Ann Enyi

Data Analyst – STRAT IA (Freelance) * Analyse les besoins métiers et conçoit des solutions data adaptées aux enjeux de reporting et d’aide à la décision. * Modélise, structure et transforme les données afin d’assurer leur qualité, leur cohérence et leur exploitation. * Développe et optimise des requêtes SQL pour l’extraction, la transformation et la validation des données. * Automatise les flux de données et les processus de reporting avec n8n. * Conçoit des tableaux de bord interactifs sous Looker Studio pour le suivi des KPI et de la performance. * Réalise la cartographie des données, documente les flux et identifie les opportunités d’optimisation. * Collabore avec les équipes métiers pour définir les règles de gestion et améliorer les processus décisionnels.

• Conception et analyse d’expérimentations A/B sur des campagnes marketing multicanales, incluant la définition de KPIs (taux de conversion, CTR) et l’évaluation de la performance des variantes. • Analyse des résultats d’A/B tests et validation statistique des écarts observés afin d’identifier des leviers d’optimisation et orienter les décisions business. de dashboards Power BI interactifs pour le suivi des performances et la visualisation des résultats d’expérimentations (conversion, engagement, ROI). • Modélisation de données analytiques (tables de faits/dimensions, DAX avancé) permettant une analyse fiable et scalable des tests et de la performance marketing. • Structuration et fiabilisation des données pour garantir la qualité des analyses et la pertinence des recommandations issues des tests. • Accompagnement des équipes métiers dans l’interprétation des résultats et la prise de décision basée sur les données expérimentales.

– Traitement avancé des données sous Excel (Power Query, tableaux croisés dynamiques, VBA, formules complexes) pour la fiabilisation des pipelines de reporting financier. – Centralisation et intégration des données Salesforce vers un environnement analytique Power BI, permettant une réduction du délai de reporting hebdomadaire de 3 jours à quelques heures. – Maintenance et optimisation du backend CRM Salesforce (workflows, intégration de données, contrôles qualité) garantissant la cohérence et la fiabilité des données métiers. – Nettoyage, standardisation et analyse de jeux de données volumineux (+500k lignes) pour assurer la fiabilité des analyses mensuelles. – Optimisation de requêtes SQL avancées (CTE, fonctions de fenêtrage) dédiées à l'analyse des dépenses, avec amélioration des performances de 35 %. – Réduction des erreurs de données de 20% par le renforcement des processus d'intégration, de validation et de contrôle qualité.

– Nettoyage, transformation et chargement de jeux de données à grande volumétrie (plusieurs millions de lignes) via Python (Pandas) et SQL pour l'alimentation d'analyses avancées et de modèles prédictifs. – Conception d'un pipeline automatisé d'ingestion de données (API et fichiers plats) vers BigQuery (data warehouse), garantissant la mise à jour quasi temps réel des analyses. – Exploration et analyse de données via SQL et Python afin d'identifier les facteurs clés influençant les prix immobiliers. – Développement d'un modèle de prédiction Random Forest, atteignant ~95% de précision, utilisé comme outil d'aide à la décision stratégique. – Restitution et valorisation des résultats analytiques au travers de tableaux de bord Power BI destinés à la direction.