Data Product

Le poste Data Product & Analytics réunit deux missions :

Rôle Data Product : définir et déployer l'approche Data Product de Redion afin de faire évoluer progressivement l'organisation d'une logique orientée projets et reporting vers une véritable logique Data Product, domaine par domaine.

Data Business Partner pour de nouveaux domaines (les domaines existants incluent Voyage, Mobilité, Finance, Opérations).

Les deux missions forment une seule et même boucle. Tout ce qui est conçu dans le cadre du rôle produit n'est pas théorique mais appliqué dans les propres domaines du/de la candidat(e). Ceux-ci servent de vitrine / de terrain d'expérimentation avant la généralisation de l'approche.

Notre plateforme data d'entreprise est un levier clé de cette transformation : elle est conçue pour unifier, standardiser et sécuriser les données granulaires à travers les régions et les entités, avec pour objectifs un reporting plus rapide, une analytique à forte valeur ajoutée et une visibilité transverse entre entités. Elle repose sur une stack AWS (ex. S3 / Glue / Redshift / Bedrock) et est intégrée à l'écosystème analytique et IA du Groupe (AWS Unified Studio, Microsoft Fabric + Power BI, Nao AI Analytics).

Poste et responsabilités

• Data Product transverse

  Définition du data product : définir clairement ce qu'est un data product chez Redion et en quoi il se distingue d'un rapport, d'un dataset ou d'un cas d'usage ; construire un vocabulaire commun et un ensemble de critères partagés par les équipes centrales et locales.

  Vision du portefeuille par domaine : cartographier l'existant par domaine (tableaux de bord, datasets, modèles, actifs IA) et accompagner les équipes dans l'identification des produits que chaque domaine devra progressivement construire.

  Product Operating Model : définir la méthodologie commune applicable à tous les domaines : discovery, définition et spécifications produit, roadmap et backlog, priorisation, cycle de vie de l'idéation au décommissionnement, ownership, gouvernance et mesure de la valeur.

  De la livraison à l'impact : s'assurer que les produits génèrent un impact mesurable : KPI d'adoption et de valeur suivis et exploités pour chaque produit ; accompagner le lancement, la présentation et l'adoption des produits.

  Leviers d'adoption – marketplace & expérience utilisateur : activer les leviers qui facilitent l'adoption : une marketplace permettant aux équipes centrales et locales de publier des produits que les utilisateurs peuvent trouver, comprendre, utiliser en confiance et auxquels ils peuvent accéder ; et une pratique systématique consistant à se mettre à la place des utilisateurs, en testant à quel point il est réellement intuitif de trouver, utiliser et partager ces produits, afin d'améliorer continuellement cette expérience.

  Gouvernance produit & coaching : piloter la gouvernance des data products et accompagner les équipes data, au niveau central et local, dans les pratiques produit, en s'appuyant sur ses propres domaines comme exemples concrets.

  Data Business Partner – Nouveaux domaines

  Partenariat : être l'interlocuteur data principal des parties prenantes métier ; instaurer la confiance, comprendre leurs processus et leurs décisions ; transformer les problématiques métier (et pas uniquement les demandes) en data products et en cas d'usage.

  Product ownership : porter et prioriser la roadmap et le backlog data product de chaque domaine en définissant les besoins fonctionnels ; piloter la livraison avec la Data Factory, responsable de la réalisation ; privilégier les MVP et les itérations rapides ; réutiliser les actifs avec les autres Data Business Partners.

  Intégration de sources & analytique : coordonner l'intégration de nouvelles sources dans la plateforme data avec les équipes Data Engineering et Plateforme ; définir les besoins et spécifier les modèles de données et les solutions, aligner les KPI, piloter l'analytique du domaine et accompagner les cas d'usage IA.

  Déploiement pays : travailler en coordination directe avec le Country Enablement Lead pour accompagner l'intégration des pays et des entités sur les data products Nexus, et favoriser l'adoption locale.

  Gouvernance & construction du contexte : travailler en collaboration avec le Data Governance Lead pour documenter en détail l'ensemble des projets et data products de ses domaines afin d'enrichir notre outil de gouvernance des données (Informatica CDGC) et notre contexte IA (Nao). Veiller au respect des exigences en matière de protection des données personnelles et de gouvernance.

  Indicateurs de réussite à 6 mois

  Les nouveaux domaines disposent de roadmaps produit, avec de premiers produits livrés et mesurés.

  Les pratiques éprouvées dans ces domaines sont adoptées par le reste de l'équipe Data centrale et par les équipes locales.

  Le Product Operating Model e