Architecte Data Fonctionnel Senior - Ile-De-France - Vorstone - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 650-800€

Senior Functional Data Architect - Architecte Data Fonctionnel Senior

Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe.

L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines :

• 
  

  Analytics / BI

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Intelligence Artificielle (AI)

• 
  

  Master Data Management (MDM)

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc.

La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés :

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  Experts métiers et experts Data

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Data Governance Managers

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  Architectes Enterprise, Solution et techniques

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Data Product Managers

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  Data Engineers / Développeurs

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Data Scientists

L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data \& Analytics.

Missions principales

Architecture fonctionnelle et modélisation des données

• 
  

  Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units.

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI.

• 
  

  Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques.

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques.

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  Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate.

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données.

Data Modelling \& structuration des données

• 
  

  Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs.

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data.

• 
  

  Travailler sur les problématiques :

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Agrégation et consolidation des données

• 
  

  Normalisation / dénormalisation

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Rationalisation des structures de données

• 
  

  Gestion et amélioration de la qualité des données

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace.

• Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers.

Master Data Management - MDM

Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information.

• 
  

  Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units.

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu.

Data Governance \& Data Quality

• 
  

  Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture.

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables.

• 
  

  Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données.

  
  
  
  
  • 
    
  
  
  
  

Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe.

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Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données