Mission de 6 mois au forfait – 3 lots – Consultant Freelance Senior Data Governance

Contexte client Notre client est un groupe agro-alimentaire international de premier plan, réalisant environ un milliard d'euros de chiffre d'affaires et employant près de 4 500 collaborateurs. Il détient un portefeuille de marques premium, souvent leaders sur leurs catégories en grande distribution. Son actionnariat associe plusieurs coopératives agricoles et un investisseur financier de référence, aux côtés du management. Il opère plusieurs sites industriels en France et en Europe, avec une forte saisonnalité d’activité et une chaîne d’approvisionnement exigeante en matière de traçabilité et de conformité réglementaire. Le groupe considère désormais la donnée comme un actif stratégique au service de la performance opérationnelle, de la décision, de la transformation digitale et de l'intelligence artificielle. La mission est portée par la Direction de la Transformation Digitale, Data & BI, qui s'appuie sur une Responsable Data Gouvernance récemment nommée, une communauté de Data Stewards métier, une équipe BI / Décisionnel volontairement resserrée et une cellule d'accélération des projets digitaux et IA, qui a déjà livré ou industrialisé une dizaine de cas d'usage. Contexte de la mission Un diagnostic réalisé au printemps 2026 a montré que la gouvernance des données reste à structurer. Le groupe dispose d’une équipe BI et a engagé la migration de son décisionnel vers Snowflake, avec dbt pour préparer et contrôler les données. Les contrôles qualité restent toutefois dispersés et les métiers utilisent encore largement Excel pour corriger les anomalies. Les définitions des données doivent être mieux documentées, les responsabilités de correction clarifiées et le suivi des anomalies organisé. Le client ne recherche ni un nouveau diagnostic théorique, ni un exercice de planification détaillé. Il attend la mise en fonctionnement rapide de sa gouvernance Data : un dispositif de pilotage réellement alimenté et utilisé par la Responsable Data Gouvernance, une boucle de traitement des anomalies reliant chaque contrôle à un responsable de correction et à une action sur la cause, ainsi qu'un mécanisme de Data Readiness faisant de la qualité des données un prérequis officiel au lancement des projets digitaux, IA et IT. Les causes de non-qualité relèvent autant des pratiques métier que des systèmes : saisies incomplètes à la source, responsabilités insuffisamment comprises, corrections réalisées en aval dans Excel ou dans des tables de correspondance. Un précédent chantier sur le référentiel produit avait amélioré les données sans installer une gouvernance suffisamment durable pour en prévenir la dégradation. Le référentiel Articles, le plus complexe du groupe, constitue le pilote naturel, les référentiels Clients et Fournisseurs devant ensuite bénéficier de la méthode. ECARIS intervient au forfait, sous la responsabilité d'un associé qui conserve la relation avec le sponsor, les arbitrages et la revue des livrables. Le consultant recherché est le consultant principal de la mission : il assure la production et le travail quotidien avec la Responsable Data Gouvernance, de manière largement autonome, et s'appuie au second lot sur un expert Snowflake / dbt mobilisé sur un ensemble de travaux techniques défini. L'équipe BI du client étant mobilisée par la migration du décisionnel vers Snowflake jusqu'à fin décembre 2026, le premier lot doit pouvoir être réalisé sans sollicitation régulière de cette équipe. Objectifs de mission La mission vise à rendre la gouvernance Data immédiatement pilotable et à démontrer sa valeur sur un premier périmètre concret, selon un séquencement en trois lots faisant chacun l’objet d’une décision d’activation distincte :
• Lot 1 : pilotage de la gouvernance et Data Readiness : doter la Responsable Data Gouvernance d'un cockpit Power BI sobre et alimenté (quatre à six indicateurs de référence), d'un backlog priorisé, de responsabilités et rituels clairs, d'un workflow de remédiation et d'une grille de Data Readiness testée sur un ou deux projets réels ;
• Lot 2 : pilote qualité sur le référentiel Articles : sur un sous-périmètre critique lié à un usage identifié, définir les règles prioritaires, faire réaliser les contrôles automatisés dans Snowflake / dbt, établir la mesure initiale, affecter les responsabilités de correction, démontrer une première boucle de correction et de recontrôle et poser des critères de certification ;
• Lot 3 : extension de la méthode et cible à trois ans : capitaliser sur le pilote, formaliser la méthode d'extension aux référentiels Clients et Fournisseurs, ajuster la Data Readiness et produire une cible Data synthétique à trois ans (organisation, compétences, outils, ordres de grandeur d'investissement) ; De manière transverse : identifier et mesurer des quick wins visibles dès les premiers mois, sensibiliser les métiers et organiser le transfert de compétences dès le démarrage, afin que la Responsable Data Gouvernance et les Data Stewards soient autonomes à l'issue de la mission. Les lots 1 et 2 doivent se clôturer sur des dispositifs alimentés et dont le fonctionnement a été démontré. Le lot 3 doit fournir une méthode d’extension réutilisable et une cible à trois ans validée. Chaque lot est clôturé selon ses critères de validation, sans obligation d’activer le suivant. Périmètre et livrables de la mission Périmètre de la mission Le périmètre couvre la première mise en fonctionnement de la gouvernance et de la qualité des données :
• le pilotage de la gouvernance : référentiel de KPI Data (définition, source vérifiée, fréquence, seuil et décision associée), cockpit central et déclinaisons pour les Data Stewards, instances et rituels d'animation ;
• la gouvernance opérationnelle : rôles et responsabilités (Data Owners, Data Stewards), processus de détection, qualification, priorisation, affectation, correction, vérification et clôture, circuit d'arbitrage court, kit de règles simples pour les Data Stewards ;
• la mise en qualité du référentiel Articles sur un sous-périmètre délimité, en lien avec les capacités natives de la plateforme Snowflake / dbt ;
• la Data Readiness : grille de qualification des prérequis Data (données, sources, définitions, qualité, responsabilités, accès) et intégration de ce jalon dans le fonctionnement du portefeuille de projets ;
• les éléments de cadrage de l'extension aux référentiels Clients et Fournisseurs et la cible synthétique à trois ans. Sont exclus du périmètre la remise en qualité exhaustive du patrimoine de données, la migration Snowflake elle-même (prise en charge par un partenaire déjà en place), le déploiement d'un outil de MDM ou de catalogue, la réalisation des projets IA ainsi que toute refonte organisationnelle d'envergure. Responsabilité du Consultant Principal En tant que consultant principal, sous la responsabilité de l'associé ECARIS en charge de la mission, le consultant :
• assure la production des livrables et le travail quotidien avec la Responsable Data Gouvernance, avec un point de suivi hebdomadaire et une contribution au comité de pilotage mensuel ;
• conçoit et réalise lui-même le cockpit Power BI du premier lot, et vérifie les données sources par SQL ou à partir des extractions disponibles ;
• anime des ateliers courts et ciblés avec les Data Stewards et les référents métier, dans le respect de leur disponibilité limitée, selon une logique de co-construction ;
• spécifie des contrôles qualité réalistes, dialogue avec l'équipe BI et l'expert Snowflake / dbt et s'assure de la cohérence entre règles, contrôles et indicateurs ;
• cadre son propre forfait : il tient le périmètre convenu, signale au plus tôt toute dérive ou dépendance client bloquante et contribue à la gestion des changements de périmètre ;
• organise un travail majoritairement à distance, complété de présences ciblées sur site, et prépare le transfert de compétences vers les équipes internes. L'associé ECARIS conserve la relation avec le sponsor, les arbitrages, la revue des livrables et la responsabilité contractuelle du forfait ; le consultant ne porte pas le rôle de responsable d'engagement. Charge de travail estimée par lot Les charges ci-dessous sont exprimées en jours de travail réels par intervenant. Elles incluent la préparation, les ateliers, la réalisation, la recette, la documentation et le transfert. Le total représente la somme des jours mobilisés par l’équipe ; il ne correspond pas à une durée calendaire. (tableau non chargé) Ces estimations servent au dimensionnement de l’équipe. Le prix du forfait et la clôture de chaque lot restent fondés sur le périmètre et les livrables convenus. Les lots 2 et 3 s’appuient sur les acquis des travaux précédents. La mobilisation de l’expert au lot 3 est optionnelle et doit être décidée avant son démarrage. Lot 1 – Pilotage de la gouvernance et Data Readiness Travaux du consultant principal Charge estimée Prise de connaissance du diagnostic DAMA et des documents existants: 1,5–2 j Préparation et entretiens avec la Responsable Data Gouvernance et les Data Stewards: 2–2,5 j Modèle opérationnel, rôles, rituels, backlog et workflow de remédiation: 2–2,5 j Définition des KPI, vérification des sources et conception du cockpit: 1,5–2 j Construction, alimentation, publication et recette du cockpit Power BI: 3–4 j Grille Data Readiness et test sur 1 ou 2 projets réels: 2–3 j Consolidation, documentation, transfert et restitution: 2 j Total 14–18 j Cette enveloppe suppose un cockpit sobre, limité à 4 à 6 indicateurs, des sources accessibles et un modèle de données simple. Elle couvre sa mise en fonctionnement. Les 14 à 18 jours peuvent être répartis sur environ 5 à 7 semaines, selon les disponibilités du client et les accès nécessaires. L’associé ECARIS mobilise 3 à 4 jours pour le cadrage avec le sponsor, les arbitrages, le suivi et la revue des livrables. Le lot 1 est conçu pour être réalisé sans sollicitation régulière de l’équipe BI, mobilisée par la migration jusqu’à fin décembre 2026. Lot 2 – Pilote qualité du référentiel Articles Le consultant principal mobilise 11 à 14 jours sur un sous-périmètre Articles défini avec le client. L’expert Snowflake / dbt intervient sur un ensemble cohérent de travaux techniques de 5 à 7 jours, comprenant la réalisation effective des contrôles. Travaux du Consultant Principal Charge estimée Cadrage du sous-périmètre Articles et des données critiques: 2 j Ateliers sur les règles prioritaires et les difficultés métier: 2–3 j Formalisation des règles de qualité et coordination avec l’expert technique: 2–2,5 j Mesure initiale, responsabilités et suivi du premier cycle de remédiation: 2 j Définition des critères de certification: 1–1,5 j Intégration au cockpit, recette, documentation, transfert et restitution: 2–3 j Total 11–14 j L’associé ECARIS mobilisera 2 à 3 jours de son temps pour les arbitrages, la coordination du dispositif et la revue des livrables. La charge suppose des accès techniques disponibles, un nombre limité de contrôles prioritaires et la contribution des métiers aux corrections à la source. Lot 3 – Extension de la méthode et cible à trois ans Le consultant principal mobilise 7 à 10 jours. Il capitalise sur les lots précédents pour préparer l’extension et formaliser la cible à trois ans. Travaux du consultant principal Charge estimée Retour d’expérience sur les lots 1 et 2 : 1 j Méthode et kit d’extension aux référentiels Clients et Fournisseurs : 1,5–2 j Ajustement et généralisation de la Data Readiness : 1–1,5 j Limites de l’architecture actuelle et besoins futurs : 1–1,5 j Cible organisation, outils et compétences à trois ans : 1,5–2 j Ordres de grandeur d’investissement, trajectoire, transfert et restitution : 1–2 j Total 7–10 j L’associé ECARIS mobilise 2 à 3 jours pour les priorités, les arbitrages et la validation de la cible. Un complément de 0 à 2 jours d’expertise Snowflake / dbt peut être prévu si les choix techniques le nécessitent. Le lot couvre la préparation de l’extension aux référentiels Clients et Fournisseurs. Livrables attendus La mission est réalisée au forfait, par lots faisant chacun l’objet d’une décision d’activation distincte. Chaque lot est clôturé sur les livrables et démonstrations ci-dessous, après revue et validation par l’associé ECARIS, en lien avec la Responsable Data Gouvernance. Le périmètre, les sources accessibles et les contributions attendues du client sont confirmés avant le démarrage de chaque lot. Lot Livrables à remettre Critères de clôture du lot Lot 1 Pilotage de la gouvernance et Data Readiness Cockpit Power BI alimenté avec 4 à 6 KPI documentés (définition, source, fréquence, seuil et décision associée), et vues adaptées aux Data Stewards. RACI, rituels, backlog priorisé, workflow de remédiation et kit de règles pour les Data Stewards. Grille et processus de Data Readiness appliqués à 1 ou 2 projets réels. Actualisation du cockpit démontrée à partir des sources convenues. Traitement d’une anomalie démontré, de son affectation à sa clôture. Évaluations Data Readiness renseignées, avec décisions et actions à engager. Lot 2 Pilote qualité du référentiel Articles Sur le sous-périmètre convenu : règles prioritaires documentées, contrôles automatisés Snowflake / dbt réalisés avec l’expert technique et mesure initiale de la qualité. Plan de remédiation avec responsables désignés, suivi des anomalies et résultats d’un premier cycle de correction et de recontrôle. Critères de certification et mode opératoire de suivi de la qualité. Exécution des contrôles et reproductibilité de la mesure démontrées. Premier cycle de remédiation documenté sur un échantillon convenu, avec comparaison avant / après et anomalies restantes. Critères de certification définis ; la correction exhaustive du référentiel reste hors périmètre. Lot 3 Extension de la méthode et cible à trois ans Méthode issue du pilote et kit réutilisable pour les référentiels Clients et Fournisseurs : règles, contrôles, responsabilités et remédiation. Grille Data Readiness ajustée à partir des retours des projets pilotes. Note de cible Data à trois ans : organisation, compétences, outils, étapes prioritaires et ordres de grandeur d’investissement. Méthode d’extension et priorités présentées et validées en revue ECARIS / client. Hypothèses, dépendances et arbitrages de la cible explicités. Le lot prépare l’extension ; il ne comprend pas sa mise en œuvre sur Clients et Fournisseurs. Chaque lot inclut les fichiers sources modifiables, les modes opératoires et une séance de transfert aux utilisateurs concernés. Les réalisations techniques du lot 2 sont assurées avec l’expert Snowflake / dbt ; le consultant principal en spécifie les règles et coordonne la recette. Toute extension du périmètre fait l’objet d’un arbitrage préalable avec l’associé ECARIS. Nous recherchons un consultant senior en Data Gouvernance et Data Quality, autonome dans la production des livrables relevant de son périmètre, qui a déjà mis en fonctionnement une gouvernance, des contrôles qualité et des workflows de correction, et non uniquement conçu des modèles cibles. Le profil allie posture de conseil auprès d'une Responsable Data Gouvernance, capacité d'animation des Data Stewards et implication opérationnelle directe sur les données et les outils de restitution. Formation recherchée :
• Bac + 5 (école d'ingénieur, école de commerce ou master universitaire) en systèmes d'information, data ou management de l'information. Expérience requise :
• au moins 8 ans d’expérience dans la data, dont au moins 5 ans en gouvernance et qualité des données en environnement grands comptes ;
• au moins une mise en fonctionnement réussie d'un dispositif de gouvernance (rôles, rituels, contrôles, remédiation), démontrable par des exemples de cockpits et de règles déjà livrés ;
• expérience de l'animation de communautés de Data Stewards et de la gestion de référentiels métier (Articles / produits, Clients, Fournisseurs) ;
• expérience de missions au forfait, avec engagement sur des livrables et tenue d'un périmètre ;
• une expérience dans l'agro-alimentaire, l'industrie ou la grande consommation constitue un atout fort. Compétences techniques :
• Data Gouvernance opérationnelle : rôles Data Owner / Data Steward, RACI, instances, circuits de décision, cadres de référence de type DAMA-DMBOK ;
• Data Quality : définition de règles, dimensions de qualité, contrôles automatisés, mesure, remédiation, définition de critères de certification des jeux de données ;
• Power BI : conception et réalisation autonome de tableaux de bord, modélisation simple, publication et actualisation ;
• SQL : capacité à interroger et vérifier les données sources par soi-même ;
• Snowflake et dbt : compréhension suffisante pour spécifier des contrôles réalistes (tests dbt, métriques de qualité, traçabilité, gestion des accès) et dialoguer avec une équipe BI et un expert technique ;
• Gestion des données de référence (MDM / PIM) et pratique de la Data Readiness ou de la qualification des prérequis Data dans un portefeuille de projets ;
• Définition de KPI Data et de quick wins mesurables. Qualités personnelles
• autonomie et capacité à produire soi-même les livrables relevant de son périmètre ;
• pragmatisme et sens de la sobriété : privilégier quelques indicateurs alimentés à une couverture étendue mais théorique ;
• pédagogie et capacité à embarquer des métiers à la maturité hétérogène, pour qui le rôle de Data Steward s'ajoute souvent à un autre métier ;
• rigueur dans la tenue du périmètre et la gestion des dépendances client ;
• aisance relationnelle avec une Direction Digitale et un comité de pilotage, tout en restant au contact opérationnel des équipes. Langues :
• Français courant (C2), indispensable ;
• Anglais technique appréciable (documentation des outils). Certifications (pas obligatoire mais clairement un atout) :
• Certification DAMA CDMP appréciée ;
• Certifications Snowflake (SnowPro Core), dbt ou Power BI (PL-300) appréciées, sans être obligatoires. Modalités de sélection La sélection du consultant reposera sur quatre critères : 1. Compétences techniques Le candidat devra démontrer lors d’un ou plusieurs entretiens sa maîtrise de la gouvernance et de la qualité des données, sa capacité à réaliser le cockpit Power BI et à coordonner les travaux Snowflake / dbt. Il présentera des missions antérieures comparables, en précisant ses réalisations personnelles et les résultats obtenus. 2. Qualités personnelles L’entretien permettra d’apprécier son autonomie, sa rigueur, son pragmatisme et sa pédagogie, ainsi que sa capacité à mobiliser les métiers et à travailler avec la Responsable Data Gouvernance. 3. Capacité à tenir les engagements Le candidat présentera sa démarche par lot, les charges, les jalons et ses disponibilités. Il devra justifier sa capacité à livrer dans les délais convenus et les enveloppes de charges proposées, en explicitant les dépendances, les risques et les ajustements éventuellement nécessaires. 4. Proposition financière par lot Le candidat remettra un prix forfaitaire ferme, en euros hors taxes, pour chacun des trois lots, activables séparément. Chaque prix couvrira sa prestation de consultant principal sur le périmètre convenu, incluant préparation, ateliers, production, recette, documentation et transfert. La proposition précisera les hypothèses, les éventuelles exclusions et le traitement des frais de déplacement. Les interventions de l’associé ECARIS et de l’expert Snowflake / dbt seront organisées et budgétées séparément par ECARIS. Merci de demander à ECARIS le fichier du besoin pour obtenir encore plus de détails