Domaine 27 / 30
Data, analytics et business intelligence
Le domaine « Data, analytics et business intelligence » couvre analyse données, visualisation, modelisation données, data quality. Il s'adresse principalement aux profils suivants : data analyst, data scientist, BI developer.
Prochaine revue planifiée : 22 janvier 2027.
Métiers concernés
Sous-domaines
Skills du domaine (6)
Auditer la qualité d'un fichier de données tabulaire
Audit déterministe de qualité (complétude, doublons, types, aberrantes, dates) d'un CSV/XLSX avec rapport JSON et Markdown noté.
Construire un dictionnaire de données
Documente chaque champ d'un fichier ou schéma : définition proposée, type observé, valeurs, remplissage, exemples et questions au métier.
Préparer la spécification d'un tableau de bord
Transforme un besoin en spécification BI : fiches indicateurs, maquette textuelle, règles transverses et critères d'acceptation.
Synthétiser une analyse exploratoire
Restitue une EDA en rapport décisionnel : constats mesurés et hiérarchisés, anomalies, enseignements et limites.
Évaluer l'anonymisation d'un jeu de données
Avant de partager un jeu de données avec des partenaires externes, de le publier en open data ou de l'utiliser pour entraîner des modèles, une entreprise doit s'assurer que les données personnelles sont correctement anonymisées. Ce skill permet d'auditer le jeu de données et de recommander les techniques d'anonymisation appropriées.
Cartographier les sources de données pour la gouvernance
Une entreprise souhaite structurer sa démarche de gouvernance des données ou préparer une migration vers un cloud data. Le Chief Data Officer (CDO) a besoin d'une vue d'ensemble des sources existantes, de leur sensibilité et de leurs flux pour identifier les silos et prioriser les chantiers de mise en qualité.