Business Analyst Data (Assurance)

Dans un contexte de transformation des systèmes d'information et de renforcement des exigences réglementaires, vous interviendrez en tant que Business Analyst Data, en interface entre les directions métier (assurance vie, banque patrimoniale) et les équipes IT/Data, afin de garantir la cohérence, la qualité et la valorisation des données.

Analyse des besoins métier

• Recueillir, analyser et formaliser les besoins des directions métier : actuariat, gestion, finance, risques, conformité

• Animer des ateliers de cadrage fonctionnel avec l'ensemble des parties prenantes

• Comprendre et intégrer les enjeux spécifiques de l'assurance vie et de la banque patrimoniale

• Formaliser les expressions de besoin sous forme de user stories ou de spécifications fonctionnelles détaillées

Modélisation des données métier

• Concevoir et maintenir les modèles de données conceptuels et logiques

• Modéliser les entités clés du domaine : contrats, clients, apporteurs, produits d'épargne, PEA, compte-titres

• Définir et documenter les règles de gestion, les dépendances entre données et les dictionnaires de données

• Garantir la cohérence fonctionnelle et métier des modèles produits

Interface Métier / Data / IT

• Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles data exploitables par les équipes techniques

• Participer à la définition des flux d'alimentation (ETL/ELT) et à leur spécification

• Contribuer à la conception de data warehouses et data marts adaptés aux usages métier

Recette fonctionnelle & qualité des données

• Définir les stratégies et cas de tests fonctionnels

• Participer aux phases de recette utilisateur (UAT) et vérifier la fiabilité, la complétude et la cohérence des données

• Identifier, qualifier et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution

• Contribuer activement à l'amélioration continue de la qualité des données

Appréciées :

• Expérience sectorielle en assurance vie, banque ou finance, notamment sur les données contrats, clients et apporteurs

• Connaissance des flux de données liés aux domaines assurantiels ou aux référentiels clients

• Aisance dans la communication avec des interlocuteurs aussi bien métier que techniques

Indispensables :

• Bonne connaissance du secteur de l'assurance vie et compréhension des processus métier associés

• Connaissance des produits banque patrimoniale : compte-titres, PEA

• Modélisation de données : UML, Merise ou équivalent ; bonne compréhension des bases de données relationnelles

• Maîtrise du SQL

• Bonne connaissance des environnements Data : référentiels clients, apporteurs, contrats, DWH, Data Lake

• Méthode Agile, maîtrise de Jira et Confluence

• Capacité d'analyse et de synthèse, rigueur, autonomie et esprit collaboratif