Assurance - Data crunching

Contexte :
Dans le cadre d’un projet de transformation incluant la migration d’un outil comptable, une organisation souhaite améliorer la qualité de son référentiel clients afin de sécuriser un go-live imminent et fiabiliser ses opérations financières.

Objectifs principaux :

• Réduire les rejets lors de l’intégration des données (SIRET, doublons, normalisation)

• Améliorer durablement la qualité et la fiabilité des données clients

• Soulager les équipes internes et sécuriser les projets data en cours

• Renforcer la gouvernance et la culture data

Enjeux identifiés :

• Données hétérogènes et de qualité insuffisante (doublons, données manquantes)

• Risques opérationnels et financiers liés au go-live

• Manque de ressources pour traiter les sujets data

• Faible maturité data (pilotage peu orienté données)

Périmètre de la mission :

• Audit et diagnostic des données existantes

• Nettoyage, enrichissement (via scrapping) et déduplication des données

• Automatisation des traitements (scripts type Python)

• Support au go-live (gestion des rejets)

• Recommandations Data Quality

• Accompagnement des équipes et coordination avec les projets en cours

• Data analyst expérimenté (5–7 ans)

• Compétences en data cleaning, Excel avancé, scripting (Python)

• Capacité à évoluer dans un environnement complexe, avec autonomie et pragmatisme

• La connaissance du secteur de l'assurance/mutuelle est un plus