Offre d'emploi Product Owner

Le/La Data Product Owner – Intermodal est responsable de la définition et de la livraison du produit de données Intermodal, qui servira de datamart de référence pour l’ensemble des sources opérationnelles et commerciales clés (systèmes de gestion du transport existants et futurs, outils opérationnels, solutions de facturation, etc.).

Il/Elle est le point focal côté métier pour tous les sujets liés à la construction et à l’évolution du produit de données Intermodal. Le périmètre couvre les données de référence (master data) et les données transactionnelles, issues de l’ensemble des systèmes Intermodal, y compris plusieurs TMS.

Dans le cadre d’un projet de déploiement d’un nouveau système de gestion du transport, le/La Data Product Owner pilote les activités de préparation, de nettoyage et de sécurisation des données avant chaque mise en production, en collaboration avec les Product Owners, les experts régionaux et les équipes IT.
Il/Elle s’appuie sur un/une référent(e) Master Data, chargé(e) d’accompagner l’identification, la standardisation et la consolidation des données de référence (clients, sites, actifs, etc.) afin de garantir une base de données cohérente et fiable.

Travaillant en étroite collaboration avec les chefs de projet métier et IT, les Product Owners et les experts techniques, le/La Data Product Owner documente et supervise les flux de données de bout en bout, maintient le catalogue de données, définit et pilote les règles de qualité des données, et gère le backlog du produit data.
Il/Elle promeut des indicateurs cohérents et une source unique de vérité pour le pilotage de la performance.

Ce rôle fait le lien entre le métier et l’IT sur les sujets data : compréhension de la création et de l’usage des données dans les systèmes opérationnels, traduction en un datamart fiable et cohérent, et accompagnement de son adoption et de son amélioration continue.

• Définir, avec les chefs de projet métier et IT, le plan de construction et d’évolution du datamart Intermodal de référence couvrant l’ensemble des systèmes sources clés.

• Traduire les objectifs métiers (pilotage de la performance, maîtrise des coûts, qualité de service, visibilité opérationnelle, etc.) en une vision produit data et une roadmap détaillée.

• Maintenir et prioriser le backlog du produit data (domaines de données, fonctionnalités, transformations, initiatives qualité, prérequis BI), en arbitrant entre valeur métier, contraintes techniques et ressources disponibles.

• Recueillir les besoins BI et reporting des parties prenantes métiers en collaboration avec le/la référent(e) BI (KPI, tableaux de bord, reporting réglementaire ou contractuel, suivi opérationnel).

• Traduire les cas d’usage métiers en exigences data : éléments de données requis, règles de calcul, niveaux d’agrégation, historique, fréquence de mise à jour.

• Proposer des solutions adaptées à l’architecture et aux outils BI disponibles, en tenant compte :

  • de la fraîcheur des données requise (quasi temps réel, quotidien, mensuel),

  • de la performance et de l’ergonomie,

  • de la sécurité des données et des droits d’accès.

• Prioriser et coordonner, avec le/la référent(e) BI, la livraison des tableaux de bord et rapports basés sur le datamart Intermodal, en garantissant la cohérence des indicateurs.

• Formaliser les flux de données de bout en bout : création, mise à jour, enrichissement et consommation des données tout au long des processus Intermodal.

• Cartographier les interfaces et dépendances entre les différents systèmes opérationnels, les référentiels de données et la couche datamart / BI.

• Produire et maintenir une documentation claire (schémas de flux, lignage des données, liens processus/données) à destination des équipes IT, des utilisateurs métiers et de la gouvernance.

• Piloter, en lien avec la gouvernance data, la création et la maintenance du catalogue de données Intermodal, incluant pour chaque donnée :

  • définition et signification métier,

  • système source,

  • classification (master data / transactionnelle),

  • niveau de confidentialité,

  • responsabilités (propriétaires métier et IT).

• S’assurer, avec les équipes IT et les architectes data, de l’alignement entre les modèles de données logiques et physiques et la vision métier du catalogue.

• Promouvoir l’usage du catalogue de données comme référence unique sur la signification et l’origine des données.

• Identifier et évaluer l’impact des données manquantes ou de mauvaise qualité sur les opérations, le reporting et la prise de décision.

• Définir, pour les données clés, les pratiques de gestion de la qualité :

  • KPI et seuils de qualité,

  • règles de contrôle et de surveillance,

  • processus de gestion des anomalies,

  • rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalade).

• Prioriser les améliorations de qualité des données dans le backlog (contrôles, enrichissements, workflows de correction).

• Garantir la conformité avec les politiques et standards de gouvernance data.

• Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data (nouvelles sources, tables, métriques, vues).

• Animer les revues de validation avec les équipes IT et métier pour confirmer l’adéquation aux besoins et la qualité de la documentation.

• Valider les structures de données et transformations selon des critères d’acceptation clairs.

• Assurer la cohérence et la réutilisation des jeux de données et indicateurs afin d’éviter les duplications.

• Piloter, pour les projets de déploiement de nouveaux systèmes, les phases de préparation et de nettoyage des données avec l’appui du/de la référent(e) Master Data :

  • planification des chargements et migrations,

  • coordination avec les équipes métiers, régionales et IT,

  • validation de la complétude et de la qualité des données avant mise en production.

• Suivre les incidents data lors des mises en service et en phase de démarrage, et capitaliser pour les déploiements suivants.

• Mettre à jour la documentation (catalogue, flux, règles de qualité) en fonction des nouvelles zones, périmètres ou évolutions des systèmes.

• Bonne compréhension des concepts de data warehouse (schéma en étoile, dimensions/faits, ETL/ELT, lignage des données).

• Expérience en catalogage et documentation des données.

• Connaissance des frameworks et indicateurs de qualité des données.

• Capacité à échanger avec des équipes techniques sur des modèles de données ; des bases en SQL sont un plus.

• Expérience avec des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent).

• Forte capacité à traduire les besoins métiers en exigences data et inversement.

• Expérience en gestion de backlog et en priorisation multi-parties prenantes.

• Communication claire et structurée auprès de publics métiers et techniques.

• Esprit analytique, rigueur et sens du détail.

• Capacité à animer des ateliers et à fédérer autour de décisions communes.

• Sens des responsabilités et de l’ownership dans un environnement en transformation.

• Excellente organisation pour gérer plusieurs chantiers en parallèle.