Abderrahim EL FAZY

Rôle : Data Analyst - Power BI Contexte / Projet : Modernisation du pilotage Banque/Assurance à partir de données Excel dispersées, avec KPI non harmonisés et faible traçabilité. Mission réalisée : • Cadrage des besoins Finance, Risques et Opérations ; définition et harmonisation des KPI métier. • Extraction, nettoyage avec SQL / Power Query, puis analyse des portefeuilles, contrats, transactions et sinistres. • Modélisation en étoile, mesures DAX, dashboards Power BI, RLS, actualisation et recette UAT. Envir. Technique : Power BI Desktop, Power BI Service, DAX, Power Query (M), SQL Server, Excel, RLS, Gateway, Data Quality, UAT. Résultat : 6 reportings consolidés en 3 dashboards, ~30 KPI harmonisés, temps de préparation réduite.

Contexte / Projet : Fiabilisation et automatisation du processus de détection des anomalies sur les commandes FTTH, auparavant basé sur des requêtes Teradata chronophages et un suivi manuel sous Excel. Mission réalisée : • Analyse des besoins métiers, définition des KPI et qualification des anomalies / commandes bloquées. • Extraction et analyse SQL/Teradata ; orchestration ADF des données vers Azure Data Lake en zone Raw. • Nettoyage, contrôles Data Quality et qualification des anomalies avec Python et préparation des données Curated. • Analyse et Dashboards Power BI / Tableau, mesures DAX et transmission des données fiabilisées à l’équipe ReadyAPI. Envir. Technique : SQL, Teradata, Power BI, DAX, Power Query, Python, Data Quality, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Tableau, ReadyAPI, ServiceNow, GitHub, Jira. Résultat : Automatisation et fiabilisation de la détection des anomalies STOC FTTH, et accélération du traitement des commandes, avec contribution à la bascule commerciale de +3 600 clients en 2024.

Contexte / Projet : Aider les équipes marketing à mieux cibler leurs campagnes grâce à l’analyse des ventes, du comportement client, de la rétention et de l’acquisition. Mission réalisée : • Analyse SQL des ventes, clients et campagnes pour identifier les segments et comportements à fort potentiel. • Nettoyage et transformation avec Python/Power Query ; segmentation clients et contrôles de qualité. • KPI marketing en DAX et dashboards Power BI : CA, acquisition, rétention et performance des campagnes. Envir. Technique : SQL, Python, Power BI, Power Query, DAX, Excel, KPI, Data Visualization, segmentation clients, Data Quality. Résultat : Amélioration du ciblage des campagnes marketing et réduction du CPA d’environ 15 %, grâce à une meilleure segmentation et au suivi des performances dans Power BI.

Contexte / Projet : Suivi des activités Backbone, raccordement fibre et Routes Optiques à partir de données réseau et terrain. Mission réalisée : • Collecte, contrôle et consolidation des données FTTH issues du réseau et du terrain. • Nettoyage / transformation avec Excel et Power Query ; analyse des écarts et contrôles de cohérence. • Dashboards Power BI pour les KPI FTTH / ROP, analyse des blocages et restitution aux équipes terrain. Envir. Technique : Power BI, Power Query, Excel, NETWORKS, KPI, Reporting, Data Quality, FTTH. Résultat : Amélioration de la visibilité sur les blocages et l’avancement des activités de déploiement.

Contexte / Projet : Mise en place d’un reporting décisionnel pour suivre les retards de déploiement fibre et améliorer le pilotage de la performance opérationnelle. Mission réalisée : • Recueil des besoins métiers, analyse des données de déploiement et définition des KPI de délais, avancement, écarts et priorités. • Nettoyage et consolidation des sources Excel avec Power Query ; création des mesures et indicateurs DAX. • Analyse des retards et conception de dashboards Power BI / Power BI Service pour le suivi CODIR. Envir. Technique : Power BI Desktop, Power BI Service, Power Query, DAX, Excel, KPI, Data Visualization, Data Quality. Résultat : Centralisation du pilotage dans un reporting Power BI partagé avec le CODIR, améliorant la visibilité sur les retards et les priorités d’action.

Contexte / Projet : Amélioration de la performance industrielle et réduction du temps de changement de série. Mission réalisée : • Analyse des temps de changement de série et des KPI de performance ; pilotage du plan d’actions A3. • Suivi des indicateurs sous Excel, déploiement SMED / 5S / VSM et restitution aux équipes. Envir. Technique : Excel, KPI, A3, SMED, 5S, VSM, analyse de performance, amélioration continue. Résultat : Réduction du temps de changement de série de 28 %.