Expert en Stratégie DATA - Conseil de spécialité DATA - IDF

Le conseil de spécialité DATA du Pôle France est au cœur de l’accompagnement et de la transformation Data / IA de nos clients et regroupe les expertises technologiques et méthodologiques sur toute la chaine de valeur Data : de la stratégie de transformation, à la mise en place d’usage d’IA au quotidien, en passant par la gouvernance et les architectures Data Cloud et on premise.

Convaincu que la Data est le moteur d’un socle industriel évolutif et durable, construit pour répondre aux enjeux business, nous travaillons sur toute la chaine afin d’apporter de la valeur à nos clients sur tous les niveaux (métier, IT, CxO…) en lien avec nos équipes conseils et delivery.

En tant qu'Expert en Stratégie de données vous intégrerez notre conseil de spécialité Data et interviendrez auprès de divers clients dans des secteurs d’activités variés (Banque, Assurance, Secteur Public, Télécom, Média, Jeux, Industrie et Services) sur l’ensemble du territoire Français. 

Vous développerez et mettrez en œuvre des stratégies de gestion des données, en alignement avec les objectifs métiers de nos clients.

L’expert en stratégie des données conçoit, pilote et met en œuvre la vision data de l’entreprise. Il définit les orientations stratégiques permettant de valoriser les données comme actif métier, en garantissant leur gouvernance, leur qualité, leur sécurité et leur exploitation à des fins décisionnelles, analytiques et opérationnelles. Il agit comme lien entre les métiers, la DSI et la direction générale.

Missions principales :

1. Définition de la stratégie data

• Élaborer la feuille de route data alignée avec la stratégie d’entreprise.
• Identifier les cas d’usage prioritaires (efficacité, innovation, rentabilité).
• Définir les indicateurs de performance liés à la donnée (ROI, maturité, qualité).

2. Gouvernance et conformité

• Mettre en place un cadre de gouvernance (rôles, responsabilités, processus).
• Assurer la conformité réglementaire (RGPD, ISO 27001, politiques internes).
• Superviser la gestion du catalogue de données et la traçabilité des flux.

3. Architecture et valorisation

• Collaborer avec les architectes data pour définir les modèles cibles (Data Mesh, Lakehouse, Data Hub…).
• Promouvoir la standardisation des modèles et la mutualisation des plateformes.
• Soutenir les initiatives IA/ML et data science par une infrastructure adaptée.

4. Conduite du changement et acculturation

• Diffuser la culture data auprès des équipes métiers et IT.
• Animer les communautés de pratiques (Data Owners, Stewards, Analysts).
• Piloter les formations et communications autour de la donnée.