Data Analyst BI

Intégration en tant que Data Analyst pour contribuer à des projets analytiques diversifiés.

• Conception et développement des pipelines ETL en Python et SQL pour centraliser les données multi-sources (CRM, fichiers Excel) dans un Data Warehouse.
• Modélisation et alimentation d'un entrepôt de données en schéma en étoile pour le suivi des ventes et de la performance commerciale.
• Automatisation des traitements et contrôles qualité des données, réduisant de 60% le temps de traitement manuel.
• Développement des requêtes SQL et vues optimisées pour fiabiliser les indicateurs de pilotage (chiffre d'affaires, marge, encours clients).
• Documentation des flux, règles de gestion et indicateurs pour garantir la cohérence entre les équipes.

Intégration d'une équipe BI pour moderniser l'architecture analytique et optimiser les reportings métier.

• Modélisation de l'entrepôt de données Microsoft Fabric en couches Bronze, Silver et Gold et alimentation des datamarts avec Azure Data Factory.
• Recueil des besoins métier et refonte de plus de 8 rapports Power BI sur la fraude, la sinistralité et la performance commerciale, avec accompagnement et formation des utilisateurs finaux.
• Optimisation des requêtes DAX, réduisant de 40% les temps de chargement des dashboards.
• Extractions de données ponctuelles et fourniture d'un support analytique avancé auprès des équipes métier, avec documentation technique des flux et modèles.
• Construction des modèles sémantiques et définition des KPIs harmonisés entre les différents rapports et directions métier.
• Mise en place des contrôles de cohérence et tests de validation des dashboards avant mise en production.
• Développement des flux SSIS pour synchroniser les données entre Salesforce, SQL Server et Excel, avec contrôles qualité et correction d'anomalies.
• Conception des scripts Python et SQL pour automatiser les contrôles qualité et produire des indicateurs de performance multicanaux (ventes, trafic).

Intégration du département BI pour contribuer au développement et à l'optimisation des solutions analytiques.

• Analyse des besoins métier et refonte de plus de 5 dashboards Power BI en mode Agile/Scrum, générant un gain de 30% sur la production des rapports.
• Suivi et supervision des traitements planifiés, avec traitement des rejets et correction des écarts remontés par les équipes opérationnelles.
• Construction de pipelines Python (Dataflow, BigQuery) pour collecter et transformer des données de ventes, restituées dans des dashboards Looker Studio avec plus de 10 KPI de pilotage.
• Modélisation en schéma en étoile sur BigQuery (table de faits ventes, dimensions produit, magasin et temps) et automatisation du rafraîchissement quotidien.