Conseiller principal, opération d'affaires

Favoriser une vaste intelligence des données et l’excellence opérationnelle en analysant les processus opérationnels, en cernant les points de données dans diverses fonctions de l’entreprise, en élaborant des rapports et des tableaux de bord et en éliminant les obstacles qui retardent les mises en œuvre et le début de la facturation. Ce rôle s’appuie sur la science des données, la technologie, les connaissances financières, le leadership et les négociations pour cerner et corriger les défis opérationnels complexes, tout en soutenant l’exactitude des données, la conformité à la qualité des données, l’analyse exploratoire de l’IA, l’analyse de la transformation des ventes et d’autres initiatives émergentes axées sur les données.

Principales responsabilités

• Exactitude, qualité et conformité des données : Définir, mettre en œuvre et surveiller de manière proactive les normes de qualité des données et les cadres de conformité dans divers domaines d’activité. Cerner les problèmes d’exactitude des données, enquêter sur ceux-ci et les résoudre, en garantissant l’intégrité de données robustes pour tous les besoins d’analyse et de production de rapports.
• Transformation des ventes et analytique stratégique : Élaborer et mettre en œuvre des stratégies d'analytique avancée pour soutenir les initiatives de transformation des ventes. Créer des rapports et des tableaux de bord complets qui fournissent des renseignements stratégiques sur diverses initiatives de ventes techniques et de transformation des ventes permettant une prise de décision axée sur les données pour la croissance de l'entreprise.

• Prévisions des revenus et analyse prédictive : Analyser les données commerciales et du cycle de vente et les corréler aux données opérationnelles pour suivre la progression des transactions et en faire rapport tout au long du processus de la soumission à l’encaissement, en dégageant les tendances, les défis et les principaux points à prendre en compte. Appliquer des techniques de modélisation prédictive pour prévoir les résultats et déceler les risques ou les occasions potentiels.
• Optimisation des processus d’affaires :Mener une analyse approfondie des processus d’affaires pour cerner les lacunes et les écarts. Documenter les conclusions.
• Gouvernance des données et gestion du pipeline : Assurer l’intégrité des données de vente dans les systèmes de gestion de la relation client (CRM) (p. ex., Salesforce), en se concentrant sur les transactions critiques pour une prévision précise des revenus et une vision globale de l'entreprise. Surveiller le pipeline des transactions pour identifier et atténuer les pertes de revenus, les retards et les problèmes de qualité des données.
• Renseignements stratégiques et production de rapports : Développer et automatiser les tableaux de bord et les rapports de renseignements stratégiques (Salesforce Analytics, Tableau, Power BI) pour les parties prenantes, en assurant le suivi de la précision des prévisions, des IRC et des perspectives opérationnelles ainsi que des mesures de rendement liées aux initiatives stratégiques et aux résultats des modèles d’IA.
• Technologie et automatisation : Concevoir des alertes automatisées pour les incohérences de données, les risques liés au pipeline, la mise en œuvre anormale et les retards de facturation
• Collaboration avec les intervenants : Collaborer avec les équipes Ventes, Produits, Finances et Exploitation pour comprendre les processus et les causes profondes du retard, traduire les données en stratégies exploitables, prendre des mesures correctives et communiquer les conclusions et les recommandations à la direction.
• Conseils stratégiques : Analyser les renseignements pour conseiller l’équipe du programme de revenus de bout en bout afin de s’assurer que l’automatisation en cours de développement répond à tous les scénarios d’utilisation et comble les lacunes et les défis relevés.

Éducation et Expérience :

• Diplôme universitaire dans un domaine quantitatif tel que l'administration des affaires/le commerce (finances, comptabilité, systèmes d’information ou analytique d’affaires) ou l'informatique (science des données, l'analytique des données, ou les technologies de l’information)
• 5 ans et plus d’expérience dans des postes comme analyste d’affaires, analyste de données, analyste en informatique décisionnelle, analyste financier, opérations des ventes ou des revenus ou scientifique des données, de préférence dans un contexte interentreprises (B2B).
• Expérience avérée dans la création de tableaux de bord d’assurance des revenus, la mise en œuvre de cadres de qualité des données, la réalisation d’analyses de données avancées, le suivi du processus d’assurance des revenus et l’application de techniques statistiques ou d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes d’affaires.

Qualifications essentielles

• Expérience pratique avec les plateformes d'informatique décisionnelle (p. ex., Tableau, Salesforce Analytics, Power BI) et les tableaux de bord automatisés.
• Expertise avérée dans l'élaboration de rapports et de tableaux de bord complexes et la synthèse d'informations pour les cadres supérieurs.
• Aptitudes en extraction, manipulation et interprétation de données.
• Compétences avancées avec MS Office (Microsoft Excel et Microsoft PowerPoint)
• Excellentes aptitudes pour la communication et la réalisation de présentations (y compris avec la haute direction).
• Personne persévérante qui se délecte de trouver la réponse aux points de données incohérents.
• Expertise en analyse de données et modélisation (maîtrise de Python, R et SQL).
• Solide compréhension de la modélisation statistique, des algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, régression, classification, regroupement) et des concepts d'IA.
• Solide connaissance de Salesforce (gestion des données, automatisation comme les flux).
• Connaissance des outils et des méthodologies d'évaluation de la qualité des données, et des principes de la gouvernance des données.
• Capacité avérée d’apprendre et d’appliquer rapidement de nouvelles technologies, des techniques d’analyse, et de s’adapter à l’évolution des besoins d’affaires pour cerner et relever de nouveaux défis d’affaires.