Data Analyst orienté Data Quality & Master Data Governance

Bonjour,

Pour le compte de notre client, nous recherchons un data anayst / support analyst.

1 – CONTEXTE ET PÉRIMÈTRE

Le Data Analyst est responsable de la qualité, de la cohérence et de l’exhaustivité des données utilisateurs et des souscriptions aux services dans HERO, ainsi que de leur synchronisation et alignement avec les outils tiers (Docebo, SmartRecruiter, ServiceNow et Microsoft Entra ID).

L’objectif est de renforcer la fiabilité des données de référence (master data), de réduire les écarts et d’assurer un processus de gouvernance régulier (suivi hebdomadaire + activités RUN).

Ce rôle garantit que le référentiel utilisateurs HERO reste propre, dédupliqué, à jour et cohérent avec les services souscrits et les rôles attribués, tout en pilotant proactivement les actions correctives en coordination avec les équipes concernées (PS, L3, etc.).

2 – PRINCIPALES ACTIVITÉS ET RESPONSABILITÉS

1. Gouvernance du cycle de vie des utilisateurs (RUN)

• Identifier les utilisateurs actifs à désactiver sur la base d’analyses (date de dernière connexion et/ou date de fin de contrat) et intégrer ce contrôle dans le suivi régulier.

• Gérer les demandes de chargement en cours ou en attente : VPO, GM manquants, manquants et utilisateurs manquants.

• Intégrer dans HERO les utilisateurs résiduels mis de côté lors de la migration initiale : préparer la liste, soumettre à arbitrage (à inclure / déjà ajoutés / à exclure), exécuter le chargement et réaliser les contrôles/validations.

2. Qualité des données & complétude des identifiants

• S’assurer que tous les utilisateurs appartenant à des entités abonnées à Docebo ou SmartRecruiter disposent d’un ID Docebo / SmartRecruiter.

• En cas d’absence : collecter les identifiants et mettre à jour HERO (avec le support des équipes PS).

3. Déduplication & fiabilité des données de référence

• Identifier les doublons dans HERO via des investigations (nom, prénom, code, correspondances approximatives/fuzzy matching).

• Déterminer le compte à conserver et celui à supprimer.

• Effectuer la suppression après mise à jour préalable des ID Docebo / SmartRecruiter, identifiants, emails et rôles dans HERO.

• Suivre et valider les mises à jour dans les outils tiers (Docebo / SmartRecruiter) avec le support L3.

4. Cohérence abonnements / services / rôles

• Identifier les écarts entre les services souscrits au niveau entité et ceux souscrits au niveau utilisateur, puis ouvrir et suivre les demandes de correction si nécessaire.

• Identifier les incohérences entre rôles et abonnements, par exemple :

  • un rôle existe alors que le service est positionné sur “Non”

  • un rôle “power user” sans niveau spécifié

  • un nombre de rôles attribués supérieur au maximum autorisé par le package

  • un service souscrit dans HERO mais absent dans ServiceNow (ou inversement)

5. Complétude fonctionnelle des données

• Identifier les champs de données fonctionnellement obligatoires selon les services souscrits.

• Extraire la liste des utilisateurs pour lesquels ces champs obligatoires sont manquants.

6. Suivi & reporting de la qualité des données

• Produire chaque semaine les principaux KPI de qualité des données, notamment :

  • ID Docebo / SmartRecruiter manquants

  • incohérences services / rôles

  • champs obligatoires manquants par service

7. Alignement Identité / Annuaire (Entra ID)

• Identifier les comptes nominatifs présents dans HERO mais absents du groupe Entra ID.

• Mettre à jour et maintenir le groupe Entra ID.

8. Contrôles globaux de cohérence HERO

• Détecter les incohérences structurelles, par exemple :

  • un sans rôle GM attribué mais avec des utilisateurs rattachés

  • un décalage entre l’email de connexion et le groupe " Nominatif / deskless”

3 – COMPÉTENCES REQUISES

Hard Skills

• Analyse de données, qualité des données, détection d’anomalies et déduplication

• Forte capacité à réaliser des extractions, contrôles et réconciliations multi-systèmes (référentiels + outils tiers)

• Maîtrise avancée SQL / Excel (ou équivalent) et capacité à industrialiser les contrôles (scripts / requêtes / règles)

• Compréhension des concepts IAM (identités, groupes, annuaires) appréciée

Soft Skills

• Grande rigueur, sens du détail et esprit d’investigation / résolution de problèmes

• Capacité à piloter la résolution d’incidents (collecte d’informations, relances, coordination)

• Communication claire (reporting, synthèse, priorisation)

Profil du candidat

Data Analyst confirmé (3–7+ ans)

• Forte expérience en qualité de données, contrôle et fiabilisation de référentiels

• À l’aise dans des environnements multi-outils / multi-systèmes

Compétences clés attendues

Techniques :

• SQL avancé (indispensable)

• Excel avancé (ou équivalent)

• Déduplication / data cleansing

• Réconciliations entre systèmes

• Notions IAM (identités, groupes, annuaires type Entra ID) appréciées

• Capacité à industrialiser des contrôles (scripts, règles, requêtes)

Fonctionnelles :

• Gouvernance des données

• Gestion du cycle de vie utilisateur

• Suivi KPI data quality

• Coordination avec équipes IT / support / L3

Soft skills essentielles

• Très rigoureux

• Esprit analytique et investigateur

• Autonome

• Bonne communication (reporting clair)