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Nous recherchons un Data Gouvernance/Steward Manager pour une mission longue Maitrise des framework de gouvernance : DAMA-DMBOOK ou équivalent : niveau 3 confirmé Outils de gouvernance des données : niveau 3 confirmé Data cataloging : niveau 3 confirmé Data Quality management : niveau 3 confirmé Compétences Exigées par le client : -Déploiement de la gouvernance de données en mode fédéré : Niveau Expert -Animation de comités et de communautés data : Niveau Expert - Conduite de changement : Niveau Expert

Le ou la Responsable opérationnel(le) Data Gouvernance joue un rôle central dans l’animation, la mise en œuvre et le pilotage opérationnel de cette gouvernance, en lien étroit avec les métiers, la DSI et les acteurs data. Objectifs de la mission Assurer la mise en œuvre et le pilotage de la gouvernance des données au sein de l’organisation, en garantissant la qualité, la conformité réglementaire et la cohérence des référentiels et des flux de données. Missions principales1. Animation de la gouvernance des données Assurer le rôle de référent(e) opérationnel(le) en matière de gouvernance des données. Planifier, préparer et animer le Comité de Gouvernance Data. Contribuer à la construction, au pilotage et au suivi de la feuille de route Data. Organiser et animer les comités Qualité des Données (QDD) avec les entités concernées. Garantir l’alignement des actions entre les équipes métiers, les équipes IT et les différents rôles data. 2. Gestion des responsabilités et des rôles data Maintenir et faire évoluer la cartographie des responsabilités data (Data Owners, Data Stewards, référents IT). Coordonner les acteurs afin d’assurer la cohérence, la continuité et l’efficacité de la gouvernance des données. Accompagner la montée en maturité des rôles data au sein de l’organisation. 3. Gestion du Catalogue de Données Piloter la mise à jour, l’enrichissement et la validation du Catalogue de Données. Garantir l’accessibilité, la lisibilité et la cohérence des métadonnées. Promouvoir l’usage du catalogue auprès des équipes métiers et IT. 4. Qualité, conformité et audit des données Participer à la validation des tableaux de bord Qualité des Données (QDD). Identifier les écarts entre la modélisation logique et les implémentations physiques. Piloter les audits de conformité des référentiels de données. Contribuer à la définition, au suivi et à la priorisation des plans de remédiation. 5. Contribution à l’architecture d’entreprise Évaluer les impacts data, référentiels et flux lors des phases de cadrage fonctionnel des projets. Contribuer à la définition des architectures fonctionnelles et applicatives en cohérence avec les principes de gouvernance des données. Participer aux travaux de cartographie (domaines de données, objets métiers, dépendances entre systèmes). Modéliser ou contribuer à la modélisation des flux de données (fonctionnels, logiques et applicatifs). Appuyer les décisions d’urbanisation visant à simplifier, rationaliser et pérenniser le système d’information. Compétences requisesCompétences techniques et fonctionnelles Gouvernance des données (prioritaire) Expertise en data governance, data management et qualité des données. Maîtrise des référentiels de données, outils de catalogage, gestion des métadonnées et indicateurs QDD. Bonne connaissance des enjeux réglementaires et de conformité, notamment le RGPD. Architecture d’entreprise (complémentaire) Compréhension des principes d’architecture d’entreprise et d’urbanisation des SI (TOGAF ou équivalent apprécié). Capacité à analyser, challenger et formaliser des architectures fonctionnelles, applicatives et data. Compétences en modélisation des données, des processus métiers et des flux inter-applicatifs. Compétences comportementales Excellentes capacités de communication, avec un sens pédagogique affirmé. Aptitude à fédérer et coordonner des acteurs métiers et techniques aux enjeux variés. Rigueur, organisation, autonomie et sens du travail transverse. Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès de publics non experts. Expérience Minimum 5 ans d’expérience en Data Governance, Data Management ou pilotage de projets data. Expérience en architecture fonctionnelle ou urbanisation du SI fortement appréciée. Expérience confirmée dans l’animation de comités et la coordination d’acteurs multiples. Rattachement et interactions Rattachement hiérarchique : SDG – Stratégie Digitale et Gouvernance. Interactions principales : équipes métiers, DSI, Data Stewards, Data Owners, architectes d’entreprise, équipes projets. Profil recherché Nous recherchons un(e) professionnel(le) senior de la data, reconnu(e) pour sa capacité à structurer, piloter et faire vivre une gouvernance des données à l’échelle d’une organisation complexe. Le ou la candidat(e) idéal(e) dispose d’une solide expertise en data governance et data management, complétée par une bonne compréhension des enjeux d’architecture d’entreprise et d’urbanisation du système d’information. Il ou elle sait évoluer dans des environnements transverses, multi-acteurs et réglementés, et jouer un rôle de facilitateur entre les métiers et l’IT. Doté(e) d’un excellent sens relationnel, le ou la Responsable opérationnel(le) Data Gouvernance est capable d’animer des instances de gouvernance, de structurer des décisions collectives et d’accompagner le changement avec pédagogie et pragmatisme. À l’aise aussi bien sur des sujets stratégiques que très opérationnels, il ou elle sait prioriser, structurer et sécuriser les enjeux data à fort impact business. Mots-clés Data Governance Gouvernance des données Data Management Qualité des données (Data Quality, QDD) Catalogue de données Métadonnées Référentiels de données RGPD / Conformité réglementaire Data Owners / Data Stewards Pilotage transverse Animation de comités Architecture d’entreprise Urbanisation du SI Modélisation des données Flux de données Architecture fonctionnelle et applicative Transformation data Environnement complexe Coordination métiers / IT

Profils et Métiers : Métiers : Data Management Fonctions : Data Analyst Spécialités technologiques : Reporting MDM (Master Data Management) Cartographie des données Data quality (qualité des données) Type de facturation : Assistance Technique (taux journalier) Compétences techniques : Technologies et outils : Azure (4 ans), SQL (4 ans), Power BI, GCP Méthodes / Normes : KPI Soft skills : Rigueur Secteur d'activité : Énergie Description et livrables de la prestation : Le prestataire intervient dans le cadre du déploiement d’un référentiel centralisé des identités pour garantir la qualité, l’intégrité et la fiabilité des données issues de systèmes variés, support aux processus IAM/IGA. Il couvre : Données RH et organisationnelles, interfaces, flux et pipelines d’ingestion Interactions avec les équipes Data, RH, Sécurité et Métiers Les prestations incluent : Collecte et intégration : cartographie, amélioration des flux, contrôle de conformité, transformation et enrichissement Analyse de la qualité : détection anomalies, rapports, causes racines, actions correctives Mise en qualité et gouvernance : règles de qualité, golden records, dédoublonnage, remédiations Reporting et indicateurs : tableaux de bord KPI, suivi de la qualité, rapports consolidés Contribution au projet IGA : alignement des données, tests, mise en production Livrables attendus : Documentation systèmes sources et flux Catalogue de données et dictionnaire des attributs Règles de qualité et d’unicité Rapports d’analyse (initial et périodiques) Données nettoyées, normalisées et documentées Tableaux de bord Data Quality (Power BI) Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’avancement et d’activité

🚀Mission Freelance – Responsable Master Data / Data Governance 🚀 📅 Durée : 6 mois 🌍 Localisation : Bretagne ( 3x/semaine : frais de déplacements + logement pris en charge 🚀Démarrage ASAP -> Entretiens Vendredi Je recherche un profil pour piloter un projet Master Data & Data Governance au sein d’un groupe industriel en pleine transformation digitale (ERP Dynamics 365). Contexte : Projet de structuration et migration des données. Données complexes liées aux produits et machines de production. Pas de process existants : rôle clé dans la définition et la formalisation des process. Missions : Cartographier et valider les données ERP (clients, fournisseurs, produits). Assurer la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. Accompagner les métiers et la DSI dans la structuration et la migration des données. Préparer et suivre les tests unitaires, UAT et Go Live. Profil recherché : Expérience en Master Data Management, data governance, migration et nettoyage de données. Rigueur, esprit de synthèse et capacité à interviewer les métiers pour capter les besoins réels. Autonomie et aptitude à piloter un projet transverse dans un environnement multi-outils. Je vous laisse m'envoyer un DM !

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Quality Tale of Data (H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine d'Energie. Description 📍 Contexte de la mission Au sein de l'équipe Data Achat, cette mission s'inscrit dans la continuité des travaux d'analyse et de mise en qualité des données achats initiés précédemment. L'objectif est d'accélérer et d'industrialiser les processus de qualité de données (Data Quality) via l'outil Tale of Data , en vue de l'année 2026. 🎯 Objectifs Principaux Le consultant devra assurer le nettoyage, la fiabilisation et l'industrialisation des données provenant de sources multiples, tout en participant à la structuration de la future Data Plateforme. 💼 Responsabilités & Missions 1. Data Quality Management & Tale of Data (Cœur de mission) Administration de Tale of Data : Tous les flux transitent par cet outil. Une maîtrise (ou une très forte capacité d'adaptation immédiate) est impérative car le consultant devra être autonome rapidement. Configuration et Nettoyage : Paramétrer l'outil pour identifier les anomalies (doublons, erreurs, manquants) sur les données Fournisseurs, Contrats, Données Clients (tables SAP), Marketing, etc. Industrialisation : Faire face à la demande croissante en automatisant les contrôles qualité et les redressements de données. 2. Gestion Multi-Sources & Analyse Consolidation des données : Travailler sur des environnements hétérogènes : SAP MM , Business Central, et outils non-ERP (appels d'offres, qualifications). Rapprochement : Croiser les données entre les différents outils pour produire des référentiels fiables. Investigation : Aller chercher l'information à la source, évaluer la donnée et comprendre sa structure (ne pas "tâtonner"). 3. Pilotage & Projets Transverses (Data Gouv) KPIs : Spécifier et produire les indicateurs de suivi de la qualité des données par périmètre. Data Platform : Monter en compétences sur la structure des données pour accompagner le lancement de la nouvelle Data Plateforme Achats et le projet global de Data Gouvernance. Collaboration : Identifier les nouveaux cas d'usage avec les Business Process Owners (BPO) et les Data Domain Owners.

En tant que Data Analyst, vous connectez les processus métiers aux besoins data. Vous contribuez également à la stratégie Master Data et transactionnelle en analysant les processus et en garantissant l’intégration des données. Votre rôle Analyse métier et conception de Data Use Cases Animer des groupes de travail pour accompagner les équipes métier dans la création des Service Blueprints, l’identification des principaux Data Use Cases et la compréhension des dépendances Consolider le Data Use Case à partir du processus métier, en l’alignant avec les équipes projets, et le gérer dans l’outil de Data Governance Réaliser l’analyse des écarts afin d’identifier les systèmes IT impactés et sécuriser la bonne définition des fonctionnalités nécessaires Gouvernance des données et structuration Définir, en collaboration avec le Data Steward, les règles de gestion et le cycle de vie des données transactionnelles et référentielles Accompagner le Data Steward dans l’intégration des données référentielles au sein du Master Data Management System Contribuer à la mise à jour du Data Catalog en fournissant des définitions de données claires Intégration, qualité et déploiement des données Accompagner les Business Units dans la mise en place des flux de données transactionnelles et dans l’utilisation des données référentielles via les Data Use Cases Participer aux tests d’intégration, systèmes et de recette; gérer la stratégie de migration, de bascule et les chargements de données Analyser les données existantes dans les systèmes BI et DataHub pour valider la cohérence des solutions et proposer des améliorations proactives de la qualité des données

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.

Dans le cadre d’un projet stratégique pour une grande banque européenne , nous recherchons deux profils complémentaires : Business Analyst Data et Expert Data Management. Vous interviendrez sur des sujets clés liés à la migration de Datalake et à la gouvernance des données . Vos responsabilités incluront : Participer à la migration et à la valorisation des données. Implémenter des contrôles de Data Governance (Ownership, Definition, Quality). Gérer les Metadata et le Data Lineage . Superviser le End User Computing (EUC) . Définir et exécuter des plans pour garantir la conformité avec les frameworks Data Management & EUC.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de nos activités Data & IA , Winside recherche un Data Steward pour intervenir en régie chez un grand acteur national du secteur des services publics (nom volontairement anonymisé). Rattaché au Responsable Data du client, le Data Steward jouera un rôle clé dans l’ opérationnalisation de la gouvernance, de la qualité et de la valorisation des données , en collaboration avec les équipes IT et les équipes métiers. Le projet prioritaire du client en 2026 est la migration de son système d’information métier . L’enjeu consiste à capitaliser sur les travaux réalisés dans le cadre de cette migration pour structurer et documenter les données, tout en minimisant l’effort demandé aux équipes métiers. Les périmètres de données concernés sont : Les objets métiers impactés par les nouvelles fonctionnalités du SI cible. L’objet métier Client (référentiel client). Missions principales 1. Mise en place d’un Data Catalog & Glossaire métier Définir l’outil et la structure du data catalog dans une approche « juste nécessaire » (Excel, Notion… pas de solution outillée prévue en 2026). Rédiger les définitions fonctionnelles des données (glossaire). Formaliser le cycle de vie des données. Structurer, harmoniser et animer la documentation fonctionnelle et technique des données. 2. Mise en place d’un cadre de Data Quality Management Définir les principes, règles et contrôles de qualité des données. Concevoir les workflows de gestion entre acteurs IT et métiers. Participer à la conception des tableaux de bord de qualité et de l’alerting associé. 3. Appui à la conception du modèle de gouvernance des données Définir processus, rôles, responsabilités et instances de gouvernance. Accompagner la structuration du modèle opérationnel.

En tant que Lead Data Quality Analyst , vous êtes le garant de la fiabilité et de l'intégrité de nos actifs data. Votre rôle central consiste à définir, mesurer et mettre en œuvre les stratégies et processus assurant une haute qualité des données, indispensable à la prise de décision et au succès de nos initiatives métier. Vous pilotez l'ensemble du cycle de vie de la qualité des données : Gouvernance et Stratégie Data Quality : Définir et maintenir les règles de qualité des données (complétude, unicité, validité, cohérence et format). Établir les indicateurs clés de performance (KPI) de la qualité des données et s'assurer de leur suivi régulier. Analyse et Audit des Données : Analyser la qualité des données au sein de nos systèmes sources et cibles (Data Warehouse, Data Lake). Identifier les anomalies, les causes racines des problèmes de qualité (système, processus, ou saisie) et recommander des actions correctives. Implémentation Technique : Mettre en œuvre des contrôles de qualité automatisés directement dans les outils d'entrepôt de données (notamment Snowflake ). Développer des tableaux de bord de monitoring de la qualité pour visualiser les scores et les tendances (via Qlik ou d'autres outils de visualisation). Coordination et Amélioration Continue : Collaborer étroitement avec les Data Engineers, les Data Scientists et les équipes métier pour garantir la bonne application des règles de qualité. Gérer la priorisation des tickets et des actions d'amélioration de la qualité des données.

Notre client, filiale bancaire d’un grand groupe industriel international, recherche un(e) Business Analyst Data confirmé(e) pour renforcer ses équipes. Vos missions principales Assurer la qualité des données dans le respect des standards définis Traiter et suivre les tickets liés aux anomalies ou demandes d’évolution des données Travailler en interaction étroite avec les métiers Data (Data Stewards, Data Owners) pour garantir la cohérence et la fiabilité des données Participer aux comités de pilotage et aux ateliers métiers/IT pour la mise en œuvre des actions correctives Suivre et documenter les processus de data quality et les indicateurs de performance associés Contribuer à l’amélioration continue des outils et des process de gouvernance de données

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Lead Data Migration SAP (Qualité, MDG, Gouvernance) sur Paris Objectif du poste Sécuriser la migration des données et la gouvernance, pour éviter les risques data silencieux qui déstabilisent l’activité après go live. Missions principales • Définir la stratégie de migration (objets, règles, séquences, contrôles). • Piloter nettoyage, dédoublonnage, data quality et réconciliation. • Orchestrer extraction, transformation, chargement et validations. • Mettre en place une gouvernance data avec rôles et responsabilités clairs. Compétences et outils Compétences et outils • Data migration ERP, réconciliation, contrôles et gestion de la pression fin de projet. • Connaissance SAP MDG appréciée. • Approche pragmatique orientée qualité et continuité opérationnelle. Profil recherché • 6 ans et plus sur data migration ERP, idéalement S/4HANA. • Excellente rigueur, leadership transversal.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Expert Qualité des Données sur Paris. Descriptif: En tant qu'expert Qualité des Données ServiceNow en SI, vous jouerez un rôle clé dans l'amélioration et la maintenance de l'intégrité des données au sein de notre plateforme ServiceNow. Votre ewpertise sera cruciale pour établir une fondation solide pour une meilleure gouvernance des données, essentielle à la performance et la fiabilité de nos opérations IT et R&I. Vous rejoindrez une équipe internationale existante, tout en collaborant étroitement avec diverses équipes IT et métiers de la R&I. Votre Mission & Responsabilités Clés : Identification et Cartographie des Objets ServiceNow : - Procéder à une identification exhaustive de tous les types d'objets et enregistrements critiques sur la plateforme ServiceNow impactant nos processus R&I et IT. Cela inclut, sans s'y limiter : les Groupes, les Applications, les Projets, les EPICs, les Enhancements, les Stories, les Releases, les CI (Configuration Items), les Connaissances (Knowledge Bases). - Comprendre et documenter la manière dont ces objets sont utilisés et interdépendants. Formalisation des Règles de Conformité des Données : - Définir et formaliser des règles claires et précises de conformité et de qualité des données pour chaque type d'objet identifié. Ces règles devront couvrir des aspects tels que l'exhaustivité, la cohérence, la validité et la précision des informations. Inventaire et Analyse de la Qualité des Données : - Mener un inventaire détaillé de l'état actuel des données sur ServiceNow, évaluant leur conformité par rapport aux règles établies. - Identifier les lacunes, les doublons, les incohérences et toutes les données obsolètes ou non conformes. Création d'un Dashboard de Suivi de la Qualité des Données : - Développer et mettre en œuvre dashboard dynamique au sein de ServiceNow ou via des outils de reporting. Ce dashboard devra permettre de visualiser l'état de la qualité des données, de suivre l'avancement du nettoyage et d'identifier les zones nécessitant une attention continue. - Intégrer des indicateurs clés (KPIs) de qualité des données pour une visibilité constante. - Pilotage et Suivi du Plan de Nettoyage (Clean-up) : - Élaboration d'une feuille de route pour le nettoyage des données identifiées comme non conformes ou de mauvaise qualité. - Coordonner et suivre les actions de correction avec les équipes opérationnelles et les propriétaires de données. - Assurer le reporting régulier de l'avancement du clean-up et l'efficacité des actions menées. Recommandations pour la Gouvernance et l'Amélioration Continue : - Proposer des recommandations concrètes pour l'amélioration des processus de saisie et de maintenance des données, afin de prévenir la dégradation future de la qualité. - Contribuer à l'établissement de bonnes pratiques de gouvernance des données sur ServiceNow.

1. Vision, Stratégie et Gouvernance (Pôle Prioritaire) ● Définir la Vision : Concevoir et déployer une feuille de route stratégique de qualité et de gouvernance pluriannuelle , en collaboration avec les équipes internes et le head of entreprise analytics. ● Standardiser l'Excellence : Définir et imposer un standard d'excellence unique pour tous les livrables techniques (data, IA, code, documentation) à l'échelle de l'organisation. ● Gouvernance de l'IA : Piloter la mise en place concrète de la gouvernance de l'IA en France (cartographie des systèmes, standards, estimation des risques en lien avec l'AI Act et le RGPD), en lien avec les équipes stratégies groupes. ● Structurer la Méthodologie : Fournir l'outillage et les méthodologies (Agile/DataOps) permettant de piloter la qualité, l'agilité et la conformité pour les 150 personnes. 2. Leadership, Culture et Conduite du Changement (Pôle Renforcé) ● Diffuser la culture : Devenir l'évangéliste interne pour ancrer la conviction que la qualité est un accélérateur. Animer les communautés de pratique (Data Quality, DataOps, Agilité) et coacher l'équipe de 150 experts pour une montée en maturité globale. ● Animation Fonctionnelle et Coaching : Guider fonctionnellement et coacher l'équipe Qualité/Agilité (2 personnes). Assurer le leadership d'influence et l'animation des communautés de pratique (DataOps, Agilité) pour garantir l'alignement et l'efficacité de la chaîne de production. ● Garantir l'alignement stratégique : Faire le lien et adapter ses standards aux spécificités de l'environnement Data & IA . 3. Pilotage Opérationnel et Mesure (Pôle Exécution) ● Structurer les Processus Qualité : Superviser la structuration des processus clés : Data Quality, bonnes pratiques de code (Software Craftsmanship), et animation des méthodologies Agiles. ● Mesurer l'Impact : Définir et suivre les KPIs de qualité pertinents, et piloter la mesure de la satisfaction (NPS) des livrables pour démontrer l'impact de la démarche Qualité. ● Product Owner (DataOps) : Agir comme Product Owner pour l'offre de service DataOps (recensement des besoins, priorisation de la roadmap, facilitation de l'adoption). ● Maintenir : Suivre la consommation cloud et co-animer les actions FinOps.

Notre client, un établissement financier majeur, recherche un CP IaaS et Data pour renforcer son équipe Cette mission est au sein du centre d’expertise pour l’infrastructure, le cloud, la donnée, l’IA et le DevOps. Il accompagne les projets de transformation numérique, garantit la performance, la sécurité et l’innovation, et propose des solutions adaptées aux besoins métiers et applicatifs. La mission consiste à piloter des projets dans le cadre de création d’offre produit, de traitement d’obsolescence ou de mise en conformité (réglementaire, sécurité, amélioration de QoS). - Piloter des projets sur le périmètre IaaS et DATA - Définir les solutions cibles, en collaboration avec les experts, et en lien avec les besoins utilisateurs -Coordonner l’ensemble des parties prenantes -Structurer et animer la gouvernance des projets -Etablir les plans d’investissements et le suivi financier des projets, en lien avec le Contrôle de Gestion - Gérer les risques projets Livrables - Rédaction des notes de cadrage ; présentation aux parties prenantes (sponsors, Chief Platform Officer, PM, PO) et aux différents comités - Animation des comités de suivi - Suivi opérationnel de l’avancement des projets (respect des délais, des jalons …) - Suivi des risques et des plans d’actions associés - Suivi rigoureux des budgets alloués - Garant de la livraison de tous les documents conformément à la méthodologie Projets Environnement technique Cloud Infrastructures (VMWare, OpenStack, Openshift), OS Factory (Windows, Linux, Unix), Containers (Docker, Kubernetes), plateformes Data (Cloudera, MAPR, Data Cloud GCP, …), Data Storage (bloc, fichier, objet)

La Direction Technique du Numérique mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : Maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur Développer la connaissance et l’expérience utilisateur Mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d’aide à la décision. Afin d’assurer la coordination de l’ensemble de cas d’usages transverses aux pôles Data. Prestations attendues : En interaction avec l’ensemble de la direction data et des directions métiers consommatrices des données (Produit, Editorial, Partenariats, Marketing, Publicité….) , la prestation consistera à : La Gestion de la coordination intra Data : Assurer la transversalité Data pour les projets transverses entre les pôles (Technique, Intelligence, Mangement, et Gouvernance) Identification des actions pour chaque équipe Suivi des avancées et remontées des alertes Mise en place la coordination, la documentation, la comitologie projet Remontée au mangement le suivi de ces sujets transverses Gestion de la coordination inter Data : point d’entrée pour les principales directions métiers consommatrices des données, et responsabilité de la coordination des différents pôles Data avec les équipes métiers sur leurs besoins (Collecte, tracking, Dashboard, analyses,…) Identification des besoins Représentation de la data dans les instances de coordination projets transverses Suivi des projets en mettant en place la coordination entre les interlocuteurs data et métiers, organisation de la documentation, des ateliers de travail, des réunions de restitution avec les parties prenantes Communication des delivery Data afin d’assurer la promotion des travaux Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Expériences d’au moins 8 ans en tant que Chef de projet data Expériences d’analyse des données sur un environnement GCP Expériences sur SQL/Big Query Expériences sur les principaux métiers de la data : Collecte, tracking, Dashboard, analyses, personnalisation, data science Expériences sur des données digitales sur l’outil Piano Analytics Capacité à fédérer, coordonner des projets transverses, mener plusieurs sujets en même temps Capacité à synthétiser, et présenter des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent