Maxime est Data Analyst chez Invenis, un rôle essentiel au sein de notre équipe data. Participation à l’élaboration de notre logiciel, formation de nos clients, réalisation de cas d’usage … décryptons dans cet article son rôle et ses responsabilités de Data Analyst chez Invenis.
Invenis – Quand as-tu rejoint Invenis ? Quel est ton parcours ?
Initialement, j’ai suivi une formation d’ingénieur généraliste à l’école Centrale de Nantes. Puis, j’ai poursuivi mes études par un Master en nouvelles technologies que j’ai obtenu à HEC.
Je suis arrivé chez Invenis en mai 2019 avec la volonté de travailler dans la data. Le secteur étant en pleine croissance, cela me motivait et me donnait envie de rejoindre une entreprise de ce secteur. De plus, j’étais déjà familier avec les données puisque j’avais déjà travaillé sur de la data et de l’algorithmie.
J’ai fait la connaissance d’Invenis par l’intermédiaire d’un ami qui avait rejoint l’équipe quelques mois auparavant. Il m’a parlé des valeurs de l’entreprise, de l’ambiance et des objectifs fixés dans cette aventure entrepreneuriale. Il m’a parlé également du produit et de l’ambition de devenir un acteur important sur le marché des logiciels de Data Preparation. Cela correspondait parfaitement à ce que je recherchais. On peut dire que ça a matché 🤩
Invenis – Quel est ton rôle dans l’équipe d’Invenis ? Et plus précisément dans l’équipe des Data Analysts ?
Je travaille au sein du pôle data d’Invenis et plus précisément au sein de l’équipe des Data Analysts composée de 3 collaborateurs.
Le rôle d’un Data Analyst chez Invenis est multiple :
- J’aide nos clients à monter en compétences et leur apporte mon expertise sur les traitements complexes
- Je les forme à l’utilisation de notre logiciel no-code de Data Preparation
- Je participe à l’amélioration continue du logiciel pour mieux répondre aux besoins clients
Au sein de l’équipe des Data Analysts, j’apporte une dimension plus technique. Je suis en charge des tests technique (UAT) quand mes collègues ont davantage une vision de chef de projet.
C’est très intéressant de pouvoir construire un produit avec les équipes et c’est vraiment un point fort de travailler dans une startup comme Invenis. Dans une plus grosse structure, on aurait du mal à faire évoluer les outils avec lesquels on travaille. Là, je suis vraiment au coeur de la réflexion.
Invenis – Qu’est ce qui te plait le plus dans ton job ?
Le contact humain est essentiel pour moi et en tant que Data Analyst, je suis servi ! Au-delà des relations que j’entretiens avec mes collègues, j’échange au quotidien avec nos clients pour les aider à tirer toute la valeur du logiciel.
Aussi, je travaille pour des clients de secteurs différents avec des problématiques et enjeux qui ne sont pas identiques. Il m’est donc impossible de me lasser. Je dois à la fois m’imprégner des environnements de chaque client, comprendre leurs besoins et être force de proposition quant à la dimension data.
Invenis – Quelles sont les qualités nécessaires pour réussir dans ton poste ?
Étant en contact permanent avec des clients issus de divers secteurs d’activité, il faut savoir faire preuve de curiosité et d’adaptabilité afin de pouvoir se mettre dans leurs baskets.
Aussi, l’objectif numéro 1 du Data Analyst est de délivrer de la valeur au client !
Il faut toujours garder une vision client. Le rôle d’un Data Analyst réside principalement à traduire le besoin client en traitement de données : à savoir, quelle fonctionnalité du logiciel permettra d’adresser une problématique.
Invenis – Peux-tu nous décrire ta journée-type ?
Il n’existe pas de journée-type d’un Data Analyst car aucune ne se ressemble. Comme je l’expliquais auparavant, le métier de Data Analyst n’est absolument pas monotone. Chaque jour est un nouveau challenge, au cours duquel je dois apporter des solutions pour mes différents clients.
Nous n’avons pas le temps de nous ennuyer. C’est ce qui fait tout le charme et l’intérêt de ce métier.
Invenis – Quelle est ta citation data préférée ?
J’aime bien cette phrase de Jeff Weiner :
« Data really empowers everything that we do. »
Ainsi que celle-ci d’Arthur Conan Doyle dans Sherlock Holmes :
« It is a capital mistake to theorize before one has data. »
Elles résument bien le potentiel de l’exploitation des données.
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