Formulaire de recrutement

Contexte

Dans un contexte de valorisation croissante des données au sein du Service public de Wallonie (SPW), leur partage structuré, sécurisé et documenté constitue un enjeu stratégique majeur. Le DataLift (voir Définitions), développé par la Direction de la gestion et de la valorisation des données (DGVD), s’inscrit dans cette dynamique en facilitant la diffusion de données géographiques et non géographiques, tout en garantissant leur qualité, leur conformité et leur pérennité.

Le Data analyst intervient sur l’ensemble du cycle de vie des données, depuis l’analyse des besoins jusqu’à leur diffusion, leur documentation et leur suivi. Il contribue également, en amont, à la chaîne de développement des applications en intégrant les principes de data-centricité dès la conception des solutions. À ce titre, il veille à structurer les données, à en assurer la qualité, l’interopérabilité avec les autres jeux de données et à en faciliter la réutilisation future.

Il est capable d’analyser des jeux de données, d’en évaluer la maturité et d’en garantir la conformité par rapport aux standards, normes et règles de gouvernance définis au sein du SPW.

Doté d’un profil polyvalent, à la croisée des compétences techniques, analytiques et relationnelles, le Data analyst contribue ainsi à renforcer la disponibilité, la réutilisabilité et la valeur des données au sein et au-delà du SPW.

Au-delà des compétences techniques, le Data analyst fait preuve d’une forte capacité de compréhension des besoins métiers, d’une aisance dans la communication avec des interlocuteurs variés (gestionnaires de données, équipes techniques, utilisateurs finaux) et d’un sens développé du service public.

Définitions et éléments de référence

• Comité data : Groupe du Département des Données transversales (SPW-Digital) se réunissant toutes les deux semaines afin d’assurer la coordination et la priorisation des travaux liés au partage des données.
• DataLift : Outil développé par la DGVD permettant le partage de données : lecture des données sources, documentation, modélisation, contrôle qualité et transformation des modèles.
• Data Owner (propriétaire de la donnée) : Autorité métier responsable d’une donnée ou d’un ensemble de données. Il en définit les règles de gestion, les conditions d’accès et de diffusion, ainsi que les exigences en matière de qualité, de conformité et de sécurité. Il porte la responsabilité de la donnée au regard des cadres réglementaires et stratégiques du SPW.
• Gestionnaire de données : Entité administrative qui, dans le cadre de ses missions et compétences formelles, est responsable de la gestion opérationnelle d’une donnée. Il veille à garantir son acquisition (production), sa qualité, son intégrité, son stockage, sa mise à jour, sa documentation et sa diffusion. Il constitue l’interlocuteur privilégié du SPW Digital et agit en lien avec le Data Owner, dont il représente les intérêts et les décisions en matière de gestion et de valorisation de la donnée. Il délègue généralement une partie de ces tâches au SPW-Digital.
• Donnée vPROD : version source de la donnée détenue, produite et mise à jour par le gestionnaire de la donnée.
• Donnée vDIFF : version diffusée (partagée) de la donnée, accessible au public cible. Il s’agit d’une version transformée de la vPROD afin de la rendre exploitable par le public cible.
• Metawal : outil de gestion des métadonnées du SPW.

Objectifs principaux

• Garantir la conformité légale et technique : assurer le respect des exigences européennes (INSPIRE, HVD, Open Data, etc.) et des standards de l'infrastructure du SPW Digital (normes Metawal, validation DataLift, etc.).
• Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données, en mettant en place des mécanismes de contrôle, de validation et de suivi dans le temps.
• Industrialiser et automatiser le partage des données, en transformant les données de production (vPROD) en données de diffusion (vDIFF) exploitables, cohérentes et mises à jour automatiquement (via FME/Denodo).
• Améliorer l'accessibilité et le partage de la donnée : rendre la donnée facilement trouvable et exploitable par les utilisateurs cibles grâce à des métadonnées de qualité et des modes d'exposition adaptés (Géoportail, Metawal, API Denodo, ArcGIS Pro, etc.).
• Intégrer la data-centricité dans le développement des solutions, en contribuant en amont aux projets applicatifs afin de structurer les données à la source et d’en faciliter la réutilisation et le partage.
• Responsabiliser et engager les producteurs de données : formaliser la gouvernance en liant le gestionnaire de la donnée par un contrat clair pour garantir la qualité et la mise à jour de la donnée.

Tâches et activités

1. Dispatching de la donnée
   Une demande de partage de données ou un développement applicatif peut nous parvenir depuis un utilisateur qui a besoin d’une donnée, depuis un gestionnaire qui souhaite partager sa donnée ou d’un cadre légal qui impose le partage. Le Comité data identifie les nouvelles demandes de partage de données, évalue leur pertinence et définit les priorités. Il assigne les jeux de données aux Data analysts et évalue s’ils sont concernés par une exigence européenne.
2. Prise de contact avec le gestionnaire de donnée
   Le Data analyst informe le gestionnaire de donnée de la prise en charge de sa donnée en vue de son partage sur l’environnement mutualisé. Il présente une vue d’ensemble du processus et précise les modalités d’accompagnement.
3. Rédaction du plan de projet
   Le plan de projet décrit les caractéristiques de la donnée : catégories d’utilisateurs cible, objectifs du partage, point d’accès à la donnée vPROD, fréquence de mise à jour du contenu et de la structure, conditions d’accès et d’utilisation (Open Data ou autre licence), parties prenantes et plateformes visées (Géoportail, Portail SPW, ODWB, application, etc.).
4. Rédaction de la fiche de métadonnées
   Rédiger la fiche de métadonnées en collaboration avec l’équipe Metawal et le gestionnaire de la donnée.
5. Analyse de la donnée vPROD
   Analyse de la structure, du contenu et de la documentation associée à la donnée vPROD afin d’en évaluer la maturité et d’identifier d’éventuels problèmes. Si la donnée est trop immature pour être partagée, le Data analyst :
   • Sollicite le Coordinateur des Data analysts et/ou le Comité Data ;
   • Oriente le gestionnaire vers les équipes d’aide à la production.
6. Modélisation de la donnée vDIFF
   Conception et documentation du modèle de la version de diffusion de la donnée (vDIFF) : sélection des tables et des champs attributaires, définition des noms, alias et descriptions des tables et attributs, établissement des listes de valeurs et des contraintes, conditions d’accès à la donnée, rédaction des spécifications techniques.
7. Transformation de la donnée (modèle vPROD vers modèle vDIFF)
   Développement du workspace FME ou du transformateur Denodo permettant la conversion automatique de la structure de la donnée source (vPROD) vers le modèle de diffusion (vDIFF). Ce processus est exécuté à chaque mise à jour du contenu de la donnée.
8. Contrôle de conformité
   Vérification de la conformité de la donnée vDIFF par rapport aux spécifications techniques via le DataLift. Les erreurs détectées sont analysées et discutées avec le gestionnaire de données en vue de leur correction.
9. Création du projet de service web
   Les données géographiques sont présentées et mises en forme au sein d’un projet de service web cartographique dans ArcGIS Pro. Dans cette étape, le Data analyst veille à répondre au mieux aux souhaits du gestionnaire de donnée tout en respectant les bonnes pratiques de cartographie. Les données non-géographiques sont exposées via un web service Denodo.
10. Validation
    Validation des livrables par le gestionnaire de données et organisation d’une validation croisée avec d’autres Data analysts.
11. Rédaction du contrat avec le gestionnaire de donnée
    Rédaction et signature du contrat définissant les engagements du gestionnaire (mise à jour, vérification annuelle des métadonnées, notification de décommissionnement, etc.). Le document est en grande partie généré automatiquement à partir du plan de projet.
12. Demande de publication
    Création des tickets nécessaires à la publication de la donnée et des livrables associés au sein de l’infrastructure mutualisée du SPW Digital.
13. Reporting
    Rapportage régulier auprès du Comité Data et du Coordinateur des Data analysts : avancement, priorisation et problématiques éventuelles.
14. Communication
    Information du Coordinateur de la communication de la DGVD lors de la mise à disposition ou de la mise à jour des données.
15. Assurer les mises à jour
    Veille au maintien à jour de la donnée et de sa fiche de métadonnée, notamment en vérifiant régulièrement la validité de l’information (contenu de la donnée, contenu de la métadonnée, liens de téléchargement et services web) avec le gestionnaire de donnée.
16. Aide et support
    Pour toute question relative au partage de la donnée, support aux utilisateurs, au gestionnaire de la donnée et aux responsables des outils de l’environnement mutualisé.

Soft skills

• Personne dynamique et flexible.
• Bonne communication et assertivité.
• Ayant une approche pragmatique des problèmes et des solutions à y apporter.
• Excellente maîtrise du français, bonnes aptitudes de communication orale et écrite, écoute active.
• Doté(e) de qualités rédactionnelles (création de documentation synthétique rapide et complète) et orales (accueil, compréhension des besoins, …).
• Orienté(e) services et clients, comprendre et répondre aux urgences et aux besoins des gestionnaires de données.

Méthode évaluation

La qualité de l’offre sera évaluée selon une grille de critères pondérés et structurés de la manière suivante :

• 35 % – Compétences techniques (modélisation et contrôle de qualité des données) - sur base du CV
• 35 % – Compétences techniques (géomatique et virtualisation de données) - sur base du CV
• 30 % – Méthodologie de travail proposée (compréhension du contexte, des outils et des enjeux légaux) – sur base d’une note (1 page maximum) accompagnant le CV

Chaque sous‑critère sera noté sur une échelle de 1 à 5, avec une pondération appliquée selon son importance. Le score final de l’offre résultera de la moyenne pondérée des critères, permettant une comparaison objective entre candidats.

Les candidats pourront être conviés à une interview devant un jury dont la composition sera communiquée ultérieurement. L’interview pourrait avoir lieu en distanciel si les circonstances le nécessitent.

Roles

T2 - Confirmed Data Analyst Most recent experience Any time (mandatory)

Skills

• Analyse et modélisation de données Level T2 - Confirmed Most recent experience Any time (conception de modèles et dictionnaires de données) (mandatory)
• Connaissance des standards open data et des directives européennes Level T1 - Junior Most recent experience Any time
• Contrôle de qualité de la donnée via des outils de validation Level T2 - Confirmed Most recent experience Any time (mandatory)
• Gestion de bases de données (requêtes SQL, gestion des contraintes et des listes de valeurs) Level T1 - Junior Most recent experience Any time (mandatory)
• Identification et structuration de l’information pertinente, compétences rédactionnelles. Level T2 - Confirmed Most recent experience Any time (mandatory)
• Maîtrise de l'ETL FME (conception de workspaces, transformation de structures de données) Level T1 - Junior Most recent experience Any time
• Sécurité et gestion des droits d'accès (application des licences d'utilisation et / ou des restrictions à la diffusion) Level T1 - Junior Most recent experience Any time
• Systèmes d'Information Géographique (SIG) via la suite ESRI (ArcGIS Pro) ou QGIS Level T1 - Junior Most recent experience Any time
• Virtualisation de données avec Denodo (création de vues, exposition de données non-géographiques) Level T1 - Junior Most recent experience Any time

Languages

French Level Proficiency (C2) (mandatory)

Questions

1. Êtes-vous prêt à vous rendre sur site au minimum 60% du temps (mandatory) voire plus si nécessaire ?
2. Disposez-vous d'une expérience dans le secteur public ? Si oui, veuillez préciser
3. Pourriez-vous décrire toute expérience utile en modélisation et conceptualisation de données au bénéfice de tiers ?
4. Pourriez-vous décrire toute expérience utile en contrôle de qualité des données ?
5. Avez-vous joint une note (1 page maximum) sur la méthodologie (mandatory) de travail que vous proposez ?
6. Disposez-vous d'une excellente communication orale et écrite, d'une assertivité et orientation usager, d'une capacité à instaurer un climat de confiance, compréhension des réalités métier du gestionnaire, d'une proactivité dans le suivi et si oui, pouvez-vous nous fournir un bref exemple ?