LAURE MAGOUGOUE TOUALEU

EXPÉRIENCE Consultante BI & Data Analyst Safran 10/2025 - Présent France Architecturé et déployé un pipeline de données end-to-end on-premise pour centraliser les données de 6 systèmes métiers et IT SCCM, Active Directory, Nexthink, Exchange, CMDB, RH dans un environnement de 10 000 utilisateurs et équipements Optimisé les pipelines ETL via SQL Server CTE, procédures stockées, index), PowerShell et Python (pandas, requests), réduisant les temps de traitement de 50 % et améliorant la fiabilité des flux de données Appliqué des techniques avancées de data preparation (data cleaning, feature engineering, validation de cohérence et d'unicité) pour garantir la qualité et la fiabilité des datasets avant modélisation Modélisé les données en architecture Star Schema, conçu les tables de faits/dimensions et développé des mesures DAX avancées, optimisant les performances analytiques et la lisibilité des KPI pour les équipes métiers Conçu et automatisé 22 dashboards interactifs Power BI et SSRS couvrant 13 entités Safran IT, RH, Direction, Opérations), publiés sur Power BI Service avec rafraîchissement automatique quotidien via Data Gateway Mis en œuvre une gouvernance des données on-premise gestion des accès par rôle RBAC, contrôle des droits par entité, traçabilité des flux et conformité aux exigences de sécurité groupe Amélioré la fiabilité des KPI de 30 % grâce à des contrôles de Data Quality systématiques (cohérence, unicité, complétude) sur l'ensemble des sources intégrées Accompagné les équipes IT, RH et Direction dans l'appropriation des outils BI, favorisant une culture data-driven et des décisions basées sur des indicateurs fiables à l'échelle groupe

Consultante BI Junior Fastcube 04/2024 - 03/2025 France Développé et orchestré des pipelines ETL avec dbt et Snowflake, intégrant des données issues d'APIs, ERP, CRM et fichiers plats pour consolider l'information métier Conçu une architecture data scalable pour centraliser, historiser et sécuriser les données, permettant un accès en temps réel aux indicateurs Créé et automatisé plus de 15 dashboards interactifs Tableau et Power BI, fournissant des KPI financiers, opérationnels et clients aux équipes métiers Réalisé des analyses prédictives et exploratoires en Python (régression, clustering) pour anticiper les tendances commerciales et optimiser les processus décisionnels Conçu des processus de Data Quality avancés (contrôle de cohérence, unicité), améliorant la fiabilité des indicateurs critiques Automatisé les flux de reporting via Airflow et scripts Python, réduisant de 50 % le temps de traitement des données et éliminant les interventions manuelles Collaboré avec les équipes marketing, finance et opérationnelles pour définir les besoins métiers et créer des modèles de données adaptés