Ghassen Ouni

En tant que Tech Lead Data / BI, j’ai piloté la conception et la mise en œuvre de solutions analytiques stratégiques dans un environnement Azure Data Platform et Power BI, en encadrant les phases techniques de bout en bout — de l’ingestion à la valorisation de la donnée.

Leadership technique et pilotage de la data architecture : définition de l’architecture cible sur Azure, encadrement des développements et garantie des bonnes pratiques de modélisation et de gouvernance des données.

Conception et orchestration des flux de données avec Azure Data Factory pour automatiser les pipelines d’ingestion et d’intégration multi-sources.

Transformation et industrialisation des données dans Databricks (PySpark) et Azure Data Lake, avec mise en place de processus de normalisation, d’enrichissement et de consolidation.

Création d’un modèle analytique robuste dans Azure Analysis Services, intégrant la sécurité au niveau des lignes (RLS), l’historisation des données et la logique métier consolidée.

Supervision de la couche reporting avec Power BI, conception de tableaux de bord stratégiques et publication sur Power BI Service pour un accès sécurisé, interactif et multilingue.

Gouvernance et sécurité via Azure Key Vault pour la gestion centralisée des clés d’accès et des identifiants.

Gestion du cycle de vie et CI/CD des développements BI via Azure DevOps : versioning, déploiements et suivi qualité.

Encadrement technique et coordination des équipes Data pour garantir la cohérence des livrables et la performance de la plateforme.

technologie :

Azure Data Factory • Azure Data Lake • Azure Databricks (PySpark) • Azure Analysis Services • Power BI / DAX / Power Query • Azure Key Vault • Azure DevOps • CI/CD • RLS / Data Governance,Python

j’ai participé à la conception et à la mise en œuvre de solutions analytiques complètes sur la plateforme Microsoft Azure.

J’ai assuré la création et le paramétrage de pipelines Azure Data Factory pour l’extraction, la transformation et le chargement (ETL/ELT) de données issues de sources on-premise et cloud, tout en automatisant leur exécution à l’aide de triggers temporels et événementiels.

J’ai également mis en place des processus de monitoring et de gestion d’erreurs garantissant la fiabilité et la traçabilité des traitements.

Sur la partie transformation, j’ai conçu des notebooks Databricks (PySpark) pour la préparation, la normalisation et la consolidation des données, en optimisant les traitements distribués et la performance des jobs Spark.

J’ai également implémenté des mécanismes de versioning et de retraitement automatique des données erronées afin d’assurer la qualité et la cohérence du Data Lake.

En parallèle, j’ai participé au développement d’indicateurs analytiques et de rapports SSRS pour le suivi des réclamations de la ville de Dijon, ainsi qu’à la conception et au développement d’un Data Warehouse énergétique pour ORES Belgique, incluant la rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques.

J’ai conçu et publié des dashboards Power BI dynamiques illustrant la consommation énergétique régionale en Belgique et développé des rapports Power BI connectés à des APIs pour LUWA Belgique.

Enfin, j’ai contribué à la documentation technique complète et à l’assistance à la mise en production des solutions livrées, garantissant leur stabilité et leur maintenabilité.