Aurelien BETBEUI KWANDJEU

Projet : Programme Data / Funnel Management : Mise en place d’un environnement BI cloud pour l’analyse, le suivie des candidatures, des inscriptions, des prospects, des parcours de formation réalisées dans l’ensemble des écoles du groupe Omnes Education. Réalisations : • Développement des procédures stockées SQL d’alimentation des tables ODS, DIM et FAITS • Alimentation du DWH via Azure Data Factory, Logic Apps, … • Traitement des données avec Fabric Dataflows Gen 1 • Développement du cube tabulaire dans Azure Analysis Service • Développement des modèles sémantiques avec Power BI / Fabric • Evolution et développement de nouveaux rapports avec Power BI Desktop • Gestion de la livraison et mise en place du CI/CD dans DevOps • Mise en œuvre et optimisation des traitements (ELT, Cube Tabulaire) dans les solutions existantes • Transformation / préparation des données grâce au langages M lors du développement des rapports dans Power BI Desktop, Création de mesures en DAX. • Administration de Power BI Service / Fabric (Des applications, gateware, workspaces, des workflows, des utilisateurs, …) • Rédaction de la documentation technico-fonctionnelles via l’outil confluance • S’assurer du respect des bonnes pratiques de développement (ODS, DWH, ADF, SSAS, DAX, Langage M, Procédure Stockée, XMLA, …) • Gestion des livrables, mise en recette et en production. Environnement : Azure SQL Server, Azure Data Factory, Azure Analysis Service, Azure Key Vault, Logic Apps, Azure Blob Storage, Power BI Service / Fabric, DAX, Langage M, Azure Devops (CDI/CD), Confluance, Tabular Editor, Dax Studio.

POC 1 — Corporate Reporting (Medallion & CI/CD) Conception d’une architecture décisionnelle cloud basée sur Microsoft Fabric, simulant un environnement Corporate Reporting (données commerciales : clients, ventes, produits, secteurs, équipe commerciale), avec industrialisation complète du cycle Data Engineering. Réalisations : • Implémentation d’une architecture Medallion (Bronze / Silver / Gold) sur OneLake • Organisation des fichiers OneLake : Files/Landing/YYYY-MM-DD/ • Ingestion batch paramétrable via Notebooks Spark (gestion batch_id, replay & idempotence) : template d’ingestion (nb_bronze_ingest_template) • Ingestion Raw data avec des Dataflow Gen2 dans la couche Bronze. • Implémentation d’un mode REPLACE_BATCH pour rejouer un batch spécifique • Historisation complète des données et traçabilité technique • Implémentation SCD Type 2 via MERGE Delta & hashdiff • Modélisation dimensionnelle optimisée (DIM / FACT – Star Schema) • Création d’un modèle sémantique Fabric basé sur Lakehouse, tout en appliquant les best practices • Implémentation Data Quality via Silver Notebook (tables de rejet, contrôles typage) • Orchestration complète via Pipelines Fabric (Bronze → Silver → Gold) : pl_bronze_ingestion_daily, pl_silver_ingestion_daily, pl_gold_ingestion_daily. • Mise en place CI/CD avec Git Azure DevOps : Branche develop (DEV) → Branche release (TEST) → Branche main (PROD) • Mise en place de pipeline de déploiement (DEV → TEST → PROD) • Structuration Domain Fabric & gouvernance workspace : Synchronisation des objets Fabric avec Git, Organisation par dossiers. • Sécurité & Gouvernance : Séparation DEV/TEST/PROD, gestion des accès Fabric & RLS, sécurisation des connexions et structuration Domain & naming standards. • Monitoring & Supervision : Audit des exécutions, supervision pipelines, suivi performance Spark/Delta et monitoring capacité Fabric. POC 2 — Industrial IoT Real-Time Platform Conception d’une architecture temps réel basée sur Microsoft Fabric (Real-Time Intelligence) et Azure Event Hubs, simulant un cas d’usage Industrial IoT. Réalisations : • Simulation de flux IoT via scripts Python (Azure SDK) permettant l’ingestion de flux télémétriques en temps réel dans Azure Event Hubs & tests de montée en charge • Mise en place d’un pipeline Hot / Cold path : Azure Event Hubs → Eventstream → Eventhouse (KQL) → Lakehouse (Delta) • Création d’Eventstream avec gestion du schéma JSON et Routing multi-destination (Eventhouse + Lakehouse) • Agrégations temps réel via Materialized Views (KQL) : mv_Telemetry_Hot_Agg_1m (agrégation par minute) • Détection d’anomalies en streaming via la table/vue Telemetry_Hot_Anomalies • Implementation Cold Path : Historisation des données dans le Lakehouse en Delta Lake (Bronze / Silver / Gold) : Bronze : bronze_telemetry_raw, Silver : silver_telemetry_clean, Gold : Dimensions (machine, site, asset, statut) & fact_telemetry & gold_telemetry_agg_15m (agrégation matérialisée Delta) • Modélisation analytique DIM / FACT • Model Semantic pour du reporting Cold Path • Création d’un dashboard Power BI temps réel (DirectQuery KQL, Auto Page Refresh) pour une analyse Live (Hot Path) • Structuration Domain Fabric & Subdomain (Industrial-IoT / Telemetry) et gouvernance Real-Time, Naming conventions standardisées, Structuration workspace Environnement : Microsoft Fabric (Real-Time Hub, Eventstream, Eventhouse, Lakehouse, Warehouse, Pipelines, Semantic Model, Dataflow Gen2, Notebook), KQL (Kusto Query Language), Azure Event Hubs, Delta Lake, Power BI (DirectQuery, Auto Page Refresh), Python (azure-eventhub)

Projet 1 : Mise en place d’un Datamart Fabric / Power BI (Teradata → SQL Endpoint → Semantic Model) : Dans le cadre de la modernisation de la plateforme décisionnelle, conception et implémentation d’une architecture décisionnelle Teradata → Dataflows Gen1 → Fabric / Power BI Datamart (SQL Endpoint) → Semantic Model → Rapports Power BI, permettant de centraliser les données, d’industrialiser la chaîne de transformation et de modélisation, et d’optimiser les restitutions via Incremental Refresh.. Réalisations : • Connexion à la source Teradata et analyse des tables nécessaires (facts / dimensions). • Mise en place d’un Dataflow Gen1 pour assurer l’ETL : o Extraction des données Teradata o Transformations via Power Query (M) o Nettoyage, typage et normalisation o Gestion des clés techniques • Alimentation d’un Fabric / Power BI Datamart (base relationnelle managée dans Power BI Service). • Utilisation du SQL Endpoint du Datamart pour : o Vérification et validation des données o Analyse et optimisation des performances o Requêtage direct si nécessaire • Création et optimisation des modèles sémantiques au-dessus du Datamart : o Modèle en étoile o Relations optimisées o Centralisation des mesures DAX • Développement des rapports Power BI avec Incremental Refresh afin de gérer la volumétrie et optimiser les temps de rafraîchissement. • Mise en place d’un rafraîchissement orchestré via un pipeline : Dataflow → Datamart → Semantic Model → Reports. • Industrialisation des déploiements en Dev / Test / Prod via Deployment Pipelines CI/CD. Projet 2 : Migration Solution BI On-Premise vers AZURE et Nouveau Projets Azure BI :  Etude, analyse et mise en place d’une solution permettant la migration du projet BI dans Azure.  Mise en place de plusieurs solutions BI dans le Cloud Azure. Réalisations : • Analyse de la solution BI On-Premise existante • Proposition et choix de l’architecture BI Cloud à mettre en place. • Analyse, investigation et définition des couts de l’offre Azure. • Planifier et coordonner les différentes étapes • Administrer / Ajouter les ressources via le portail Azure / Azure Resource Manager • Mise en place des stratégies de sécurité de données, d’application et d’authentification dans Azure (Private link, Vnet peering, pare-feu, …) • Gestion des clés d’accès et chiffrement des ressources via Azure Key Vault • Automatisation du transfert des données dans des Azure blob storages via Microsoft Flow • Alimentation du DWH via Azure Data Factory, Logic Apps, … • Développement du cube tabulaire dans Azure Analysis Service • Développer des tableaux de bords dans Power BI • Gestion de la livraison et mise en place du CI/CD dans DevOps • Automatisation du déploiement de l’infrastructure via IaC (Infrastructure as code) Projet 3 : Data Visualisation : la FDP est dotée de plusieurs projets BI (13) leur permettant de suivre leurs activités via des rapport Power BI, Datazen et des indicateurs de pilotage. Réalisations : • Echange avec le client sur l’EB concernant l’évolution à faire sur les différents projets. • Evolution de l’architecture BI On-Premise. • Mise en œuvre et optimisation des traitements (ELT, Cube) dans les solutions existantes • Evolution et développement de nouveaux rapports Power BI • Développement des rapports mobile avec Datazen. • Création de nouveau rapport Power BI contenant des formulaires Power Apps permettant de faire du temps réel • Transformation / préparation des données grâce au langages M lors du développement des rapports dans Power BI Desktop • Création du model de donnée Tabulaire via l’interface de modélisation Power BI Desktop • Création de mesures en DAX • Administration de Power BI Service (gestion des passerelles, des applications, des workflows, des utilisateurs, …) • Création des abonnements à des rapports et tableaux de bord • Mise en place des rapports d’audit sur Power BI Service • Validation des models sémantique avec (Tabular Editor + fichier Json) • Rédaction de la documentation technico-fonctionnelles de l’ensemble des projets • Accompagner les utilisateurs finaux sur l’utilisation et la création des rapports • S’assurer du respect des bonnes pratiques de développement (ODS, DWH, SSIS, SSAS, DAX, Langage M, Procédure Stockée, XMLA, …) • Gestion des livrables, mise en recette et en production. Environnement : SQL Server 2016/2019, MS SSIS, SSAS Tabular Models, VS 2015, TFS, Jenkins, PowerApps, PowerShell, Azure SQL Server, Azure Data Factory, Azure Key Vault, Logic Apps, Microsoft Flow, Azure Blob Storage, Fabric / Power BI Service, Power Flow, DAX, Langage M, Azure Devops (Agile), ARM, XML, Datazen, Tabular Editor, Dax Studio.

Projet : LOMBARD AI, SCENARIO DESIGN, MARKET & CREDIT RISK,… : Mise en place une plateforme BI agnostique (multi-cloud) d'analyse prédictive permettant de répondre aux des institutions financières. Réalisations : • Montage de la plateforme (Choix de la distribution Azure, Coût, Sécurité, Outils de collecte de traitement, d'analyse et d'exploitation de la donnée) • Modélisation/Conception d’Architectures BI Cloud et de l’architecture Power BI Service / Fabric • Administrer / Ajouter les ressources via le portail Azure / Azure Resource Manager • Gestion du cloud GCP : Création des projets, création de ressource, gestion des droits,… • Modélisation des bases ODS, STG, DataMart et Datawarehouse • Alimentation du DWH via Azure DataBricks (notebook Python & SQL) • Alimentation de la base de données Big Query via des notebook Python et SQL • Développement des procédures Stockées de traitement des données. • Installation, configuration et administration de Power BI Embedded, PPU et PRO • Administration de la Gateway Fabric / Power BI Service • Configuration de Fabric / Power BI Service pour la prise en compte du XMLA End Point • Création des Workspace Fabric / Power BI pour l’environnement de DEV, RECETTE et PRODUCTION • Développement des cubes tabulaires de production de indicateurs (Dataset Power BI) • Gestion des RLS dans les Dataset / Model Sémantique Fabric / Power BI • Fabric / Power BI Services : Développer des rapports, des tableaux de bords et APPS • Mise en place du suivie des DEV par la méthode Agile Scrum via Azure DevOps • Gestion de la livraison et mise en place du CI/CD dans DevOps • Mise en place des pipelines de déploiement dans Fabric / Power BI • Automatisation du déploiement de l’infrastructure via IaC (Infrastructure as code) • Développement de la WebApps de visualisation des données pour les clients externe Environnement : Azure Ressources Management, Power BI Services & Fabric, PowerBI Embedded, Power BI PRO/PPU/P, Power BI GateWay, Power Automate, Azure DataBricks, Lakehouse, Warehouse, Dataflow, Data Pipeline, Azure SQL Server, Azure Data Factory, Azure Storage, Azure Data Lake, Azure Key Vault, Azure Analysis Services, Azure Devops (Agile & CI/CD), Azure WebApps, DAX Studio, Tabular Editor, GCP Big Query, GCP Bucket, GCP Projets Management.

Projet : AZURE : Implémentation d’un entrepôt de données via la plateforme Microsoft Azure, pour le traitement des données en provenance des distributeurs, puis visualisation de ces données via le portail Powerbi.com. Réalisations : • Définir l’offre Azure avec le client • Planifier et coordonnées les différentes étapes du projet • Modéliser les données (Données brutes, Objets Métier, Référentiel) • Administrer / Ajouter les ressources via Azure Resource Manager • Stocker les données dans des blob storages • Spécifier les alimentations du Datawarehouse (Intégrations via Azure Data Factory, Logic Apps et Microsoft Flow) • Développer des tableaux de bords dans Power BI • Rédiger des spécifications techniques • Participer à la recette technique et fonctionnelle Projet Power BI Data Visualisation : Développement des rapports et tableaux de bords dynamique pour le suivi des activités (Ventes en HL & CAB, Contrats, Visites, Surveys…) chez Kronenbourg. Réalisations : • Identifier, qualifier et valider les besoins • Proposer des maquettes des rapports et tableaux de bords • Mettre en œuvre et optimiser les solutions existantes • Migration des rapports Power BI initialement en « live connexion » en créant des tabular models locaux synchronisés à intervalles régulier • Création des flux de données avec Microsoft Flow pour la copie des fichiers dans le répertoire contenant les sources de données (OneDrive). • Connexion à des multiples sources de données (Base de données Azure, Cube Tabulaire, Excel, …) afin d’extraire les données. • Préparation des données grâce au langages M • Création du model de donnée Tabulaire via l’interface de modélisation Power BI Desktop • Création de mesures en DAX (Year to Date, Previous Year, …) • Création des rapports et tableaux de bord • Administration et Configuration du site Power BI, Q&A • Création des abonnements à des rapports et tableaux de bord • Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques • Accompagner les utilisateurs finaux sur l’utilisation et la création des rapports • Création de nouveaux rapports avec Power BI sur des rapports SSRS utilisant le langage MDX Environnement : Azure SQL Server, Azure Data Factory, Logic Apps, Microsoft Flow, Azure Blob Storage, Power BI, Power Flow, DAX, Tabular Models, SharePoint, MDX, Langage M, Azure Devops (Agile)

Projet : S2P3 Migration RDL : L'assistance concerne la migration de rapports multidimensionnelles vers le modèle tabulaire dans Azure, ainsi que la migration des requêtes MDX vers du DAX. Les rapports doivent être ensuite publier et tester via Power BI. Réalisations : • Analyser les différents rapports à migrer : Code XML des fichiers RDL • Accès au cube on-premise multidimensionnelle et définir le mapping correspondant au model tabulaire d’Azure Analysis Service • Utiliser l’outil RDL Migration Tools, afin de convertir les rapports SSRS en rapport compatible Power BI Report Builder (Paginated Report) • Ecrire Script PowerShell permettant d’extraire toutes les requêtes MDX des fichiers RDL (SSRS) et les sauvegarder dans un fichier CSV. • Préparation de la structure des fichiers CSV devant contenir l’équivalence MDX vs DAX des différents rapports SSRS (fichier RDL) • Ecriture Script PowerShell, afin d’automatise la migration des requêtes MDX de tous les Datasets vers du DAX ainsi que les informations des attributs des rapports SSRS. • Publier les rapports sur le portail Power BI • Formation des développeurs et servir de support Environnement : Power BI Report Builder, Azure Analysis Services, Dax Stuio, Power BI Premium, MDX, DAX, SSAS (MultiDim & Tabular Models), PowerShell, SSRS, SQL Server Data Tools, SQL server 2014/2016

Projet : Pour plusieurs clients, j’interviens sur plusieurs projets BI au tour de la technologie Microsoft BI, Informatica PowerCenter. Clients : CIBLEX, FRED, ANRU, AXA Réassurance, HILTI, UNILEVER Réalisations : • Analyse et rédaction des documents de chiffrage pour les modifications et évolutions proposées par les clients • Développement/modification des procédures stockées d’alimentation des tablesABK 7 • Alimentation des DataWareHouse et DataMart grâce à Informatica PowerCenter et SSIS • Planification des tâches via SQL Serveur Agent • Conception/Modification des cubes avec SSAS • Développement/Modification des rapports SSRS, Crystal Report • Création des abonnements pilotés par des données via SQL Serveur Reporting Service • Installation, configuration et administration de Power BI Report Service On-Premise • Développement des rapports via Power BI Desktop • Formation des users sur l’utilisation de l’outil Power BI Desktop • Mise en production sur environnement RECETTE et PRODUCTION • Rédaction de la documentation technique d’installation et d’implémentation de la solution • Rédaction de la documentation d’utilisation pour les utilisateurs Environnement : SQL Server 2012/14/16, Oracle 11g, Informatica PowerCenter, MS SSIS, SSAS, SSRS, MDX, VS 2015, Power BI Desktop, Excel 2013/16

Projet : ReCube Reinsurance Analytics : Implémentation d’un cube SSAS pour analyse des contrats et transaction chez Scor. Réalisations : • Création des vues (121) et tables (3) sur le serveur NETEZZA, servant de modèle de donnée pour le développement du cube. • Développement des procédures stocké d’alimentation des tables Contrat (4 millions de lignes), Transaction Group (30 milles lignes), One GL Attributes • Conception du cube via SSAS: 20 Dimensions, 2 Tables de faits : Booking Fact (plus de 400 millions de lignes) et SCOPGP (près de 4 millions de lignes) • Création des mesures calculées, d’un rôle et d’une perspective dans le cube • Analyse sur le choix du mode de stockage dans le cube: ROLAP/MOLAP • Développement des packages SSIS de création de partitions et process du cube. • Assistance à la mise en production sur environnement UAT • Rédaction de la documentation technique d’installation et d’implémentation de la solution • Rédaction de la documentation d’utilisation pour les utilisateurs Environnement : SQL Server 2014, MS SSIS, SSAS, MDX, VS 2015, Netezza

Réalisations : • Ecriture des requêtes MDX d’extraction des données des cubes Sell-In, Contract Management et Rex • Développement des rapports SSRS (plus de 20) : volume vente, suivi activité Contractuelle, suivi Budgétaire Contrat, suivi des visites… • Développement des rapports DataZen pour plusieurs plateformes (Mobile, IPAD) • Configuration et gestion des abonnements mail avec SSRS. • Publication et administration des rapports sur SharePoint • Développement des packages SSIS pour l’extraction des données dans les cubes. • Création de modèles DataZen • Conception d’un entrepôt de donnée pour la gestion des référencements et diagnostic chez les clients • Conception des packages SSIS pour l’alimentation du DWH • Création du modèle Power Pivot d’analyse des référencements et diagnostics Environnement : SQL Server 2014, MS SSIS, SSRS, SSAS, MDX, DataZen, Power Pivot, SharePoint 2013

Projet : Cinke-Pilotage : Mise en place d’un système décisionnel pour la production d’indicateurs de pilotage de l’activité de la gestion des interventions par ERDF Réalisation : • Evolution de la base de connaissance MDS (Master Data Services) • Développement des rapports SSRS pour la mise à disposition des indicateurs de sinoptic, pictrel, igdi • Développement de packages SSIS de traitement des flux des applications opérationnelles pictrel, sinoptic, igdi • Ecriture de procédures stockées utilisées dans les rapports • Intégration de solutions de surveillance du traitement des flux(Nessie) pour l’opérateur informatique • Optimisation des performances des requêtes utilisées par les rapports • Echange avec les équipes de « fonctionnels » ou le métier préciser les spécifications ou comprendre le métier concerné par un indicateur • Développement d’un cube prototype SSAS • Optimisation de requêtes MDX et SQL Environnement : Méthode AGILE, SQL Server 2014, SSAS Multidim, MDX, SSRS, SSIS, Power Bi(Power Pivot, PowerView, Power Query, Power Map), MDS, DQS, SharePoint, Quality Center