Global Data Modelling Lead

Chez EY, vous avez l'opportunité de bâtir une carrière aussi unique que vous l'êtes. Avec notre envergure mondiale, notre soutien, notre culture inclusive et notre technologie de pointe, vous pouvez devenir la meilleure version de vous-même. Votre voix et votre perspective uniques aideront EY à s'améliorer continuellement. Rejoignez-nous pour créer une expérience exceptionnelle pour vous-même et contribuer à améliorer le monde du travail pour tous.

En tant que Data Modelling Lead, vous ferez partie intégrante de l'équipe de direction du Data Office, en concevant la vision et la stratégie globales pour la feuille de route de la gestion des données d'entreprise.

Ce rôle offre un leadership, une stratégie et une expertise technique au sein du pilier Data Modelling de la fonction Enterprise Data Management. Vous fournirez des normes, des lignes directrices et des schémas de mise en œuvre mondiaux qui amélioreront la qualité, la cohérence et l'interopérabilité des données à travers EY.

Le Data Modelling Lead est responsable de définir l'orientation stratégique et de communiquer et de rendre compte des différents programmes de travail aux principales parties prenantes commerciales et techniques, au PMO du Data Office et aux groupes de travail et comités de pilotage alliés.

Vous dirigerez des initiatives commerciales transformationnelles à fort impact alignées sur les priorités organisationnelles grâce à une planification et une exécution minutieuses des programmes.

• Collaborer avec les Leads EDM, les Leads du Data Office et les clients internes pour comprendre les besoins et définir une feuille de route stratégique.
• Aligner et sensibiliser les parties prenantes à travers EY sur la définition, la compréhension et la standardisation des données.
• Obtenir un accord large sur les entités et les termes de données, en mettant l'accent sur des définitions collaboratives pour les termes clés.
• Définir la signification et la structure des données pour répondre aux besoins métier.
• Conduire une analyse structurée des exigences des données métier, en les traduisant en modèles de données conceptuels et logiques.
• Revoir et regrouper les modèles de données pour identifier les opportunités de cohérence et d'interopérabilité.
• Promouvoir les avantages de la modélisation de données à travers EY et encadrer/développer les autres équipes.
• Créer, maintenir et documenter explicitement les connaissances organisationnelles sur les données et leurs mouvements.
• Superviser et développer les modèles de données globaux, conceptuels, logiques, taxonomiques et ontologiques à travers EY.
• Diriger l'acquisition, la mise en œuvre et l'intégration d'outils de modélisation de données.
• Assurer une classification appropriée des données en collaboration avec les équipes de confidentialité, de protection et de sécurité des données.
• Faciliter la réutilisation des données en fournissant un accès aux référentiels de modèles de données et en aidant les utilisateurs à les organiser et à les utiliser.
• Construire des capacités robustes de modélisation de données, y compris les normes, la gestion des versions, la révision et l'assurance.
• Contribuer activement aux disciplines connexes des données telles que la gouvernance des données, la qualité, la gestion des métadonnées et les normes.

Pour réussir dans ce rôle, vous devez avoir :

• Plus de 10 ans d'expérience dans la modélisation de données de domaine, conceptuelle, logique et physique pour des systèmes à l'échelle de l'entreprise.
• Plus de 3 ans d'expérience dans la gestion des données et des métadonnées, la gouvernance des données et la chaîne d'approvisionnement des données.
• Une vaste expérience avec diverses approches de modélisation de données telles que relationnelle, documentaire, dimensionnelle, taxonomique et ontologique/graphiques.
• Connaissance des outils de modélisation de données et d'architecture de données comme Sparx Enterprise Architect, Erwin et ERStudio.
• Un solide bilan de livraison de modèles évolutifs et bien documentés dans les délais et les budgets impartis.

Idéalement, vous aurez également :

• Une combinaison de connaissances techniques approfondies