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Consultant Data management

Un consultant Data Management c’est avant tout un expert métier qui comprend les besoins métiers et qui est capable de mettre en relation les données des différents systèmes d’informations avec les nombreux contextes métiers.
Il intervient à toutes les étapes du cycle de traitement de la donnée : identification des besoins, collecte, nettoyage, modélisation métier et contrôle qualité des univers de données.

Il intervient à toutes les étapes du cycle de traitement de la donnée:

• Identification des besoins
• Collecte
• Nettoyage
• Modélisation métier et contrôle qualité des univers de données

Consultant ETL

Un consultant ETL est un expert de traitement
de l’information.

Il maitrise les flux d’intégration entre les sources des systèmes d’information (ODS), la zone d’intégration (Staging) et l’entrepôt analytique métier (Data Warehouse / Data HUB).

Il intervient à toutes les étapes du cycle de traitement de la donnée:

• Maîtrise des flux d’intégration
• Collecte
• Nettoyage
• Modélisation métier et contrôle qualité des univers de données

Consultant DataViz

Un consultant DataViz est un expert de l’interprétation et de la visualisation de vos données. Il comprend les enjeux métiers et est capable de transformer des données en visuels qui ont du sens d’un point de vue business.

Il intervient:

• Conjointement avec les équipes ETL/Data Management de manière à disposer d’indicateurs fiables
• Il est à l’écoute des besoins des utilisateurs et parle leur langage.
• Très proche des métiers, il est capable de transformer un besoin business en un résultat visuel compréhensible de tous

Data Scientist

Un consultant Data Scientist travaille avec les métiers pour en recueillir les besoins, identifier les données pertinentes permettant d’extraire les signaux caractérisant un phénomène et son évolution.

Il est capable de définir et des mettre en oeuvre des algorithmes statistiques de manière à relever des tendances prédictives.

Il intervient à toutes les étapes du cycle de valorisation de la donnée:

• définition de la problématique
• collecte des données
• nettoyage des données
• choix des algorithmes (modèle de classification et de prédiction) et finalement la mise en lumière des scénarios

Data Architect

Un consultant Data Architect est un expert technique du traitement de l’information. De l’ODS, en passant par la Staging jusqu’au Data Warehouse et au Data Lake.

Il est capable de mettre en oeuvre une solution globale de stockage et de traitement de l’information structurée et non structurée. Les solutions Cloud font partie de ses connaissances et s’imbriquent parfaitement dans une stratégie globale d’entreprise.

Il intervient en amont du traitement de la donnée pour organiser la récupération et la gestion des données brutes en lien avec les équipes IT et les managers de la donnée.

• conseiller, planifier et mettre en place l’infrastructure de gestion des données
• cohérence de la structure des bases de données
• traitement global de l’information

Data Manager

Un consultant Data Manager est un professionnel de la donnée qui a pour principal objectif la gestion des donnés de référence : la gestion des données critiques de l’entreprise. Son rôle permet de faciliter et d’accompagner le partage de données entre les différents consommateurs de vos données.

Il est responsable de la qualité et de l’intégrité des données et met en place les processus de contrôle et de validation des données.

Il est en charge d’acquérir et d’organiser l’ensemble des données de l’entreprise

• gestion des donnés de référence
• qualité et intégrité des données
• contrôle et de validation des données.

Data Steward

Un consultant Data Steward est un expert qui coordonne la donnée pour un périmètre métier définit. C’est le garant de la qualité de celle-ci et est responsable de son organisation et de sa qualité.

Il veillera à la bonne définition de la donnée en identifiant les éventuelles conflits, anomalies, doublons, etc. Son but est de veiller à ce que les corrections soient effectives et à constamment améliorer les processus interne de standardisation des données. Il joue également un rôle essentiel de communication entre les différentes équipes. Son rôle est donc de mettre en place un contrôle efficace au jour le jour de la cartographie des données et de leur gestion.

Il intervient à toutes les étapes du cycle de valorisation de la donnée:

• bonne définition de la donnée
• améliorer les processus interne de standardisation des données
• communication
• cartographie et gestion des données