Europ IT Services - Data Gouvernance BCBS 239 / Rdarr

La mission s'articule autour de 2 streams liés. Stream 1- gouvernance des couches Data lake et unified Data Warehouse Une architecture en trois couches (zones) de données a été définie (aussi appelée architecture en médaillon), sur le principe d'une séparation claire des usages par zone. Il s'agit de compléter cette vue avec les rôles et responsabilités associés aux processus liés : alimentation des données, transformations, modélisation, mise en qualité et sécurisation. Les enjeux de ce stream sont les suivants: Tenir compte des spécificités de chaque couche de données Clarifier les responsabilités sur l'ensemble du cycle de vie des données à titre informatif, le Data Lake et l'Udwh sont hébergés respectivement sur les plateformes Cloudera et Oracle. Stream 2. gouvernance de la Data preparation La plateforme qui supportera la Data Preparation est l'outil Dataiku, déjà utilisé pour l'élaboration et l'industrialisation de modèles AI / Gen AI. Spuerkeess souhaite étendre son usage aux équipes ayant des besoins de Data Prep sans pour autant avoir des usages AI / Gen AI. La gouvernance de l'usage Data Prep cadrera le sourcing de données, les usages, l'export et le stockage de dataset (data products). Dans les prochains mois, une plateforme de Data Virtualisation (Denodo) viendra compléter l'offre actuelle pour soutenir le partage de datasets. Cette composante doit être prise en compte lors de l'élaboration de la gouvernance. Les enjeux de ce stream sont les suivants: Encadrer le self-service sans le bloquer Définir le cadre d'industrialisation des pipelines créés sur Dataiku Anticiper l'intégration de la Data Virtualisation (Denodo) Les enjeux suivants doivent être pris en compte pour les deux streams : Garantir la qualité des données et leur traçabilité Assurer la réutilisation des données (data products), éviter les silos, la duplication / incohérence des données et favoriser la réutilisation et le partage Assurer la conformité et la sécurité Déroulement de la mission Cette mission sera organisée par étapes: Prise de connaissances de la documentation et des exigences existantes Rencontre avec les acteurs métiers et Data afin de recenser les cas d'usages liés Définir les processus, rôles et responsabilités qui y sont associés Identifier les risques et définir des contrôles ainsi que le monitoring Faire le lien avec les équipes techniques pour confirmer les capacités des plateformes à supporter les processus Rédiger et faire valider les procédures décrites dans les livrables Proposer une feuille de route pour la mise en application de ces procédures Livrables attendus : Les livrables sont constitués d'un ensemble de documents (procédures) rédigés en français, selon les templates en vigueur au sein de la Banque. Chaque procédure précise les rôles et responsabilités, un diagramme de processus accompagné de ses explications, les risques et contrôles associés, ainsi que les KPIs permettant son monitoring. Lorsqu'un KPI ne peut pas encore être mesuré en l'état (outillage indisponible), la procédure en définit néanmoins la cible et les modalités de calcul attendues. Sa mise en oeuvre opérationnelle est alors renvoyée à la feuille de route (cf. section feuille de route). Stream 1 — Data lake / udwh / Data Virtualisation: Gestion de l'organisation et acheminement des données : définition du besoin, modélisation des données, développement des pipelines, définition et exécution des tests, ... Gestion de la qualité / traçabilité des données : Data lineage, contrôles et monitoring de la qualité, définition des données Protection des données : gestion et revue des accès, classification de la confidentialité des données, définition des règles de rétention / archivage ... Gestion des changements dans : demande de changement, processus de validation, analyse d'impact, phase de test, et mise en production Stream 2 — Data Preparation : scope des données pouvant être accédées par l'outil, export / stockage des données, responsabilités sur les datasets créés (documentation, cycle SDLC, qualité, protection, lineage, ...) et partage. Feuille de route: Pour tous les éléments décrits dans les procédures qui ne sont pas applicables en l'état (nécessité de mettre en place des outils, des KPIs, de former / accompagner les équipes nommées dans les procédures), une feuille de route sera livrée en vue de les rendre opérationnels. Elle précisera les actions à mener, les responsables, les dépendances et un séquencement priorisé. Une cohérence globale est attendue entre l'ensemble des procédures afin de garantir les enjeux listés au paragraphe "Objectifs et enjeux". Profil recherché Il est attendu du profil recherché les compétences suivantes: Expérience dans le secteur bancaire sur des missions de gouvernance plateforme Data, notamment Data Prep, DWH / Data Lake, Data Virtualisation Une bonne connaissance des outils Dataiku, Denodo et Cloudera est un vrai plus Expérience d'au moins 5 ans dans le domaine de la gouvernance des données Excellente maitrise des enjeux Data (Data Management, Architecture Data, cycle de vie de la donnée) Maîtrise des exigences BCBS 239/Rdarr Expérience probante en Business Analysis Excellente expression écrite et orale en français Excellente capacité à produire une documentation claire et structurée Structuration et capacités d'analyse Europ-IT group provides IT services and engineering to corporate clients, small to medium sized business and other various companies throughout Europe.