Analyse et compréhension des données

o Exploration des données pour identifier et documenter leurs caractéristiques (type de données, structure des données, schémas récurrents, valeurs, problèmes,?).

o Compréhension des données en lien avec les besoins métier et les processus de l'entreprise.

• Evaluation de la qualité des données intra Dataset et cross Dataset (Désynchronisation)

o Evaluation sur base de règles génériques ou de règles de qualité métier

o Identification et inventaire des anomalies

o Proposition et mise en pratique de nouvelles règles de qualité et de règles de nettoyage de données.

o Proposition d?actions préventives et correctives de gestion de la qualité des données

• Identification ou recommandation de clés métier uniques (Business key)

• Coordination et synchronisation avec les acteurs métier et IT

o Identification et collecte des set de données

o Compréhension des données, de leurs problématique et enjeux avec le métier

o Communication des contrôles effectués ainsi que des résultats

• Documentation et création de divers rapports

o Visualisation et documentation des analyses et résultats

o Rapports de profilage (complétude, Validité, unicité, cohérence, véracité et actualisation), Rapports opérationnels (Désynchronisations, rapports reçus de la part du métier), Rapports d?input aux KPIs et Dashboard DQ

• Outils et méthodes

o Analyse et Exploration avec les outils fournis par l'entreprise (Atacama DQ Analyzer, Power BI, SQL, Python)

o Proposition de nouveaux outils, méthodes et processus pour le profilage des données

o Automatisation des processus de profilage et de reporting de qualité de données.

Profil candidat:
o Maitrise de langages de programmation et des outils de gestion de données: SQL/Python, Atacama DQ Analyser, Azure Purview, MS Excel

o Connaissance d?outils de reporting : Microsoft Power BI

o Analyse statistique

Le consultant doit disposer d'une seniorité suffisante pour travailler en toute autonomie sur sa mission.