Description

Data Analyst - Power BI | DAX | Excel | SQL

Vos données sont une source d'anxiété : reportings trop lents, chiffres non fiables, ou manque de visibilité stratégique ?

La non-fiabilité des données coûte cher, que ce soit en temps ou en décisions manquées.

J'interviens comme Consultant Data Analyst Power BI | DAX | Excel | SQL pour transformer cette anxiété en avantage compétitif stable.

Depuis 3 ans, j'accompagne TPE, PME et grands comptes sur des problématiques de centralisation data, migration vers Fabric et automatisation de reporting.

Mes réalisations :

-> Mon Chasseur Immo : Pilotage de la refonte BI et migration vers Microsoft Fabric (Lakehouse). Centralisation de 100% des règles métier et consolidation de +10 sources de données , garantissant la fiabilité et la maintenabilité de l'architecture.

-> Fyrebrain : Conception de dashboards Power BI stratégiques, optimisant la compréhension du comportement client et la segmentation.

-> Compétences & Développement : Développement de scripts Python d'enrichissement de données (web scraping) permettant d'atteindre les seuils de conformité France Compétences.

Mon approche est clé en main : je vous livre une solution BI (Fabric / Power BI) stable, documentée et évolutive, assurant la fiabilité des données à la source et une autonomie totale de vos équipes pour des analyses durables.

Stack Technique : Power BI, Microsoft Fabric, DAX, Power Query, Python, SQL.

Vous souhaitez sécuriser la fiabilité de vos données et transformer vos reportings manuels en un pilotage stratégique rapide ?

Contactez-moi : je propose un échange rapide pour discuter de vos enjeux et définir une approche concrète.

Réponse garantie sous 24h.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle limitée

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Montpellier (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Montpellier (jusqu’à 50 km)

MON CHASSEUR IMMO
Data analyst
IMMOBILIER
septembre 2023 - septembre 2025 (2 ans)
Montpellier, France
→ Objectif de la mission : Modernisation complète de la stack BI de l’entreprise et migration vers Microsoft Fabric afin d’améliorer la fiabilité et la valorisation stratégique des données (CRM, Marketing, RH), garantissant un reporting accéléré et une prise de décision basée sur des faits.

→ Réalisations :
Pilotage de la migration complète de l'architecture BI vers Microsoft Fabric (Lakehouse).
Audit BI pour la fiabilisation des données à la source et identification des KPI stratégiques.
Développement de Notebooks Spark (PySpark, Scala) et processus ETL/ELT (Python/SQL) pour l'ingestion/stockage.
Conception de dashboards Power BI stratégiques (DAX avancé) pour les équipes Marketing, RH et Direction.
Accompagnement et formation des utilisateurs métier aux nouveaux outils BI.
Résultats Clés : Données centralisées dans Fabric, fiabilité accrue, réduction significative du temps de reporting, meilleure visibilité des KPI, et adoption facilitée par les équipes.

→ Stack technique : Power BI, Microsoft Fabric, Python, Pandas, Scala, Spark, Excel/CSV, REST API

→ Sources de données : Hubspot, SQLServer, PennyLane, Brevo, Sharepoint, Livestrorm, Recruitee, SurveySparrow, Windsor, Yousign
Microsoft Power BI Microsoft Fabric Processus ETL (Extract, Transform, Load) SQL Python
Compétences et Développement
Mission Data Analyst Freelance – Scraping & Exploitation de données LinkedIn
EDUCATION & E-LEARNING
septembre 2025 - octobre 2025 (1 mois)
Montpellier, France
→ Objectif de la mission : Garantir la conformité des indicateurs d'insertion professionnelle pour les dossiers auprès de France Compétences en fiabilisant et enrichissant la base de données via des techniques de web scraping et d'analyse de données

→ Réalisations :
Développement d'un script Python dédié pour le scraping ciblé et la collecte des profils professionnels LinkedIn des anciens étudiants.
Nettoyage, structuration et standardisation des données collectées (suppression des doublons, normalisation des formats, standardisation des intitulés).
Impact : Enrichissement significatif de la base de données et réduction drastique des taux de données manquantes.
Livraison d'un fichier final fiabilisé et structuré (CSV/Excel) pour l'analyse d'insertion.
Résultats Clés : Amélioration immédiate de la fiabilité des statistiques produites et des indicateurs transmis aux instances de pilotage pour la prise de décision et gain de plusieurs semaines de scraping manuel.

→ Stack technique : Power BI, Excel, Python, Pandas, Excel/CSV, REST API, Apify, FantomBuster

→ Sources de données : Excel/csv, Linkedin
ETL Python Web Scraping Microsoft Excel Reporting