DATA MODELER - Data analyst - Freelance

Taux journalier (TJM): 550

Description du besoin :

OBJET DE LA PRESTATION : DATA MODELER - PROGRAMME DE TRANSFORMATION DATA B2B

NOM DU PROJET : TRANSFORMATION DATA B2B Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B)

Cadre et environnement (Contexte général du projet)

Dans le cadre du programme de transformation de la Data B2B (Agite Data), SFR construit son nouvel espace de données sur la plateforme Groupe AIDA (Google Cloud Platform/BigQuery).

La stratégie adoptée est une approche "Greenfield" : reconstruction des produits de données (et non migration "Lift & Shift") depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI).

La prestation s'intègre au sein de la "Core Team", l'équipe transverse chargée de bâtir, en mode agile, le socle technique et les données de référence (RCU, Pivots) qui serviront ensuite aux Squads Métiers pour bâtir leurs cas d'usages

Définition de la prestation (Objet & Périmètre de la prestation)

Le Prestataire agira en tant que Référent Modélisation & Connaissance de la Donnée. Il fera le lien entre les Experts Métiers et le Lead data engineer agile.

 

1) Conception du "Core Model" : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) en cible sur BigQuery (Modèles en étoile / Data Vault).

2) Règles de Gestion RCU : Définir et prototyper (en SQL) les règles de rapprochement (Matching/Merging) permettant de lier les données techniques (ex: ND) aux données légales (SIREN/SIRET).

3) Archéologie de la Donnée : Analyser les sources Legacy (Oracle) pour identifier les règles implicites et cartographier les écarts avec la cible.

4) Gouvernance & Dictionnaire : Rédiger les définitions fonctionnelles directement dans le Data Catalog d'AIDA (Métadonnées BigQuery) et le Data Catalog Métier (ODG = Open Data Guide) pour garantir l'autonomie des futures Squads.

5) Support aux Squads : Préparer des "Data Sets" certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Analystes des Squads Métiers.

Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables

Modélisation Cible Modèles Logiques de Données (MLD) validés par le Tech Lead.

Mapping Source-to-Target détaillé. Itératif : 1er Draft RCU mi-Mars 2026

Définition du RCU (Vision 360) Spécification SQL des règles d'unicité client (Clés de réconciliation).

Matrice de gestion des cas particuliers (Multi-comptes, Flottes). MVP RCU : Fin Mars 2026

Gouvernance des Données Dictionnaire de données (Business Glossary) intégré dans AIDA et ODG

Règles de Qualité (DQ Rules) définies pour chaque objet métier Continu

Exploration & Prototypage Requêtes SQL d'analyse d'impact.

Datasets de test pour validation métier. A la demande