Data Quality Manager H/F Groupe Avem

Le Chapitre Gouvernance Data & IA est composé d'une équipe de 10 collaborateurs intervenant sur des expertises Data et IA variées : Data Management, Accompagnement au changement, Architecture Data, Modélisation, Data Stewardship, Expertise méthodologique Data, Expertise solution.

Missions principales


1. Définition du cadre méthodologique Data Quality

- Définir et maintenir le référentiel Data Quality de l'entreprise :Dimensions de qualité
- Typologie des règles
- Niveaux d'exigence selon les usages
Formaliser les méthodes standard de :
- Qualification des données
- Définition de règles de qualité
- Gestion des anomalies
- Plans d'amélioration
Décliner les exigences de qualité en fonction des domaines data et de leur criticité.Objectif : fournir un cadre clair, outillé et exploitable par les métiers.


2. Accompagnement des Data Owners

- Accompagner les Data Owners dans :La compréhension de leurs responsabilités en matière de qualité
- La définition des objectifs de qualité de leur périmètre
- L'arbitrage entre coûts, risques et niveaux de qualité attendus
Les aider à prioriser les données critiques et les actions associées.Outiller les Data Owners pour piloter la qualité comme un actif business. Rôle de coach et de partenaire de confiance.


3. Accompagnement opérationnel des Data Stewards

- Former et accompagner les Data Stewards sur :Les bonnes pratiques Data Quality
- La rédaction de règles de qualité claires et mesurables
- L'analyse des anomalies et causes racines
Mettre à disposition des kits méthodologiques :
- Templates
- Guides pratiques
- Exemples de règles
Animer une communauté de Data Stewards (partage de pratiques, retours d'expérience).Faire monter en compétence et en autonomie les rôles data métiers.


4. Pilotage de la qualité des données

- Définir les KPI Data Quality avec les métiers :Taux de conformité
- Évolution des anomalies
- Couverture des règles