Données du Product Owner
Compétences techniques
- Responsabilité produit et méthodologies agiles (Scrum, SAFe).
- Plateformes de données, entrepôts de données et écosystèmes de données.
- Principes de gouvernance, de qualité et de gestion des données.
- Outils d'intelligence d'affaires et d'analyse (Power BI, Tableau, Looker).
- Les bases du langage SQL et de l'interrogation de données.
- Rédaction d'histoires utilisateur et gestion du backlog.
- Outils de gestion de produits (Jira, Confluence, Azure DevOps).
- Définition des indicateurs clés de performance (KPI) et mesure de la performance.
- Concepts de modélisation et d'analyse des données.
- Maîtrise des plateformes de données dans le cloud (Azure, AWS, GCP).
Compétences relationnelles
- De solides compétences en matière de gestion des parties prenantes et de communication.
- Esprit stratégique et sens des affaires.
- Prise de décision analytique et fondée sur les données.
- Le leadership et l'influence sans autorité hiérarchique directe.
- Capacité à établir des priorités et sens de l'organisation.
- Résolution de problèmes et esprit critique.
- Capacité d'adaptation et aptitude à gérer le changement.
- Esprit de collaboration et de travail d'équipe.
- Offres d'emploi
- Appel à l'action vers l'offre
Le responsable de produits de données est chargé de définir et de piloter la vision, la stratégie et la mise en œuvre de produits de données générateurs de valeur pour l'entreprise. Faisant le lien entre les parties prenantes métier, les équipes chargées des données et les experts techniques, il veille à ce que les solutions de données répondent aux besoins des utilisateurs tout en s'alignant sur les objectifs de l'organisation et les normes de gouvernance des données.
Principales activités
- Définir et communiquer la vision, la feuille de route et les objectifs des produits de données.
- Recueillir, hiérarchiser et gérer les exigences métier et les besoins des utilisateurs.
- Gérer et hiérarchiser le backlog produit en fonction de la valeur commerciale et des objectifs stratégiques.
- Collaborer avec les ingénieurs de données, les analystes de données, les data scientists et les parties prenantes métier.
- Traduire les besoins métier en récits utilisateur clairs et en exigences fonctionnelles.
- Animer les réunions Agile et accompagner les équipes de développement tout au long du cycle de vie du produit.
- Suivre les performances des produits à l'aide d'indicateurs clés de performance (KPI) et d'analyses fondées sur les données.
- Veiller à la conformité avec les exigences en matière de gouvernance des données, de qualité, de sécurité et de conformité.
- Favoriser l'amélioration continue et l'adoption des produits de données à l'échelle de l'organisation.
Formulaire de candidature
Nos autres offres d'emploi
L'analyste métier en finance assure la liaison entre les parties prenantes métier et les équipes techniques, en veillant à ce que les processus financiers, les systèmes et les solutions de reporting soient en adéquation avec les objectifs de l'organisation. Il analyse les besoins métier, identifie les possibilités d'amélioration et accompagne la mise en œuvre de solutions visant à optimiser la performance financière, l'efficacité opérationnelle et la conformité réglementaire.
Principales activités
- Recueillir, analyser et consigner les besoins opérationnels et financiers.
- Collaborer avec les équipes des services financiers, de la comptabilité, de la gestion des risques et de l'informatique afin de définir des solutions fonctionnelles.
- Analyser les processus financiers et identifier les possibilités d'optimisation et d'automatisation.
- Rédiger des cahiers des charges fonctionnels, des schémas de processus et de la documentation métier.
- Soutenir la mise en œuvre, l'amélioration et l'intégration des systèmes financiers.
- Participer aux activités de test, de validation et d'acceptation par les utilisateurs.
- Suivre l'avancement du projet et veiller à ce qu'il soit en adéquation avec les objectifs de l'entreprise.
- Fournir une assistance et une formation aux utilisateurs finaux lors des déploiements de systèmes et des changements de processus.
L'analyste de données collecte, analyse et interprète des données afin d'aider les organisations à prendre des décisions commerciales éclairées. Il transforme les données brutes en informations claires, en tableaux de bord et en rapports, permettant ainsi aux équipes de suivre les performances, d'identifier les tendances et d'améliorer la prise de décision opérationnelle et stratégique.
Principales activités
- Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de multiples sources.
- Analyser des ensembles de données afin d'identifier des tendances, des schémas et des informations stratégiques.
- Créez des tableaux de bord, des rapports et des visualisations destinés aux parties prenantes de l'entreprise.
- Définir et suivre les indicateurs clés de performance.
- Traduire les questions stratégiques en analyses de données et en recommandations concrètes.
- Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données.
- Présenter clairement les informations à un public tant technique que non technique.
- Collaborer avec les équipes commerciales, produit, données et informatiques.
L'ingénieur de données conçoit, met en place et assure la maintenance d'architectures de données évolutives qui permettent aux organisations de collecter, traiter, stocker et analyser de grands volumes de données. Il veille à la disponibilité, à la fiabilité et à la qualité des données à l'échelle de l'organisation, jetant ainsi les bases de l'intelligence économique, de l'analyse de données, de l'intelligence artificielle et de la prise de décision fondée sur les données.
Principales activités
- Concevoir, développer et assurer la maintenance de pipelines de données et de processus ETL/ELT.
- Mettre en place et optimiser des entrepôts de données, des lacs de données et des plateformes de données.
- Intégrer des données provenant de multiples sources internes et externes.
- Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données dans l'ensemble des systèmes.
- Surveiller et optimiser les performances et l'évolutivité du traitement des données.
- Collaborer avec les analystes de données, les data scientists, les chefs de produit et les parties prenantes de l'entreprise.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de sécurité des données, de conformité et de gestion des accès.
- Soutenir les initiatives de migration vers le cloud et de modernisation au sein des écosystèmes de données.
- Résoudre les problèmes liés aux données et contribuer à l'amélioration continue de la plateforme.
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