Le Data Quality Manager a pour mission principale de garantir la qualité, l'intégrité et la fiabilité des données au sein de l'entreprise. Ses tâches principales peuvent inclure :
Évaluation de la qualité des données : Il doit évaluer la qualité des données disponibles dans l'entreprise, en identifiant les incohérences, les erreurs et les lacunes.
Développement et mise en place de processus de contrôle : Il conçoit et met en œuvre des processus et des normes pour assurer la qualité des données à travers l'organisation. Cela peut inclure l'établissement de règles de validation, la définition de normes de saisie de données, et la création de procédures de nettoyage et de correction des données.
Amélioration continue : Il travaille à l'amélioration continue des processus et des outils de contrôle de la qualité des données, en identifiant les opportunités d'optimisation et en mettant en place des solutions pour accroître l'efficacité et la fiabilité des données.
Sensibilisation et formation : Il sensibilise les équipes à l'importance de la qualité des données et fournit une formation sur les meilleures pratiques en matière de gestion des données.
Collaboration avec les équipes métier : Le Data Quality Manager collabore avec les différentes équipes de l'entreprise pour comprendre leurs besoins en matière de données et s'assurer que les données répondent à ces besoins de manière précise et fiable
Votre Profil
Pour occuper le poste de Data Quality Manager, plusieurs compétences techniques et transversales sont nécessaires :
Maîtrise des outils de gestion de données : Une solide compréhension des bases de données et des outils de gestion de données est essentielle, y compris la maîtrise de SQL pour l'extraction et la manipulation des données.
Connaissance des langages de programmation: Des compétences en programmation, en particulier en langages tels que Python.
Compréhension des processus métier : Une bonne compréhension des processus métier de l'entreprise est nécessaire pour évaluer l'impact des données sur les opérations et les décisions.
Compétences en analyse de données : La capacité à analyser les données pour identifier les tendances, les incohérences et les problèmes potentiels est cruciale.
Outils de visualisation de données : Tableau.
Compétences en communication et en sensibilisation : La capacité à communiquer efficacement avec les différentes parties prenantes de l'entreprise et à sensibiliser à l'importance de la qualité des données est primordiale.
Orientation vers la résolution de problèmes : La capacité à identifier, analyser et résoudre les problèmes liés à la qualité des données de manière proactive est également une compétence importante pour ce poste.
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