Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data governance à Lille

Gouvernance des données Définir les standards de gestion et gouvernance des données. Assurer la mise en conformité avec les réglementations (RGPD, CCPA). Qualité et sécurité Mettre en place des contrôles automatisés et surveiller la qualité des données. Sécuriser les accès et protéger les données sensibles. Exploitation et partage Standardiser les processus d’accès aux données. Accompagner les équipes métiers dans leur exploitation des données. Éthique et conformité Vérifier la conformité des analyses et modèles. Sensibiliser les équipes à l’éthique des données. Compétences Gouvernance : Standards, gestion des métadonnées. Sécurité : Chiffrement, contrôle des accès. Architecture : Structuration des modèles de données en couche Business, Solution et Exposition, Collaboration : Formation, animation de workshops Expérience utilisateur : Storytelling, recueils feedback Indicateurs de performance Taux de conformité aux standards. Qualité des données et réduction des erreurs. Performance des processus de gouvernance. Sécurisation et protection des données.

La mission principale du Data Steward/Data specialist sera de transformer la vision du responsable du domaine commercial en actions quotidiennes. Votre rôle s’inscrit dans le cadre d'une fusion de deux entités et donc de l’unification des processus de vente soutenu par un CRM commun et un catalogue produit unifié soutenu par le PIM ( SAP/Salesforce ). Vous serez positionné en priorité sur la partie produit. Cette mission s'articule donc autour des piliers suivants : Data Gouvernance : Aider le responsable des processus métier de l'équipe Excellence commerciale à définir les actifs de données. Comprendre et analyser les points faibles commerciaux en termes de gestion des données (en mettant l'accent sur les matériaux, les clients et les prix) Mettre en place un plan de remédiation et le communiquer Avec l'aide des équipes opérationnelle et commerciale, définir les règles et les contrôles de qualité à mettre en place dans les solutions commerciales afin de garantir la fiabilité des données (intégrité, exhaustivité, accessibilité...) Garantir les données commerciales : documentation adéquate dans le catalogue de données, définir, suivre et partager les indicateurs clés de performance (KPI) concernant l'état et l'évolution de la qualité des données, l'utilisation des données dans le domaine commercial, etc. Maîtrise/Culture des données : Participer à la démocratisation des données en formant et en animant tous les utilisateurs commerciaux des données Communiquer largement sur les applications de reporting « officielles » Partager les règles de qualité à respecter par l'équipe opérationnelle 3. Analyse des données : Aider les équipes commerciales à analyser les données, identifier les tendances, les modèles et les opportunités d'amélioration commerciale. Le Data Steward/Data specialist sera en étroite collaboration avec : Business Process Managers : en charge de la gestion du catalogue de produits, services et options ; gestion de l'entonnoir de vente ; gestion des devis, gestion des demandes des clients, gestion des tarifs. Force commerciale : responsable produit PIM, SALESFORCE et base de données tarifaire

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Architecte Data IoT" pour un client dans le secteur du retail. Description La Data est centrale dans notre écosystème IoT : elle alimente la BI, la maintenance prédictive, la détection d'accidents et la conception intelligente de nos futurs produits. 🎯 Votre Mission : Architecturer la Data de l'IoT du Groupe Au sein de l'équipe "Cloud IoT Platform - Data Solution", vous agissez en tant que Data Architect / Lead Engineer . Vous êtes le garant des choix techniques et de l'architecture permettant d'ingérer, stocker et exposer les données venant du Cloud, des "Devices" et du Mobile. Vos responsabilités clés : Architecture & Stratégie : Imaginer et concevoir l'architecture Data pour collecter les données IoT (directement des appareils ou via mobile). Définir la stratégie des stacks techniques et garantir les standards d'architecture. Assurer l'alignement entre la vision technique, les priorités business et les besoins utilisateurs. Engineering & Pipelines : Construire des pipelines de données (structurées et non structurées) robustes et scalables. Maintenir et redesigner les pipelines existants pour servir de nouveaux cas d'usage (Analytics, IA, etc.). Garantir l'industrialisation des processus de transformation et le CI/CD. Qualité & Gouvernance : Assurer la scalabilité, l'élasticité et la fiabilité des infrastructures. Garantir la qualité de la donnée, son accessibilité, ainsi que le respect des normes de Privacy et Data Governance (Lineage). Leadership Technique : Contribuer activement à la communauté des Data Engineers. Assurer une veille technologique constante pour orienter la sélection des nouveaux outils. 🛠 Environnement Technique Langages : Python, Scala, Java. Big Data & Streaming : Kafka, Spark. Cloud & Infrastructure : AWS (Lambda, Redshift, S3), Microservices. Concepts : Systèmes distribués, Data Modeling, Real-time data exchanges.