2022M102_P-094 - Data Analyst
Description
Le SPW met en place un Référentiel des Entreprises afin de disposer d’une source transversale unique pour l’identification et la connaissance des entreprises. Le projet vise à consolider des données aujourd’hui dispersées, dupliquées et hétérogènes dans de nombreuses applications métiers. Il doit améliorer la qualité des données, harmoniser les définitions et réduire les redondances. Il soutient également le principe « Only Once » et une réutilisation maîtrisée des données.
Le Data Analyst agit comme interface entre les métiers, les gestionnaires de données, les équipes de gouvernance et les équipes techniques. Il analyse les sources candidates, documente les données, leurs définitions, processus, bases légales, usages, niveaux de qualité et modalités d’échange. Il identifie les contributions pertinentes au référentiel ainsi que les opportunités de consommation des données par les applications métiers. Il formalise les analyses et recommandations destinées au projet et aux instances de gouvernance.
La mission comprend également la constitution et le maintien de l’inventaire des données entreprises, la qualification des données et la préparation de fiches descriptives Metawal. Le consultant analysera les redondances, rapprochera les concepts et animera des groupes de travail pour construire une taxonomie commune et proposer des pistes de simplification. Il contribuera à clarifier les responsabilités de gestion et à identifier les données de référence faisant autorité. Il travaillera dans une équipe comprenant un chef de projet, un coordinateur technique et un Data Engineer.
Top Reasons to Apply
Référentiel stratégique SPW
Gouvernance data transverse
Impact Only Once
Harmonisation des données
Collaboration métiers-technique
Detailed Responsibilities and Skills
Additional Responsibilities
- Décrire les définitions métier
- Décrire processus création collecte
- Identifier la base légale
- Caractériser criticité sensibilité données
- Décrire fréquence usages associés
- Recenser contrôles qualité existants
- Documenter modalités échange données
- Identifier mécanismes exposition existants
- Identifier interfaces disponibles
- Identifier contraintes échange données
- Identifier dépendances applicatives organisationnelles
- Identifier données intérêt référentiel
- Documenter définition origine fréquence
- Documenter qualité responsabilités contrats
- Analyser conflits sémantiques fonctionnels
- Identifier écarts entre systèmes
- Documenter impacts des écarts
- Formuler recommandations de gouvernance
- Étudier opportunités réutilisation données
- Identifier données potentiellement consommées
- Identifier bénéfices métier associés
- Identifier impacts fonctionnels juridiques
- Identifier changements organisationnels éventuels
- Identifier adaptations applicatives nécessaires
- Concevoir structure inventaire données
- Faire évoluer structure inventaire
- Documenter patrimoine de données
- Identifier gestionnaire des données
- Préparer fiches descriptives Metawal
- Suivre gouvernance des données
- Préparer réutilisation informations collectées
- Intégrer informations dans inventaire
- Garantir cohérence qualité actualisation
- Analyser services collecte stockage
- Identifier gestionnaire source référence
- Enrichir inventaire caractéristiques gouvernance
- Qualifier sensibilité statut RGPD
- Qualifier caractère stratégique données
- Qualifier potentiel Open Data
- Documenter restrictions de diffusion
- Documenter conditions de réutilisation
- Documenter qualité attendue données
- Relever définitions sources données
- Animer groupes travail métiers
- Identifier opportunité définition commune
- Proposer définition commune harmonisée
- Identifier données potentiellement redondantes
- Évaluer pertinence diagnostic données
- Évaluer proximité sémantique données
- Comparer définitions métier données
- Analyser règles calcul collecte
- Identifier différences entre données
- Évaluer scénarios impacts simplification
- Proposer pistes de simplification
- Évaluer harmonisation concepts métiers
- Proposer données supra dérivées
- Animer ateliers gestionnaires données
- Identifier responsable légitime donnée
- Documenter rôles cadres processus
- Préparer éléments gouvernance responsabilités
- Proposer gestionnaire donnée référence
- Clarifier responsabilités de gestion
- Identifier données de référence
- Analyser sources existantes référence
- Évaluer légitimité qualité sources
- Identifier données faisant autorité
- Documenter impacts applications consommatrices
- Préparer propositions instances gouvernance
Compétences générales
- Niveau T3 - Senior pour le rôle de Data Analyst.
- Animation d’ateliers métiers et facilitation, niveau T2 - Confirmed.
- Excellente communication orale et écrite, capacité de synthèse et de formalisation, assertivité et orientation, niveau T2 - Confirmed.
- Français obligatoire, niveau C2.
- Être prêt à se rendre sur site au minimum 60% du temps, voire plus si nécessaire.
- Personne dynamique et flexible.
- Bonne communication et assertivité.
- Approche pragmatique des problèmes et des solutions.
- Excellente maîtrise du français, bonnes aptitudes de communication orale et écrite et écoute active.
- Qualités rédactionnelles permettant de créer rapidement une documentation synthétique et complète.
- Qualités orales : accueil et compréhension des besoins.
- Orientation services et clients, avec capacité à comprendre et répondre aux urgences et besoins des gestionnaires de données.
- Joindre au CV une note de maximum une page présentant la méthodologie de travail proposée, couvrant la compréhension du contexte, des outils et des enjeux légaux.
- Expérience dans le secteur public (souhaitée).
- Expérience utile en gestion de projet, modélisation et conceptualisation de données au bénéfice de tiers (souhaitée).
Compétences techniques
- Analyse et modélisation de données métier : conception de modèles conceptuels, dictionnaires de données et structuration de concepts, niveau T3 - Senior.
- Analyse sémantique et harmonisation de concepts métier, niveau T3 - Senior.
- Gouvernance des données et clarification des responsabilités, niveau T2 - Confirmed.
- Connaissance des principes de réutilisation des données, Only Once et données de référence, niveau T1 - Junior (souhaitée).
- Connaissance des principes Only Once, Open Data et données de référence, niveau T1 - Junior (souhaitée).
- Expérience utile en contrôle de qualité des données (souhaitée).
- Documentation et qualification des données : sensibilité, RGPD, caractère stratégique, Open Data, restrictions de diffusion, réutilisation et qualité.
- Analyse des mécanismes d’exposition, interfaces, contraintes d’échange et dépendances applicatives et organisationnelles.
- Analyse des redondances, rapprochements sémantiques, règles de calcul ou collecte et scénarios d’harmonisation.
- Identification et documentation des données de référence, de leur légitimité, qualité et impacts sur les applications consommatrices.
Outils
- Metawal, outil de gestion des métadonnées du SPW.