Consultant(e) Data Senior – Audit, Cartographie & Data Warehouse (IT) / Freelance

Onyx-Conseil; Paris; Sur place; EUR 70 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Onyx-Conseil recherche un consultant senior en BI & Data pour auditer l’existant, cartographier les systèmes et proposer une feuille de route réaliste afin de structurer la donnée dans un établissement d’enseignement supérieur à Paris.

Le candidat doit faire preuve d’autonomie, de maturité et de diplomatie, avec des échanges directs avec les équipes métiers et les référents historiques, et contribuer au déploiement du socle Data (ETL/ELT, modèle en étoile, SQL Server/Azure SQL et Power BI).

Qualifications

• Audit des données et cadrage du dispositif BI & Data.
• Cartographier les systèmes, sources et flux de données.
• Évaluer les écarts par rapport à l’architecture cible (ETL/ELT, modèle, qualité, gouvernance).
• Travailler avec les équipes métiers et référents historiques pour définir les priorités.

Responsabilités

• Analyser l’architecture existante et les bases de données.
• Réaliser le mapping des systèmes et sources de données.
• Contribuer à la feuille de route et au plan de mise en œuvre.
• Participer au déploiement du socle Data et à la documentation.

Connaissances

Audit données

Architecture data

ETL/ELT

Power BI

SQL Server

Gestion parties prenantes

Outils

SQL Server

Azure SQL

Power BI

Description du poste

Dans le cadre de la transformation de son dispositif BI & Data, un établissement d’enseignement supérieur recherche un consultant senior capable d’auditer l’existant, de cartographier les systèmes et de définir une feuille de route réaliste pour structurer la donnée. Le contexte nécessite autonomie, maturité et diplomatie, avec des échanges directs avec les équipes métiers et les référents historiques.

Phase 1 – Audit et cadrage :

• Analyser l’architecture existante, les bases de données, l’entrepôt et les outils d’extraction.

• Recueillir les besoins auprès des directions métiers et identifier les principales difficultés.

• Cartographier les systèmes, sources, bases de données, flux et règles de gestion existants.

• Évaluer les écarts par rapport à une architecture data industrialisée : ETL/ELT, modèle dimensionnel, qualité et gouvernance.

• Identifier les priorités, risques, dépendances et conditions de réussite.

• Chiffrer les travaux à prévoir et construire une feuille de route de mise en œuvre.

• Restituer les conclusions et recommandations au responsable du sujet et aux parties prenantes.

Phase 2 – Mise en œuvre :

Selon les conclusions de l’audit, contribuer à la conception et au déploiement du socle Data : modèle en étoile, processus ETL/ELT, SQL Server/Azure SQL, modèles sémantiques Power BI et documentation.