L’architecte data est la personne responsable de la cohérence de bout en bout des données dans l’organisation en appliquant les règles de l’architecture des données. Il est responsable de la modélisation des domaines de données et des business object. Il participe à tous les projets de l’entreprise afin de définir les impacts sur l’architecture de données existante et de la faire évoluer vers la cible.
Activités principales :
Data Architecture :
– Établir et appliquer les principes de l’architecture des données
– Encadrer et valider l’architecture des données dans les projets
– Capacité de remettre en question les implémentations de données dans les systèmes opérationnels, business intelligence et la data science afin de s’assurer de leur conformité.
– Veiller à ce que la conception des solutions permette la mise en oeuvre des business object.
Data Governance :
– Participer aux revues de projet et prend des décisions sur l’architecture des données.
– Identifier et diagnostiquer les dysfonctionnements, les incidents, les non-conformités et soutenir la formalisation des scénarios de remédiation.
des scénarios de remédiation.
Data Quality :
– Exprimer les exigences de qualité des données, avec les data owners, que les solutions doivent assurer.
– Analyser la performance du système d’information et recommander des mesures d’amélioration de la qualité, la sécurité et la productivité
Data Modeling :
– Maintenir les diagrammes du modèle sémantique (avec les principaux business object) et la data domain map.
– Soutenir les projets dans la création de data model et les valider.
Metdata Management :
– Développer, avec les data owners, un vocabulaire commercial commun et les définitions associées.
– Gerer un inventaire de données dans les solutions opérationnelles (à l’aide de l’outil de gestion des métadonnées).
– Maintenir, avec les business analysts, product owners et les enterprise architect, l’application « Business object associations.
Data Integration :
– Capacité d’esquisser des conceptions d’intégration inter-applications de haut niveau.
Data Transformation :
– Encadrer les équipes chargées des données (business analysts, data owners, analystes et ingénieurs du groupe, de la zone et des BU) et les équipes projet en ce qui concerne l’architecture des données (data modeling, integration pattern, etc.).
– Diriger des ateliers sur l’architecture des données afin d’améliorer les pratiques.
– Soutenir l’approche de l’architecture en créant des contenus de vulgarisation, de formation et de communication.
– Data Architecture : expert en conception de systèmes d’information orientés vers les données et en object modeling.
– Data Modeling : Analyse et conception de l’information contenue dans le système afin de représenter la structure de cette information et de structurer le stockage et l’informatique.
– Data Governance : Connaissance approfondie des politiques de gouvernance des données et soutien des processus de data governance et de leurs acteurs (ex : data steward, data architect, data protection manager/officer).
– Data Pattern : Maîtrise de l’architecture des différents types de données (opérationnelles, master data, business intelligence, open data, etc.)
– Metdata Management : Connaissance approfondie de tous les processus de documentation des données et de la maintenance du référentiel
– Data Management : Soutenir et appliquer les politiques de gestion des données de l’entreprise, y compris le data modeling, la data quality, la data security, la data privacy et la data governance.
– Entreprise Architecture Framework : Maîtriser le méta-modèle de l’architecture en couches du système d’information (business, fonctionnel, data, application, technologique).
– Data Quality : Conformité des données avec les utilisations prévues, dans les procédures opérationnelles, les processus, la prise de décision et la planification
– Master Data Management : Connaître les approches de master data maangement, leurs architectures et la gouvernance associée.
– Integration Pattern : Connaissance intermédiaire des différents modèles d’intégration inter-applications
– Technical Knowledge : Évaluer les technologies et participer à la conception d’architectures de données techniques telles que : API, Statistics, Analytics ML, Data Base, SQL, BigData, etc.
– Sens des affaires : Bonne compréhension des domaines d’activité (ex water quality, waste collection, accountability, billing, procurement)
– Data Transformation : Former et encadrer les employés à tous les niveaux et dans tous les secteurs d’activité
– Project Management : Garantir le meilleur équilibre entre charges, délais et coûts dans le respect des attentes de l’utilisateur et capacité à conduire des plans d’action transversaux et à coordonner les équipes.
– Data Securitie : Savoir-faire en matière de sécurité des données (ex : gestion de l’accès aux données)
– Réglementation locale : Compréhension/ connaissances de base des réglementations locales en matière de protection des données (ex : GDPR).
– Compétences analytiques : Compréhension/ connaissances de base de l’analyse des données (Business Intelligence, data visualization, Data Science…)
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