Expert en Modélisation de Données - Reims, France - REPLY FRANCE

Description

Suite á un audit le client á constaté une lacune en matière de modélisation des données et d'ontologie. Une nouvelle équipe (modèle de données et ontologie) va être crée pour mettre en œuvre un modèle de données d'entreprise (conceptionnel et logique) et définir une structure d'entrepôt de données globale afin d'améliorer l'efficacité de la BI et du reporting.

Expertise en modélisation des données:
Acquérir une compréhension approfondie du paysage des données de l'entreprise, des besoins de l'entreprise et des politiques de gouvernance des données.

Guider l'équipe avec les meilleures pratiques et méthodologies.

Mettre en œuvre et maintenir le modèle de données de l'entreprise, en veillant à sa cohérence avec les meilleures pratiques du secteur et la stratégie de l'entreprise en matière de données.

Collaborer avec les parties prenantes, y compris l'architecture des données, les analystes commerciaux et les experts du domaine, afin d'identifier et de définir les entités commerciales, les attributs et les relations entre les données.

Appliquer les outils et les techniques de modélisation des données pour définir les modèles de données conceptuels, logiques et physiques, en veillant à l'intégrité, à la cohérence et à la maintenabilité. Définir et collecter/enrichir les métadonnées requises.

Effectuer des révisions et des mises à jour régulières du modèle de données afin d'intégrer à la fois les besoins de l'entreprise et les évolutions technologiques ; gérer les versions.

Établir des normes, des lignes directrices et des meilleures pratiques pour les initiatives de modélisation des données.

Créer et optimiser les structures de données pour le reporting et l'intégration des données.

Qualité et gouvernance des données:
Appliquer les principes et les normes de gouvernance des données afin de garantir le respect des exigences réglementaires, de la confidentialité et de la classification.

Collaborer avec l'équipe de gouvernance pour mettre en œuvre des règles de qualité des données et des mesures / KPI.

Effectuer l'analyse et le profilage des données pour identifier les causes profondes des problèmes de qualité des données, des anomalies et des incohérences avec le modèle de données.

Collaborer avec les équipes de développement pour établir des contrôles de qualité des données et assurer la traçabilité des transformations de données.

Collaboration et Communication:
Collaborer avec les parties prenantes de l'entreprise pour comprendre leurs besoins en matière de données, en veillant à ce que le modèle de données reflète correctement les exigences de l'organisation en matière de données.

Soutenir les développeurs, les analystes commerciaux et les autres parties prenantes pour les aider à intégrer le modèle de données dans leurs initiatives et projets liés aux données.

Communiquer sur les concepts, les technologies et les avantages de la modélisation à des publics techniques et non techniques.

Breakdown of deliverables / responsibilities:

- Modèle de données et documentation connexe (par ex. confluence, Teams)
- Coaching sur la modélisation des données pour les membres de l'équipe ayant moins d'expérience dans le domaine.

Required Technical Skills / Soft Skills:
Au moins 5 à 7 ans d'expérience en matière de gouvernance et de modélisation des données.

Solide expertise en matière de méthodologie, de techniques et d'outils de modélisation des données (par exemple ER/Studio, ERwin, PowerDesigner, etc.).

Maîtrise de SQL et des langages de requête pour analyser et manipuler les données dans le modèle.

Avoir une compréhension approfondie des principes de la gouvernance des données, de la qualité des données et des meilleures pratiques en matière de gestion des données.

Connaître l'intégration des données et le traitement ETL, la gestion des données et les concepts d'architecture des données.

Excellentes compétences analytiques, résolution de problèmes et esprit critique.

Excellentes capacités de communication et d'adaptation à divers profils techniques et non techniques afin de collaborer efficacement avec les responsables des données, les analystes commerciaux, les développeurs et d'autres membres de l'équipe et/ou parties prenantes.

Connaissance des normes et réglementations du secteur (par exemple RGPD, CCPA) serait un plus.

Familiarité avec les règles sémantiques telles que SPIN, les ontologies OWL et les raisonneurs serait un plus.

Personne orientée vers les résultats. Autonome et capable de résoudre des problèmes technologiques et opérationnels complexes avec peu ou pas de conseils de la part de la direction.

Doit être capable de faire preuve d'un grand souci du détail.

Maitriser l'anglais professionnel à l'écrit comme à l'orale.

Date de démarrage du projet : AS