Descriptif de la mission :

Porter la vision métier et data :
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-Collaborer étroitement avec les métiers pour définir la vision produit orientée data.

-Aligner les besoins business avec les solutions data proposées.

-Assurer la gouvernance des données, en définissant les règles de gestion et en intégrant les exigences de qualité, sécurité, conformité (RGPD, RSE).

-Identifier les opportunités d’exploitation des données pour générer de la valeur métier.

Priorisation par la valeur :
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-Définir, structurer et prioriser les user stories en fonction des besoins utilisateurs.

-Garantir la cohérence et la qualité des pipelines et flux de données.

-Travailler en collaboration avec les Data Engineers et Data Analysts pour assurer un haut niveau de fiabilité, d’accessibilité et de fraîcheur des données.

Expression des besoins et accompagnement des équipes agiles :
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-Traduire les besoins métiers en cas d’usage data et user stories, en intégrant des critères d’acceptation précis (intégrité, performance, conformité).

-Vulgariser les enjeux techniques pour les métiers et faciliter la communication entre les équipes data et IT.

Validation des livrables Data :
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-Valider la qualité, la pertinence et l’exploitabilité des jeux de données.

-Vérifier la cohérence des tableaux de bord et visualisations avec les attentes métier.

-Organiser et participer aux tests utilisateurs afin de valider l’ergonomie et la valeur métier des solutions livrées.

Suivi de la performance Data :
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-Suivre la vélocité des livraisons et la qualité des données produites.

-Mettre en place et piloter les indicateurs de performance (KPIs) mesurant l’impact business des solutions data.

-Communiquer les résultats, insights et indicateurs aux métiers et aux sponsors.

Compétences attendues :
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-Culture data avancée et bonne maîtrise des enjeux de gouvernance des données.

-Pratique confirmée de l’agilité (Scrum, Kanban) et gestion d’un backlog produit orienté data.

-Bonne connaissance des outils de DataViz (Power BI, Tableau, etc.).

-Excellente communication entre équipes IT et métiers, sens de la vulgarisation.

Exemples de livrables :
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-Product backlog structuré et priorisé avec user stories data.

-Modèles de données et pipelines documentés.

-Tableaux de bord et rapports alignés aux besoins métiers.

-Reporting qualité des données (complétude, fraîcheur, exactitude).

-KPIs de performance (adoption, délai, valeur métier générée).

Environnement Technique

Communication

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Power BI

Scrum

Tableau

data gouvernance