Head of Data Management

Gérer le recrutement d’un(e) Head of Data Management, c’est d’abord parfaitement connaître son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit être adapté à votre contexte précis.

Le/la Head of Data Management est rattaché directement au Head of Data Governance. Il incarne le lien entre la stratégie de gouvernance des données et sa mise en œuvre opérationnelle via des outils technologiques performants. Son rôle consiste à sélectionner, déployer, optimiser et industrialiser les solutions de data management (MDM, catalogues, dictionnaires, outils de qualité, lignage, etc.) afin de structurer, sécuriser et valoriser les actifs data de l’entreprise. En collaboration avec les métiers, les équipes techniques et la direction, il veille à ce que les données soient fiables, accessibles et conformes, tout en soutenant la transformation vers une organisation data & AI-driven.

Missions principales

1. Définir et piloter la stratégie des outils de Data Management

Élaborer et exécuter une feuille de route technologique ambitieuse, en lien avec les besoins métiers (finance, supply chain, CRM, etc.).
Évaluer, sélectionner et déployer des solutions adaptées (MDM, qualité, catalogage, lignage).
Garantir leur intégration harmonieuse dans l’écosystème existant.

2. Superviser l’intégration et l’interopérabilité des solutions

Assurer la compatibilité des outils de data management avec les systèmes d’information (ERP, CRM, data lakes, etc.).
Définir des processus pour la gestion des métadonnées, la traçabilité et les règles de qualité.
Superviser l’intégration technique pour garantir performance, sécurité et conformité.

3. Accompagner l’adoption et la montée en compétence

Concevoir et animer des programmes de formation et sensibilisation pour les équipes métiers et techniques.
Mettre en place des indicateurs de suivi d’adoption (taux d’utilisation, satisfaction, réduction des erreurs).
Adapter la communication et lever les freins au changement.

4. Garantir la qualité et la conformité des données

Mettre en œuvre des mécanismes de contrôle qualité pour assurer l’exactitude, la complétude et la cohérence des données.
Collaborer avec le DPO et les équipes juridiques pour répondre aux exigences réglementaires (RGPD, BCBS 239, etc.).
Assurer que les outils facilitent la conformité et la sécurité des données.

5. Animer la communauté Data Management et promouvoir une culture data-driven

Organiser ateliers, revues et retours d’expérience pour partager les bonnes pratiques.
Fédérer les acteurs clés (métiers, IT, data scientists) autour d’une vision commune.
Promouvoir la donnée comme un actif stratégique et valoriser les succès.

6. Mesurer l’impact et piloter l’amélioration continue

Définir et suivre des KPI pertinents (qualité, temps de traitement, satisfaction utilisateurs).
Ajuster la stratégie en fonction des résultats et des retours.
Rester à l’affût des innovations (IA, automatisation, data mesh) pour améliorer les pratiques.

Exemples de réalisations concrètes

Déploiement d’un MDM (ex : SAP MDG) pour unifier données clients et produits, réduisant les erreurs de 30 % et accélérant les processus.
Mise en place d’un catalogue de données (ex : Collibra) avec dictionnaire métiers, améliorant l’accessibilité pour plus de 500 utilisateurs.
Automatisation des contrôles qualité (ex : Talend) dans les pipelines, divisant par deux les anomalies et renforçant la confiance.
Conception de programmes de formation et bonnes pratiques, garantissant une adoption rapide et efficace des outils.