Ludovic Omombo

■ Conçu et déployé en production un Data Lake complet sur GCP (Python → API → BigQuery → dbt → Looker Studio) pour monitorer 35 marques clients — 136 URLs

• · 272 lignes/jour

◦ · orchestration Cloud Run + Scheduler ■ Modélisé datasets analytiques en dbt (couches staging → marts) avec contrôles qualité intégrés (not_null, accepted_values, tests custom) — réutilisabilité garantie pour les équipes business ■ Contribué à la gouvernance des données : conformité RGPD, documentation data lineage, validation des flux à la source (GA4, GTM, Matomo, Tealium), implémentation Consent Mode v2 (Didomi) ■ Produit dashboards de pilotage (Looker Studio, Power BI) exploités quotidiennement par les équipes business pour leurs arbitrages stratégiques ■ Réalisé analyses ad-hoc et études exploratoires (segmentation, pathways, RFM, ContentSquare) — recommandations opérationnelles et participation à POCs

SQL

• · dbt

• · BigQuery

• · GCP (Cloud Run, Scheduler)

◦ · Python

◦ · Looker Studio

◦ · Power BI

◦ · Data Quality

◦ · Data Governance

◦ · RGPD

■ Développé requêtes SQL avancées (CTEs, window functions, jointures complexes) sur BigQuery pour analyses de performance sur données réelles ■ Modélisé datasets end-to-end (staging → marts en dbt) avec approche métier — fondamentaux d'analytics engineering : data modeling, transformation, testing, documentation ■ Construit visualisations Power BI / Looker Studio orientées cas d'usage métier

SQL

• · dbt

◦ · BigQuery

◦ · Python

◦ · Power BI

◦ · Looker Studio

◦ · Data Modeling