SAP Data & Process Intelligence Lead F/H - Informatique de gestion (H/F)

Descriptif du poste:

Le Groupe opère dans un contexte de transformation digitale majeur articulé autour de trois axes simultanés

*Migration ECC6 vers SAP S/4HANA (projet actif) : refonte profonde du modèle de données SAP

*Coexistence multi-ERP : un système central SAP ECC6 et des ERP tiers pour certains périmètres - nécessitant une harmonisation des référentiels de données et une cartographie du lignage cross-systèmes.

*Ambition Process Intelligence : SAP Signavio est actuellement utilisé en modélisation BPMN. La trajectoire vise l'activation du Process Intelligence (process et Data mining) alimenté par les données SAP réelles.

Le Groupe dispose par ailleurs :

*D'une data platform centralisée sur AWS, alimentée par réplication des données SAP, pilotée par une Digital Factory

*D'un outil de gouvernance de la donnée (Collibra) pour le catalogue et la data lineage au niveau groupe.

Le poste de SAP Data & Process Intelligence Lead est créé pour combler un gap structurel : la connaissance intime du modèle de données SAP (tables, règles de gestion, extracteurs, flux inter-modules) qui ne peut être assurée ni par la Digital Factory seule, ni par les consultants fonctionnels SAP du COE.

les missions :

• Data Lineage SAP : Documentation et maintien dans Collibra du lignage des objets de données critiques depuis leur source SAP (tables, règles de gestion, champs clés) jusqu'aux datasets consommés par le BI groupe. Référent technique pour tout objet de donnée dont la source est SAP.
• Référent extraction SAP → Data Platform : Supervision des pipelines d'extraction. Anticipation des impacts sur les pipelines AWS lors de patchs ECC ou d'évolutions de customizing SAP. Interface technique avec les Data Engineers de la Digital Factory.
• Data Quality SAP : Définition et suivi des règles de qualité à la source SAP : complétude des master data, cohérence cross-modules, détection des doublons. Pilotage des actions correctives avec les équipes métier.

Master Data Governance SAP : Support technique aux Data Stewards métier sur les objets de données SAP (articles, fournisseurs, clients, structures organisationnelles CO/FI). Formalisation des règles de gestion dans Collibra. Participation aux comités de gouvernance data groupe.

• Documentation modèle de données : Maintien à jour du dictionnaire de données SAP dans Collibra : tables métier, champs clés, règles de calcul embarquées, dépendances cross-modules. Transmission des évolutions du modèle lors des mises à jour SAP.

-Process Intelligence - Event Logs SAP : Conception et développement des extracteurs d'event logs SAP pour Signavio Process Intelligence. Connaissance des tables de flux, de change documents et des timestamps..

• Migration ECC6 → S/4HANA : impact data, cleansing et migration
• Process Intelligence - Conformance & KPIs

Profil recherché

• Modèle de données SAP ECC6: Connaissance approfondie des tables clés : BKPF/BSEG, MKPF/MSEG, VBAK/VBAP, AUFK/AFVC, COEP - et de leur logique métier associée.
• Simplifications S/4HANA: Maîtrise des changements structurels : ACDOCA (Universal Journal), MATDOC, tables remplacées par vues CDS. Expérience sur au moins un projet de migration ECC→S/4.
• SQL avancé & ABAP: SQL avancé pour l'analyse des données SAP. ABAP intermédiaire (lecture/écriture de programmes de contrôle, extracteurs, scripts de réconciliation). CDS Views en S/4HANA.
• Mécanismes d'extraction SAP:Connaissance des technologies d'extraction : SLT (SAP LT Replication Server), RFC/BAPI, OData, extracteurs BW. Compréhension des contraintes de performance.
• Data Governance / Collibra: Expérience de contribution à un catalogue de données (Collibra ou outil équivalent : Alation, Ataccama, Informatica IDMC). Modélisation de data lineage.
• ERP tiers (Infor ou Oracle)Connaissance fonctionnelle et données d'un ERP tiers. Expérience de migration ou d'interfaçage vers SAP.
• Process MiningNotions de process mining (Signavio, Celonis, ou équivalent). Compréhension de la structure des event logs (Case ID, Activity, Timestamp).
• Cloud / AWSCulture cloud suffisante pour dialoguer avec les Data Engineers : concepts de Data Lake, pipelines ETL/ELT, formats de fichiers (Parquet, Delta), orchestration.