Data Analyst

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Nous accompagnons les grandes organisations, le secteur public, les acteurs de la santé et les PME dans chacun de leurs challenges digitaux: Infrastructure & Cloud Solutions, Cybersecurity Solutions, Business Software Solutions, Mainframe Solutions, Data & AI Solutions, Advisory Solutions, Staffing Solutions.
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Le contexte

Dans un contexte de valorisation croissante des données au sein de notre client, leur partage structuré, sécurisé et documenté constitue un enjeu stratégique majeur.
Le DataLift (voir Définitions), développé par la Direction de la gestion et de la valorisation des données (DGVD), s’inscrit dans cette dynamique en facilitant la diffusion de données géographiques et non géographiques, tout en garantissant leur qualité, leur conformité et leur pérennité.
Le Data analyst intervient sur l’ensemble du cycle de vie des données, depuis l’analyse des besoins jusqu’à leur diffusion, leur documentation et leur suivi. Il contribue également, en amont, à la chaîne de développement des applications en intégrant les principes de data-centricité dès la conception des solutions. À ce titre, il veille à structurer les données, à en assurer la qualité, l’interopérabilité avec les autres jeux de données et à en faciliter la réutilisation future.
Il est capable d’analyser des jeux de données, d’en évaluer la maturité et d’en garantir la conformité par rapport aux standards, normes et règles de gouvernance définis au sein de notre client.
Doté d’un profil polyvalent, à la croisée des compétences techniques, analytiques et relationnelles, le Data analyst contribue ainsi à renforcer la disponibilité, la réutilisabilité et la valeur des données au sein et au-delà de notre client.
Au-delà des compétences techniques, le Data analyst fait preuve d’une forte capacité de compréhension des besoins métiers, d’une aisance dans la communication avec des interlocuteurs variés (gestionnaires de données, équipes techniques, utilisateurs finaux) et d’un sens développé du service public.

Définitions et éléments de référence

• Comité data : Groupe du Département des Données transversales se réunissant toutes les deux semaines afin d’assurer la coordination et la priorisation des travaux liés au partage des données.
• DataLift : Outil développé par la DGVD permettant le partage de données : lecture des données sources, documentation, modélisation, contrôle qualité et transformation des modèles.
• Data Owner (propriétaire de la donnée) : Autorité métier responsable d’une donnée ou d’un ensemble de données. Il en définit les règles de gestion, les conditions d’accès et de diffusion, ainsi que les exigences en matière de qualité, de conformité et de sécurité. Il porte la responsabilité de la donnée au regard des cadres réglementaires et stratégiques de notre client.
• Gestionnaire de données : Entité administrative qui, dans le cadre de ses missions et compétences formelles, est responsable de la gestion opérationnelle d’une donnée. Il veille à garantir son acquisition (production), sa qualité, son intégrité, son stockage, sa mise à jour, sa documentation et sa diffusion. Il constitue l’interlocuteur privilégié de notre client et agit en lien avec le Data Owner, dont il représente les intérêts et les décisions en matière de gestion et de valorisation de la donnée.
• Donnée vPROD : version source de la donnée détenue, produite et mise à jour par le gestionnaire de la donnée.
• Donnée vDIFF : version diffusée (partagée) de la donnée, accessible au public cible. Il s’agit d’une version transformée de la vPROD afin de la rendre exploitable par le public cible.
• Metawal : outil de gestion des métadonnées de notre client.

Objectifs principaux

• Garantir la conformité légale et technique : assurer le respect des exigences européennes (INSPIRE, HVD, Open Data, etc.) et des standards de l'infrastructure de notre client (normes Metawal, validation DataLift, etc.).
• Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données, en mettant en place des mécanismes de contrôle, de validation et de suivi dans le temps.
• Industrialiser et automatiser le partage des données, en transformant les données de production (vPROD) en données de diffusion (vDIFF) exploitables, cohérentes et mises à jour automatiquement (via FME/Denodo).
• Améliorer l'accessibilité et le partage de la donnée : rendre la donnée facilement trouvable et exploitable par les utilisateurs cibles grâce à des métadonnées de qualité et des modes d'exposition adaptés (Géoportail, Metawal, API Denodo,