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Michella M.MM

Michella M.

Data Business Analyst / Proxy Product Owner

550 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Michella

Data Business Analyst avec trois ans d’expérience et doté d’une forte orientation produit, j’interviens à l’interface
entre les équipes métiers, data et techniques pour concevoir et piloter des data products à forte valeur ajoutée.
Spécialisée dans l’analyse de données, le cadrage fonctionnel et la gouvernance data, j’accompagne les
organisations dans la prise de décision grâce à des indicateurs fiables et des solutions BI adaptées aux enjeux
business, notamment commerciaux et financiers. Habituée aux environnements agiles (Scrum, SAFe), je contribue
activement à la priorisation, à la qualité des livrables et à l’optimisation de la valeur métier.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Espagnol

    Capacité professionnelle limitée

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 15 km)

Expériences

  • Solocal,
    Data Business Analyst / Proxy Product Owner
    E-COMMERCE
    septembre 2024 - septembre 2025 (1 an)
    92100 Boulogne-Billancourt, France
    Mission dans un contexte agile au sein de la squad Data Contrat & Finance, composée d'un Product Owner, d'un Business Analyst / Proxy PO et de data engineers, dans le cadre de la construction de nouveaux data products à destination du pilotage commercial et financier.

    • • Recueil du besoin métier et traduction en besoin technique
    • • Analyse des demandes métiers (faisabilité, cohérence, budget)
    • • Modélisation des règles de gestion métier
    • • Recettes et test de qualité de données (SQL BigQuery)
    • • Maintien et mise à jour d'un référentiel de données produits (Excel)
    • • Support fonctionnel : analyse d'incident, investigation sur les données (SQL), résolution des incidents. Impact : amélioration de la fiabilité des indicateurs commerciaux et financiers et accélération de la mise à disposition des nouveaux data products pour les équipes métiers. Environnement technique : SQL (BigQuery), Excel, Jira, méthodologie agile (Scrum).
    SQL BigQuery Atlassian JIRA Microsoft Excel
  • BNP Paribas,
    Data Business Analyst
    BANQUE & ASSURANCES
    mars 2023 - juillet 2024 (1 an et 4 mois)
    Paris, France
    • • Analyse des besoins métiers financiers et formalisation des indicateurs clés.
    • • Analyse exploratoire et comparative de données financières issues de plusieurs datamarts.
    • • Développement et comparaison de rapports financiers sous Power BI, Tableau et Business Objects afin d'évaluer les performances, la lisibilité et la pertinence des visualisations.
    • • Analyses d'écarts de montants financiers entre sources de données (Cognos vs Dataiku) sur différentes périodes.
    • • Contrôle de cohérence des données et validation des résultats à l'aide d'Excel et Dataiku.
    • • Contribution au choix de l'outil BI cible en fonction de la volumétrie, des performances et des usages métiers. Impact : sécurisation des états financiers et aide à la décision dans le cadre du choix d'un nouvel outil BI. Environnement technique : Power BI, Tableau, Business Objects, Excel, Dataiku.
    Microsoft Power BI Tableau software SAP Business Objects SQL
  • MGEN,
    Data Business Analyst
    BANQUE & ASSURANCES
    mai 2022 - mars 2023 (10 mois)
    Paris, France
    • • Analyse et structuration des besoins data sur plusieurs domaines métiers : Personnes, Contrats, Prospects, Cotisations.
    • • Construction et maintenance d'un dictionnaire de données applicatif, garantissant une compréhension commune des données entre équipes métiers et techniques.
    • • Participation à la de et métiers. Mapping entre le Business Data Model les API (Swagger)
    • • Suivi de la qualité des données et validation fonctionnelle des livrables data.
    • • Priorisation du backlog data, définition des objectifs de sprint et suivi des livrables.
    • • Mise en place de reportings de suivi de performance des sprints. Impact : amélioration de la cohérence des données exposées aux applications et meilleure visibilité sur l'avancement des trains data. Environnement technique : Jira, SAFe, modélisation de données, API, outils BI.
    Business model Microsoft Excel Atlassian JIRA

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Formations

  • Master 2
    ESIEA
    2020
    Master 2
  • DUT Réseaux et Télécommunications
    Université Aix-Marseille
    2017
    DUT Réseaux et Télécommunications

Compétences

Catégories