Appui opérationnel - Data quality management Jean-Michel.io

La prestation s'inscrit dans le contexte d'un programme de digitalisation du métier, impliquant la refonte de certains processus, le besoin de se requestionner sur les données nécessaires et suffisantes ainsi que le besoin d'analyser la qualité de ces données et de les remettre en qualité le cas échéant.

Objectifs :

Analyses data quality,

• Cadrer et structurer la démarche de profiling et d'analyse approfondie de la qualité des données utiles au regard des 3 critères de qualité des données retenus par NaTran : complétude, cohérence et exactitude,
• Collecter les éléments nécessaires,
• Solliciter si besoin les pilotes d'étude GODD du CDI et les sachants data, SI et métier,
• Planifier et animer si besoin des ateliers avec les acteurs concernés,
• Réaliser les supports d'atelier
• Rédiger les synthèses d'analyse Data quality

• Réaliser des livrables pédagogiques pour chaque analyse dans l'objectif de les présenter aux acteurs concernés,
• Modéliser les éléments dans les outils de DQM pour la capitalisation des analyses de qualité de la donnée

Remise en qualité des données

• Elaborer une démarche de remise en qualité (Evaluation de la charge, délai de réalisation, information métier…)
• Mettre en œuvre la démarche de remise en qualité en assurant la mise en qualité des données nécessaires en fonction des décisions prises sur le sujet lorsque cette fiabilisation est envisageable par un traitement informatique,
• Rédiger des synthèses des mises en qualité réalisées dans l'objectif de les présenter aux acteurs concernés,
• Modéliser les éléments dans les outils de DQM pour la capitalisation des analyses de qualité de la donnée

Compétences organisationnelles :

• Capacité d'analyse et d'arbitrage

• Capacité à organiser, structurer une démarche et capacité rédactionnelle

• Être capable de pédagogie autour de sujets techniques relatif aux données

• Faire preuve de méthode, de pragmatisme et de rigueur

• Autonomie sur les sujets (disponibilité variable des pilotes), capacité de gestion du temps et capacité à estimer la charge DQM liée à un projet / une étude

• Savoir expliquer, argumenter, convaincre et être force de proposition

• Faculté de rapporter et de rendre compte de l'avancement des travaux, des problèmes et des risques

• Esprit de synthèse, clarté de communication, capacité de rédaction (transmission de l'information)

• Travail en équipe, sens du relationnel (approche collaborative/collégiale)

• Être capable de créer et de maintenir des relations de qualité avec des interlocuteurs divers, avoir des capacités d'écoute, d'analyse, de synthèse

• Savoir animer des ateliers de travail, notamment regroupant des acteurs de métiers très divers

Compétences fonctionnelles & spécialités :

• Data quality management (méthodologie et outils)

• Langage de modélisation (UML…)

• Connaissances des pratiques de Gouvernance des données (organisation, rôles, méthodologie)

• Utilisation des outils d'intelligence Artificielle

• Langage informatique (SQL, Python, Macro VBA…) (c'est un plus)

• Programme de migration de donnée (c'est un plus)