Le poste Consultant Data Quality
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En tant que Data Quality, vos responsabilités seront les suivantes :
Assister les Product Owners dans la mise en place du dispositif de qualité des
données défini par les Data Owners (définition des exigences qualité, des contrôles,
des KPIs et seuils d’alerte)
Animer le processus de gestion des incidents de qualité de données en faisant le lien
entre les utilisateurs opérationnels et les équipes Data & IT
Aider les équipes opérationnelles à qualifier les incidents (impacts sur les usages,
chiffrage, sévérité)
Analyser les root causes des incidents grâce à l’exploration des données des
différentes bases
Proposer et instruire des plans de remédiations (identifier les solutions de
contournement si besoin)
Prioriser les sujets en fonction de leur importance / urgence et de la difficulté à les
développer
Collaborer avec les équipes de développement (Data Enginer, Dataviz Enginer) pour
les analyses et la mise en place de solutions de correction
Collaborer avec les Data Owners afin de s’assurer de la cohérence et pertinence des
solutions proposées
Proposer des outils / process / KPI afin de contribuer à l’amélioration continue de la
qualité des données
Assister le Product Owner Master Data dans la conception de tableau de bord de
pilotage de la qualité des données
Profil recherché
Minimum 4 ans d’expérience en tant que Data Analyst ou PO dans des environnement Data.
Maîtrise opérationnelle de l’anglais
Vous êtes à l’aise avec les outils de gestion des bases de données et BI
Maîtrise du SQL et des méthodes d’analyse de données
La connaissance des processus opérationnels du retail serait un plus apprécié.
Soft Skills
Doté(e) d’une culture de la performance, véritable « problem solver », vous avez
une bonne capacité de prise de recul afin d’apporter la juste réponse aux équipes
opérationnelles et techniques
Vous êtes autonome, rigoureux et aimez synthétiser et aimer collaborer de
manière transversale afin d’échanger sur vos bonnes pratiques et prises de
décision
Environnement de travail
Environnement Technique :
ETL : Matillion (Cloud)
Dataviz : QlikSense
Cloud Data Platform : Snowflake sur Microsoft Azure
Langages : SQL , Python
Méthodologie : Kanban orientée produit ou agile
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