À propos de Patrick
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Expériences
- Caisse Nationale d’assurance VieillesseConsultant technico fonctionnelSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSaoût 2018 - juin 2022 (3 ans et 11 mois)Paris, France Mise en place d’une solution de MDM (EBX5) pour centraliser les référentiels métiers retraiteo Pilotage de la mise en place d’une solution MDM EBX5 pour centraliser les référentiels métiers retraite et construire un référentiel unique (Golden Record) des assurés.o Modélisation du cycle de vie de la donnée (création, modification, fusion, clôture) et définition des métadonnées associées aux référentiels.o Conception des workflows MDM (validation, contrôle, gestion des anomalies) en lien avec les processus métiers retraite.o Définition des règles de gestion, de Match & Merge et de dédoublonnage afin de garantir l’unicité et la fiabilité des données dans le référentiel.o Installation, configuration et paramétrage de la solution EBX5, ainsi que la création de supports et la formation des utilisateurs (métiers et IT). Mise en place de processus de contrôle de la qualité des donnéeso Définition du plan qualité des référentiels (stratégie de qualité, critères, règles, Key Quality Indicators) orienté sur la fiabilité des Golden Data.o Définition de l’organisation Data Quality (acteurs, rôles, responsabilités : data owners, data stewards, équipes de contrôle) autour des référentiels retraite.o Déploiement et pilotage de plans de remédiation : actions de correction, d’enrichissement et de deduplication des données métier. Mise en place de la stratégie et gouvernance des donnéeso Accompagnement de la CNAV dans la définition de la trajectoire Data et du rôle du MDM comme référentiel central.o Définition de l’organisation cible autour des données (comités, instances, processus de décision) en lien avec les enjeux métier et réglementaires.o Mise en place d’une instance inter-régimes de retraite pour harmoniser les pratiques de gestion des données entre organismes.o Définition des règles et politiques de gestion des données (partage, qualité, sécurité, usage du référentiel) afin de sécuriser l’usage des Golden Data à l’échelle de l’écosystème.
- Caisse Nationale d'Assurance VieillesseConsultant technico fonctionnelSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSseptembre 2016 - juillet 2018 (1 an et 11 mois)Paris, France Identification et collecte des données – Préfiguration du référentiel RGCUo Animation d’ateliers d’expression des besoins inter-régimes de retraite pour identifier et prioriser les données clés à intégrer dans le référentiel RGCU (Répertoire de Gestion de Carrière Unique).o Amélioration du processus de collecte et de gestion des référentiels de données RGCU afin de fiabiliser les informations de carrière et de préparer leur centralisation.o Réalisation d’une étude d’opportunité de centralisation des demandes en données (cartographie des besoins, analyse des flux, identification des redondances) en vue de constituer un référentiel unique au niveau national. Création et mise en place d’une base de données pour alimenter le RGCUo Analyse détaillée des besoins métiers et rédaction du cahier des charges pour la mise en place d’une base de données destinée à pré-alimenter le RGCU.o Chiffrage des développements et participation aux arbitrages (périmètre, priorisation, planning) avec les équipes SI et métiers.o Modélisation des données et des workflows (circuit de validation, contrôles, historiques) pour garantir la cohérence des informations avant intégration dans le futur référentiel.o Réalisation technique de la base de données d’alimentation RGCU, en lien avec les équipes de développement, comme premier socle structuré pour la gestion unifiée des données de carrière.
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- Master 2 – Finance d’entreprisesECOLE DE MANAGEMENT DE NORMANDIE2013Comptabilité / Informatique/ Finance de marché / Droit des entreprises