Tayeb Aouina

Dans le cadre du projet PODIUM, conception et mise en place d'une architecture de données en médaillon sous BigQuery, développement de pipelines d'alimentation via Google Workflow, anonymisation et fiabilisation des données, ainsi que centralisation et sécurisation des indicateurs stratégiques de la DIG.

Réalisations principales :

• • Cadrage fonctionnel & pilotage : animation d'ateliers, recueil des besoins, chiffrage et planning de développement

• • Modélisation & gouvernance des données

– Conception des modèles de données cible (architecture en médaillon)

– Classification des actifs en data products, documentation des règles de gestion et contrôle qualité

• • Développement & intégration

– Développement des routines d'alimentation BigQuery et orchestration via Google Workflow

– Construction d'un modèle sémantique Power BI Online en Direct Query sur BigQuery

• • Reporting Power BI : refonte des modèles, création de mesures DAX, conception des tableaux de bord

• • Tests & validation : rédaction et exécution des cas de tests, analyse des anomalies, suivi des correctifs obtenus :

✔Réduction significative des coûts d'exploitation et optimisation des ressources cloud en production d'un catalogue de données opérationnel classification en data products d'un

✔Diminution du taux d'erreur à l'automatisation des contrôles qualité

Env. technique : Power BI, Azure DevOps, Microsoft Fabric, SQL, Python, Google BigQuery, Airflow DAGs, DBT, Cloud Storage, GitLab CI, Linux, Docker, GCP

Conception, refonte et industrialisation d'une plateforme Data stratégique multi-directions (RH, Marketing, Finance, Ventes, Achats). Modernisation de l'écosystème décisionnel et déploiement d'outils de pilotage performants.

Réalisations principales :

• • Refonte de la plateforme Data OWF et de l'outil de pilotage décisionnel

– Reconstruction du datawarehouse, des cubes OLAP et des rapports pour les équipes commerciales

– Développement de procédures stockées SQL et de packages SSIS (framework d'intégration)

– Participation à la modélisation des cubes SSAS Tabulaire

• • Développement Power BI & reporting

– Création et amélioration des rapports et tableaux de bord Power BI

– Développement de requêtes DAX pour les vignettes du portail Web

• • Accompagnement fonctionnel

– Support aux équipes métiers et participation aux cérémonies Agile (sprint planning, daily, rétro)

Résultats obtenus :

✔Livraison du projet dans les délais impartis

✔Réduction significative du temps de traitement des données

✔Automatisation réussie de tâches complexes et récurrentes

✔Taux d'erreur réduit grâce à l'amélioration des processus de contrôle

Env. technique : Visual Studio Code, Airflow, Git, DBT, BigQuery, SQL, Python, Google BigQuery, Airflow DAGs, Cloud Storage, GitLab CI, Linux, Docker, GCP

Conception et optimisation des pipelines de données, modélisation des datasets financiers et garantie de l'ingestion, de la qualité et de la sécurité des données pour les équipes métiers (analystes financiers, middle-office, risk managers).

Réalisations principales :

• • Architecture & modélisation

– Mise en place d'une architecture de données moderne (data warehouse / data lake)

– Modélisation et structuration des datasets selon les besoins (médaillon, normalisation/dénormalisation)

• • Ingestion & traitement des données

– Développement d'ETL/ELT pour intégrer des sources multiples : systèmes internes (CRM, gestion financière), fournisseurs externes (marchés, ESG, fonds), fichiers partagés (Excel, CSV, API)

– Gestion du cycle complet : extraction, nettoyage, transformation, enrichissement et chargement

• • Pipelines & orchestration

– Mise en place de pipelines robustes et automatisés pour fiabiliser les flux de données

– Orchestration via Google Workflow et Airflow, avec gestion des planifications, alertes et supervision

✔Architecture des

✔Centralisation et fiabilisation des données stratégiques de décision

✔Automatisation pipelines, réduisant manuelles et les d'erreur

✔Amélioration des anonymisation) technique : Git, PostgreSQL, SQL, Python, GCP, AWS, GCP BigQuery, GCP Cloud Run, GCP Pub/Sub, Tableau Data Warehouse, SCRUM