AYA IDOUISSAADEN

– En interne, dans le cadre de mon stage de fin d'études, j'ai participé au pilotage d'un projet de modernisation du reporting: migration des reportings BO / Tableau (+80 rapports) vers Power BI ainsi que la refonte du reporting leasing et financier du groupe. – Cadrage et pilotage de la réalisation : Interface entre les directions métiers et les équipes techniques; audit de l'existant, animation des points de suivi, arbitrage et gestion des risques (délais, qualité des données). – Conception fonctionnelle: Traduction des besoins métier en spécifications fonctionelles. – Industrialisation des datasets et déploiements: Structuration et optimisation des datasets Power BI, mise en place de bonnes pratiques d'industrialisation et de CI/CD (gestion des environnements Dev/Test/Prod et sécurisation des mises en production). – Assurance qualité et recette : Définition de la stratégie de test, organisation de la recette utilisateur et validation de la cohérence des données entre les anciens et les nouveaux outils. – Accompagnement dans l'adoption des nouveaux outils BI: Création de supports pédagogiques (guides, FAQ), animation d'ateliers et formation des équipes pour favoriser et renforcer l'autonomie des utilisateurs. – Outils : PowerBI (Power Query, Dax, TMDL), GCP (BigQuery), Snowflake, dbt, Python, SQL, Git, Dynamics 365, Tabular Editor, Talend, Jira

– Industrialisation du pilotage décisionnel et fiabilisation des flux de données dans un écosysteme Power BI – Industrialisation des datasets & Performance: Déploiement et certification de datasets Power BI partagés, oprtimisés pour la performance. – Architecture & Data Engineering: Conception de modèles SQL et automatisation des flux ETL/ELT via Alteryx et Python. – Assurance qualité: Mise en œuvre de protocoles de qualité automatisés pour assurer l'intégrité et la fiabilité absolue des données sources jusqu'aux rapports. – Gouvernance & BI Ops: Contribution au Centre d'Excellence (COE) Power BI : gestion des accès (RLS, conformité RGPD) et support à l'implémentation de pipelines CI/CD pour le déploiement automatisé. – Collaboration Métier : recueil des besoins, définition des KPIs et documentantion. – Outils : Power BI, BigQuery, Snowflake, dbt, Python, SQL, Power Query, Dax Tabular Editor, Dataiku, Alteryx

– Stage de fin d'études - Contexte: Optimisation de la fiabilité des reportings critiques (Finance/Risque) dans un environnement bancaire multisources. – Analyser la qualité des données utilisées dans les reportings bancaires. – Définition et implémentation de règles de qualité (complétude, cohérence, unicité, fraîcheur) – Développer des contrôles automatisés en SQL et Python – Conception de tableaux de bord Bl pour le pilotage de la qualité des données – Analyser les anomalies et identification des causes racines – Collaborer avec les équipes métiers et IT – Contribution à l'amélioration de la fiabilité des reportings décisionnels