pour répondre aux besoins analytiques de l’entreprise.

Missions principales

a. Développement et livraison des solutions analytiques

Conception de tableaux de bord et rapports :

Développer des tableaux de bord interactifs (Power BI, Tableau, Looker) pour répondre aux besoins des métiers (ventes, marketing, opérations, finance).
Automatiser la génération de rapports pour fournir des insights en temps réel ou périodiques.

Analyse des données :

Réaliser des analyses exploratoires pour identifier des tendances, des anomalies ou des opportunités business.
Collaborer avec les data scientists pour intégrer des modèles prédictifs ou prescriptifs dans les outils de BI.

b. Gestion des équipes analytiques

Leadership opérationnel :

Diriger une équipe de Data Analysts, BI Developers et Data Visualization Specialists.
Organiser le travail en mode agile pour livrer les projets dans les délais et selon les exigences métiers.

Montée en compétence :

Former les équipes aux bonnes pratiques en visualisation de données, storytelling et analyse exploratoire.
Assurer une veille sur les outils et méthodes émergents (ex : outils de data storytelling, nouvelles fonctionnalités Power BI/Tableau).

c. Collaboration avec les équipes métiers et techniques

Compréhension des besoins métiers :

Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers pour traduire leurs besoins en solutions analytiques.
Prioriser les demandes en fonction de leur impact business.

Intégration avec les équipes Data & AI :

Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour s’assurer que les données sont accessibles, propres et exploitables.
Intégrer les insights des modèles d’IA dans les tableaux de bord pour enrichir les analyses.

d. Assurance qualité et gouvernance des données

Validation des données et des analyses :

Garantir la qualité et la cohérence des données utilisées dans les rapports et tableaux de bord.
Mettre en place des processus de validation pour éviter les erreurs d’analyse ou de visualisation.

Conformité et sécurité :

Respecter les règles de gouvernance des données et les réglementations (RGPD, etc.).
Collaborer avec les équipes de sécurité pour protéger les données sensibles.

e. Optimisation des processus analytiques

Automatisation et scalabilité :

Automatiser les processus de collecte, transformation et visualisation des données pour gagner en efficacité.
Optimiser les performances des tableaux de bord pour supporter un grand volume d’utilisateurs.

Mesure de l’impact :

Définir et suivre des KPIs pour évaluer l’adoption et l’impact des solutions analytiques.
Recueillir les feedbacks des utilisateurs pour améliorer continuellement les outils.

Exemples de réalisations concrètes

Tableau de bord commercial : Développement d’un tableau de bord interactif pour l’équipe commerciale, permettant une augmentation de 15 % des ventes grâce à une meilleure visibilité sur les performances.
Automatisation des rapports financiers : Mise en place d’un système automatisé de génération de rapports financiers, réduisant le temps de production de 50 %.
Intégration de l’IA dans la BI : Collaboration avec l’équipe Data Science pour intégrer des prédictions de demande dans les tableaux de bord, améliorant la précision des prévisions de 20 %.