À propos de Karim
Karim BENNANI - 10 ans d'expérience en tant que qu'Expert Data (Data Analyst , Business Data Analyst) au sein de grandes multinationales françaises telles que L'Oréal, Renault, ENGIE et GRDF.
Expert dans l'exploitation des données comme levier stratégique pour optimiser la performance business, en accompagnant les métiers de la définition de stratégies jusqu’à la mise en place de Dashboard, d’algorithmes ou d’analyses complète répondant à des enjeux business majeurs.
Classé dans le top 3 % des freelances sur Malt, avec plus de 18 avis clients et une note de satisfaction de 5/5.
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Expériences
- L'Oréal PPDSenior Business Data AnalystE-COMMERCEjanvier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 5 mois)Paris, FranceAccompagnement de la Direction des Produits Professionnels chez L’Oréal pour optimiser la prise de décisions stratégiques grâce à l’exploitation des données comme levier de performance.Pilotage complet depuis la définition de la stratégie data jusqu’à la mise en œuvre, avec une expertise dans le choix des architectures de données, le développement de Dashboard, l’optimisation de la performance et l’analyse de données avancée.
- Stratégie Data : Définition et déploiement d’une feuille de route Data globale, couvrant des cas d’usage clés tels que l’adoption de l’IA générative, les activations CRM hyper-personnalisées et l’amélioration continue de la qualité des données.
- Gouvernance des données : Mise en place d’un cadre de gouvernance, incluant la définition des règles métier, l’alignement des cas d’usage avec les objectifs business et la mise en place de processus de contrôle de la qualité des données pour garantir leur fiabilité et leur exploitation optimale.
- Priorisation de KPI : Collaboration avec l’ensemble des divisions pour identifier, prioriser et standardiser les KPI stratégiques, assurant leur alignement avec les objectifs business globaux et facilitant leur adoption à l’échelle internationale.
- Expertise Power BI: Conception et optimisation d’architectures de données, maîtrise avancée de DAX et Power Query, et amélioration de la scalabilité des dashboards en proposant des solutions analytiques fiables et performantes pour une prise de décision optimale.
- Gestion de projet : Pilotage de projets complexes en collaboration avec des équipes data pluridisciplinaires : CDMO, Data Product Owners, Data Scientists, Data Engineers et Data Architects.
- Adoption et déploiement global : Développement et diffusion des outils analytiques avancés à l’échelle internationale, avec un accompagnement stratégique, des formations ciblées et un support opérationnel favorisant un engagement accru des utilisateurs.
- RenaultSenior Business Data AnalystAUTOMOBILEjuillet 2019 - décembre 2021 (2 ans et 6 mois)Pilotage de la transformation business de la vente de véhicules neufs chez Renault avec pour objectif l’optimisation d’un budget de 9 milliards d’euros de dépenses marketing. Mise en place de dashboards sur Spotfire et Power BI, accompagnée d’analyses transverses, pour améliorer significativement le ROI grâce à des stratégies data-driven.
- Stratégie Data: Collaboration avec des pays clés (Russie, Royaume-Uni, Pologne, Turquie) pour aligner les initiatives data sur les objectifs business et garantir un impact mesurable.
- Gouvernance des données: Définition et mise en place d’un cadre de gouvernance robuste, incluant la standardisation des règles métier, la structuration des modèles de données, et la mise en place de processus d’amélioration continue pour assurer la fiabilité et la cohérence des données utilisées dans les analyses stratégiques.
- Expertise Power BI: Développement de dashboards interactifs sur Power BI, optimisés grâce à des modèles en étoile, une refonte des mesures DAX et des Power Query performants.
- Optimisation des performances Power BI: Réduction significative des temps de chargement des dashboards grâce à une optimisation des modèles de données, des requêtes et des connexions en Direct Query, garantissant une expérience utilisateur fluide et réactive.
- Analyses avancées: Études approfondies sur les tendances de marché, transformant les données en leviers stratégiques pour affiner les décisions marketing et commerciales.
- Impact sur le ROI:+60 M€ de ROI validé sur les marchés assignés, contribuant à un objectif global de +200 M€ d’améliorations annuelles.
- Adoption : Déploiement international d’outils analytiques data-driven, assurant une adoption à grande échelle, avec formation et accompagnement des utilisateurs pour maximiser l’impact et garantir une utilisation efficace et cohérente des données.
- ENGIEBusiness Data AnalystENERGIEjuillet 2018 - juin 2019 (1 an)Paris, FranceAccompagnement des métiers dans l’exploitation des données pour aligner la stratégie business avec des solutions analytiques concrètes.Mise en place de cadres de gouvernance, d’analyses avancées et d’outils de suivi, permettant une prise de décision optimisée et une gestion proactive des risques.
- Définition et mise en œuvre de stratégies data : Collaboration avec les équipes métiers pour identifier les priorités stratégiques et traduire les enjeux business en initiatives data.
- Gouvernance et qualité des données : Structuration des règles métier et indicateurs clés, mise en place de cadres de gouvernance et de contrôle de la qualité des données, garantissant la fiabilité et l’exploitabilité des informations.
- Optimisation des processus métier : Analyse des données pour détecter les inefficacités opérationnelles, proposer des axes d’amélioration, et automatiser les tableaux de suivi des performances.
- Analyse des fraudes et gestion des risques : Étude des schémas de fraude, identification des anomalies et mise en place de modèles de détection, permettant une réduction des pertes et une amélioration du contrôle interne.
- Expertise Power BI : Création et optimisation de dashboards interactifs en adoptant une architecture en étoile, tout en exploitant des mesures DAX avancées pour maximiser la performance et faciliter l’interprétation des données.
- Développement d’un algorithme de détection : Conception d’un algorithme d’analyse prédictive permettant de détecter les fraudes et d’identifier les zones à risque, renforçant ainsi la stratégie de prévention des fraudes.
- Déploiement et adoption des solutions analytiques : Développement d’outils de suivi et de reporting, accompagnement des équipes métier pour faciliter l’interprétation des données, et mise en place de formations pour renforcer l’autonomie des utilisateurs.
Avis
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Formations
- Ingénieur en EnergieÉcole nationale supérieure d'ingénieurs de Poitiers2015
- General ManagementIAE Aix-Marseille Graduate School of Management2016
Certifications
- IBM Data Science Certificat ProfessionnelIBM2020
- Maîtrisez les fondamentaux d'ExcelOpenClassrooms2020