Contexte de la mission Dans le cadre d'une phase de transformation visant à adopter un modèle axé sur les données (Data Centric) et de définition d'une stratégie Data, le client met en ?uvre une nouvelle plateforme Data Régime pour répondre à ses besoins. Un programme dédié à cette plateforme a été lancé fin 2025. Au premier trimestre 2026, des Proofs of Concept (POC) sont en cours afin de sélectionner la future plateforme Data. Le client recherche une prestation en architecture Data pour l?accompagner dans la définition de l?architecture cible et la mise en ?uvre de cette nouvelle plateforme au sein d?un écosystème existant. Objectifs et livrables Le consultant intervenant aura pour mission de définir, concevoir et accompagner la construction de l?architecture cible Data. Ses principales responsabilités seront : Définir l?architecture cible Data : Concevoir une architecture alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data-Centric, en déterminant les patterns d?intégration ainsi que les couches fonctionnelles de la plateforme (inclusion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l?architecture de la nouvelle plateforme Data : Élaborer l?architecture technique globale en intégrant l?écosystème existant (tels que Teradata, Hadoop) et en tenant compte des stratégies d?évolution (cloud ou on-premise, gouvernance, scalabilité). Proposer une trajectoire d?évolution permettant la transition vers cette nouvelle plateforme, incluant stratégie de migration, coexistence et déploiement par phases. Modélisation et harmonisation des données : Définir des modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossaire). Établir les principes de modélisation adaptés aux usages, qu'ils soient analytiques, opérationnels ou liés à des data products. Data Products & accompagnement métier : Soutenir les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products, en veillant à leur cohérence avec les modèles de données, les standards d?intégration et l?architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : Élaborer les standards d?intégration, de transformation, de stockage et d?exposition des données. Formaliser les bonnes pratiques concernant les outils de l?écosystème, notamment ceux liés à l?ingestion, à la qualité, à l?orchestration, au catalogage et à la gouvernance.