Environnement : Pour accélérer sa transformation Data, le Data Office d'AXA France, au sein de la DT2 (Direction Transformation et Technologies), opère un changement d'organisation en renforçant sa proximité avec les entités Métiers de l'entreprise et créé le Programme NadIA (Nouvelle Ambition Data & IA).Au sein du Data Office, la Tribu SI Client est le département en charge de la Transformation du Référentiel Client D'AXA France via la mise en ¿"uvre d'un Master Data Management (MDM) Client. L'enjeu de cette transformation est d'agréger toutes les données de nos Clients pour en restituer une Vision 360 de qualité & unique d'une Personne (golden record).Cette donnée de qualité à vocation a être mis à disposition de nos métiers pour des usages analytiques dans le Datalake Au sein de la  Squad Exposition de la Donnée, le Data Analyste (F/H) joue un rôle essentiel :  il exploite et interprète les données pour prendre des décisions stratégiques, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées. Il apporte son expertise de data analyse aux auprès des différents domaines métiers (Client, Distribution.) et facilite l'exploration et la mise à disposition de la donnée Client aux métiers en fonction de leurs usages.Il intervient plus spécifiquement sur la mise à disposition de Business View / l'accompagnement pour la mis en ¿"uvre de Datalab / la construction de Produits de données du domaine Client.  Il s'assure enfin de la cohérence des données entre les systèmes opérationnels et le Datalake.Les principales missions sur le volet opérationnel se déclinent comme suit¿:   Collecte et extraction des données : Identifier et rassembler des données pertinentes provenant de diverses sources internes et externes. Nettoyage et préparation des données : Traiter les données pour éliminer les erreurs et les redondances, et les préparer pour une analyse précise. Analyse statistique : Appliquer des techniques statistiques pour interpréter les données et identifier des tendances, des corrélations et des anomalies. Visualisation des données : Créer des visualisations claires et informatives pour communiquer les résultats de l'analyse aux parties prenantes. Reporting : Élaborer des rapports détaillés et des tableaux de bord interactifs pour suivre les indicateurs de performance clés (KPI) et soutenir la prise de décision. Support décisionnel : Conseiller les équipes opérationnelles et les aider à prendre des décisions basées sur les données analysées. Veille technologique : Se tenir informé des dernières avancées en matière d'outils et de techniques d'analyse de données pour améliorer continuellement les méthodes utilisées.