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Définir le cadre d’intégration de Looker / LookML
Implémenter les solutions Looker et LookML dans l’environnement GCP / S3NS ;
Définir et mettre en œuvre l’interopérabilité entre Looker et l’architecture du Data Hub / Data Platform ;
Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ;
Identifier les contraintes, limites et points d’attention liés à l’utilisation de Looker dans l’écosystème existant ;
Être force de proposition sur les choix d’architecture et les évolutions de la plateforme.
Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d’industrialiser l’utilisation de Looker et LookML :
Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ;
Provisionnement et automatisation ;
Versioning et gestion du cycle de vie ;
Mise en place des pratiques CI/CD ;
Templatisation et création de composants réutilisables ;
Automatisation des processus ;
Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ;
Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI.
Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker :
Définition des règles de sécurité et de gouvernance ;
Gestion des habilitations, droits et accès ;
Surveillance des incidents et de la disponibilité ;
Suivi des performances ;
Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ;
Suivi des coûts et optimisation FinOps ;
Identification et traitement des écarts aux standards définis ;
Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents.
Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d’utilisation de Looker, notamment sur :
Les conventions de nommage ;
La structuration des projets et des rapports ;
La modélisation de la couche sémantique avec LookML ;
La conception et la structuration des dashboards ;
La création de templates réutilisables ;
Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ;
La gestion des droits et habilitations ;
Les stratégies d’optimisation ;
La gestion du caching BigQuery et Looker ;
L’utilisation des vues matérialisées ;
Les pratiques de développement, revue et mise en production.
Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l’écoute des besoins et contraintes des utilisateurs.
5. Accompagnement et montée en compétencesUne dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes.
À ce titre, le/la consultant(e) devra :
Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ;
Mettre en place et animer des sessions de pair programming ;
Mettre en place et animer des sessions de code review ;
Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ;
Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ;
Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ;
Favoriser progressivement l’autonomie des équipes internes ;
Construire une démarche d’onboarding et d’accompagnement réplicable par l’équipe BI & Analytics.
Profil recherché
7 ans d’expérience minimum en Business Intelligence, Data Visualisation ou domaine équivalent ;
Expérience significative dans des environnements Data complexes et multi-équipes ;
3 ans d’expérience minimum sur Looker et LookML, avec un niveau d’expertise avancé.
Le/la consultant(e) devra disposer d’une solide expertise sur :
Looker / LookML ;
BigQuery ;
Google Cloud Platform (GCP) ;
Les architectures Data Cloud ;
Les architectures Data Mesh ;
La modélisation et la conception de couches sémantiques ;
Les pratiques d’industrialisation BI ;
La gouvernance et la sécurité des données ;
Les mécanismes de gestion des habilitations et des accès ;
Les pratiques Git, CI/CD et gestion de code ;
Les outils de documentation et de collaboration, notamment Confluence.
Une bonne connaissance des problématiques de performance et d’optimisation des environnements BI est également attendue : caching, vues matérialisées, optimisation des requêtes et maîtrise des coûts Cloud.
Environnement de travail
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