Oussama G.

Mission réalisée dans le cadre d’un programme de réduction de la dette technique sur un projet décisionnel d’envergure, couvrant plusieurs dizaines de rapports complexes liés aux processus de Corporate Finance.

Périmètre fonctionnel - liste non exhaustive

Reporting CFO (indicateurs de pilotage stratégique)

Suivi des dépenses engagées (CAPEX / OPEX)

Analyse des effectifs et de la workforce

Rapprochement financier multi-systèmes : EPM (IBM Analytics) | Consolidation financière (SAP BFC / ex-Magnitude)

Objectifs

Améliorer la maintenabilité et la lisibilité des rapports Power BI

Réduire les redondances et incohérences de calcul

Passage rapide à l'industialisation

Optimiser les performances des requêtes et des traitements

Fiabiliser les rapprochements inter-systèmes

Standardiser les modèles de données et les pratiques de développement

En tant que Analytics Engineer mes taches sont les suivantes :

- Recueil et cadrage des besoins en collaboration avec les équipes métiers et participation à la conception des solutions analytiques

- POC de migration Microsoft Fabric

- Transformation et modélisation des données avec dbt dans une architecture médaillon (bronze, silver, gold), avec mise en place de bonnes pratiques de qualité et de réutilisabilité

- Conception et industrialisation de rapports Power BI Finance : suivi des dépenses engagées, cockpit Wholesale, rapprochement EMP (IBM) / Consolideur (Magnitude), et cockpit CFO, Lox experts, WorkForce externe

- Définition et mise en oeuvre des bonnes pratiques du semantic layer (modèle sémantique Power BI), développement dbt et industrialisation des rapports Power BI

- Gestion de version Git et intégrations des solutions via GITLAB

Environnement Technique : Microsoft Fabric,Power BI, DBT, Jira, BigQuery, Data warehouse, Lakehouse, GCP, GitLab

Mission réalisée au sein d’une banque digitale opérant dans un environnement fortement concurrentiel, avec un enjeu majeur d’optimisation de la chaîne décisionnelle et d’amélioration de la disponibilité des données stratégiques.

Contexte & enjeux

Renforcement de l’efficacité opérationnelle

Fiabilisation et accélération des flux de données décisionnels

Amélioration de la réactivité des reportings métiers

Support aux activités bancaires et post-bancaires

Intervention sur plusieurs projets stratégiques :

Ozark : lutte contre le blanchiment d’argent (compliance)

Oscamps : reporting réglementaire Banque de France

Hello Bank (cession) : gestion et valorisation des données clients

En tant que Analytics Engineer mes réalisations principales sont ci-dessous :

- Recueil et cadrage des besoins métiers

- Conception, développement et optimisation de flux ETL multi-sources : Bases de données (PostgreSQL, SQL Server), Fichiers plats, Excel

application tiers (SAB, Salesforce, Service Layer)

- Développement de scripts T-SQL, procédures stockées et vues pour automatisation et analyse

- Création de reportings et dashboards Power BI pour le suivi client et les indicateurs métiers

- Réalisation des tests unitaires (DTA) et participation aux mises en production

- Gestion du RUN applicatif (ETL, reporting, fichiers)

- Mise en place de pipelines CI/CD via TFS et Azure DevOps

- Rédaction de documentation technique

- Gestion des incidents et support niveau 2/3

- Analyses ad hoc sur la qualité et la cohérence des données

Environnement : Cloud AWS, Cloud Azure, data warehouse, ETL ( Azure data factory, SSIS ), Airflow, Data lake, Data warehouse, Architecture Data, Azure DevOps

Mission réalisée dans le cadre de la refonte de l’offre de complémentaire santé pour répondre aux nouvelles attentes des assurés : accès aux soins, prévention, proximité et responsabilité sociale.

Contexte & enjeux

Structuration et pilotage d’une nouvelle offre santé

Optimisation des flux et fiabilisation des données

Mise à disposition d’indicateurs clés pour les directions métier

Réalisations principales

Conception et modélisation d’un DataMart pour la nouvelle offre

Développement de packages SSIS pour intégration des données depuis fichiers Excel

Analyse et contrôle de la qualité fonctionnelle des données via T-SQL

Conception et développement d’un cube SSAS tabulaire

Alimentation et automatisation des chargements du datamart

Développement et maintenance de rapports Power BI

Analyse des données de ventes et suivi des anomalies

Support à la recette et mise en production

Environnement technique : MSBI : SSIS, SSAS, T-SQL, MSBI, Microsoft Power BI