Analyste Principal - Toronto, Canada - Air Canada

Air Canada

Verified Company

Toronto, Canada

2 weeks ago

Posted by:

Sophia Lee

beBee Recruiter

Description

**Description**

**Appartenir à Air Canada, c'est appartenir à un symbole canadien, Air Canada récemment élue meilleur transporteur aérien en Amérique du Nord. Faites décoller votre carrière en vous joignant à notre équipe novatrice et diversifiée à l'avant-garde du transport aérien de passagers.**

**Responsabilités**:

- Diriger la conception et le développement de modèles de données modulables, souples et extensibles au moyen de la méthodologie Data Vault 2.0.
- Employer les techniques traditionnelles de modélisation des données (p. ex. la modélisation dimensionnelle, la modélisation entité-association), au besoin, comme complément aux constructions Data Vault 2.0.
- Veiller à ce que les modèles de données respectent les meilleures pratiques, les normes et les principes tout en répondant aux exigences et aux objectifs de l'entreprise.
- Développer, améliorer et gérer le modèle de données conceptuel, le modèle logique de données d'entreprise et le modèle physique de données pour la plateforme de données.
- Assurer la cartographie de la traçabilité des données dans toutes les mises en œuvre de la plateforme.
- Comprendre les exigences d'intégrité des données référentielles en fonction des besoins de l'entreprise et y satisfaire. Développer ou aider à générer une cartographie des données de la source à la cible.
- Effectuer la consolidation et l'intégration des modèles de données pour intégrer les nouveaux silos de données sources des organisations à la plateforme de données.
- Procéder à l'analyse et au profilage des données, ainsi qu'à l'ingénierie inverse des données. Posséder une forte connaissance des architectures de bases de données relationnelles et multidimensionnelles.
- Collaborer étroitement avec des équipes interfonctionnelles (ingénieurs de données, architectes de données, chefs des Produits, propriétaires des intervenants commerciaux) afin de connaître les exigences de données et de les traduire en modèles de données efficaces.
- Offrir des conseils techniques et du mentorat aux membres débutants de l'équipe de modélisation des données, ce qui favorisera une culture de transmission des connaissances et d'apprentissage continu.
- Défendre les principes et les pratiques de gouvernance des données afin de maintenir l'intégrité, la cohérence et la qualité des modèles de données.
- Établir des contrôles de la qualité des données, des règles de validation et des normes dans le cadre du processus de modélisation des données afin de garantir l'exactitude et la fiabilité des données.
- Cerner les possibilités d'optimisation des performances dans les modèles de données (p. ex. stratégies d'indexation, partitionnement et techniques de dénormalisation).
- Collaborer au peaufinage des modèles de données avec les administrateurs - Bases de données et les ingénieurs - Performance afin d'optimiser le rendement et l'extensibilité des requêtes.
- Expliquer les modèles de données de manière exhaustive à l'aide de diagrammes entité-relation, de dictionnaires de données, de métadonnées et de renseignements de traçabilité.
- Communiquer efficacement avec les parties prenantes techniques et non techniques en présentant les concepts complexes de modélisation des données de façon claire et compréhensible.

**Qualifications**
- Baccalauréat ou maîtrise en informatique, en systèmes d'information ou dans un domaine connexe.
- De deux à trois ans d'expérience de la modélisation avec Data Vault 2.0.
- Plus de cinq ans d'expérience dans l'utilisation des techniques de modélisation suivantes : troisième forme normale, diagramme entité-relation, modélisation dimensionnelle (schéma en étoile, schéma en flocon).
- Solides aptitudes à l'analyse et à la résolution de problèmes, et capacité à transformer les exigences commerciales en solutions techniques.
- Expérience dans la gestion de métadonnées et leur utilisation dans des activités de modélisation.
- Expérience dans la création de modèles et de structures de données au moyen de la modélisation Erwin.
- Expérience dans l'utilisation des méthodologies et des pratiques de développement Agile, un atout.
- Plus de cinq ans d'expérience en matière de normes de gestion des données et de pratiques de modèles de données.
- Connaissance approfondie de la modélisation conceptuelle et logique des données et familiarité avec les concepts de conception et d'optimisation des bases de données physiques.
- Expérience en matière de normes communes et de meilleures pratiques pour les éléments de données, les types de données et les formats de fichiers.
- Capacité à concevoir et à décrire la vue d'ensemble.
- Solides compétences en analyse et en résolution de problèmes.
- Capacité éprouvée à travailler rapidement avec plusieurs parties prenantes clés et à se concentrer sur la collaboration intergroup