Data BW Analyst
Il y a 3 jours
Brussels, Brussels-Capital, Belgique
ACENSI
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ACENSI est à la recherche d'un Data BW Analyst pour l'un de ses clients dans le secteur de ferroviaire basé à Bruxelles :
Activités et principes de planification et d'analyse
• Peut analyser une demande du business et la traduire en une méthodologie et une philosophie de planification agile.
• Expérience dans la conception d’Entity-Relationship Diagrams (ERD) et la contribution aux ERD.
• Élaboration et proposition d’une solution techniquement durable et facile à maintenir, en pesant le pour et le contre et en analysant l'impact potentiel.
• Peut traduire un modèle conceptuel en un modèle relationnel.
• Peut convertir des récits utilisateurs (user stories) en fonctionnalités qui y répondent. Activités et principes de développement
• Contrôle et gestion de la qualité de l'intégrité d'un modèle de données.
• Peut identifier, analyser et résoudre/optimiser les problèmes de performance (performance tuning).
• Peut construire des data marts performants et robustes via SAP BW en utilisant des (A)DSO, des Info Cubes, des BEx Queries, des Composite Providers.
• Peut soutenir le processus de prise de décision grâce à des visualisations de données dans SAP BO. Langages de codage, protocoles standard et technologies
• Une expérience approfondie de SQL est primordiale Disciplines liées aux données
• Data Visualization: Le fait de représenter visuellement les informations de manière à ce que les bonnes actions/décisions soient visibles en un coup d'œil et que les "performances" par rapport à un objectif soient visibles.
• Data Warehousing: Le fait de pouvoir construire et entretenir des produits de données réutilisables et durables qui peuvent être intégrés dans un modèle robuste au sein d’un environnement data warehouse Méthodes d'organisation des données
• Connaissance de l'approche Kimball : o maîtrise des techniques de modélisation dimensionnelle de Kimball pour l'entreposage de données. o peut traduire une demande en dimensions et faits robustes et (ré)utilisables. o expertise dans la conception de structures de schémas en étoile ou en flocon de neige pour une analyse efficace des données. Outils
• Expérience de l'utilisation de Jira ou d'un outil équivalent
• Expérience avec StarUML ou un outil équivalent
• Expérience de l'utilisation de SAP HANA
• Expérience de SAP BW
• Expérience de SAP BO
• Expérience de l'utilisation de SAP Solman Langues Maîtrise parfaite d’une des 2 langues officielles (FR, NL) et bonne connaissance de la seconde (niveau B2).
• Peut analyser une demande du business et la traduire en une méthodologie et une philosophie de planification agile.
• Expérience dans la conception d’Entity-Relationship Diagrams (ERD) et la contribution aux ERD.
• Élaboration et proposition d’une solution techniquement durable et facile à maintenir, en pesant le pour et le contre et en analysant l'impact potentiel.
• Peut traduire un modèle conceptuel en un modèle relationnel.
• Peut convertir des récits utilisateurs (user stories) en fonctionnalités qui y répondent. Activités et principes de développement
• Contrôle et gestion de la qualité de l'intégrité d'un modèle de données.
• Peut identifier, analyser et résoudre/optimiser les problèmes de performance (performance tuning).
• Peut construire des data marts performants et robustes via SAP BW en utilisant des (A)DSO, des Info Cubes, des BEx Queries, des Composite Providers.
• Peut soutenir le processus de prise de décision grâce à des visualisations de données dans SAP BO. Langages de codage, protocoles standard et technologies
• Une expérience approfondie de SQL est primordiale Disciplines liées aux données
• Data Visualization: Le fait de représenter visuellement les informations de manière à ce que les bonnes actions/décisions soient visibles en un coup d'œil et que les "performances" par rapport à un objectif soient visibles.
• Data Warehousing: Le fait de pouvoir construire et entretenir des produits de données réutilisables et durables qui peuvent être intégrés dans un modèle robuste au sein d’un environnement data warehouse Méthodes d'organisation des données
• Connaissance de l'approche Kimball : o maîtrise des techniques de modélisation dimensionnelle de Kimball pour l'entreposage de données. o peut traduire une demande en dimensions et faits robustes et (ré)utilisables. o expertise dans la conception de structures de schémas en étoile ou en flocon de neige pour une analyse efficace des données. Outils
• Expérience de l'utilisation de Jira ou d'un outil équivalent
• Expérience avec StarUML ou un outil équivalent
• Expérience de l'utilisation de SAP HANA
• Expérience de SAP BW
• Expérience de SAP BO
• Expérience de l'utilisation de SAP Solman Langues Maîtrise parfaite d’une des 2 langues officielles (FR, NL) et bonne connaissance de la seconde (niveau B2).