Jean-Marc MINTSA

Activité indépendante orientée automatisation et développement de solutions data sur mesure pour des besoins métiers (gestion, RH, suivi opérationnel). • Développement d’outils automatisés sous Excel / VBA • Création d’applications métiers (AppSheet, Google Apps Script) • Conception de dashboards (Looker Studio) • Structuration et exploitation de données (Google Sheets, BigQuery) • Mise en place de solutions de suivi (RH, fournisseurs, pointage) • Automatisation de processus métier multi-clients

📌 Contexte de mission : Consultant Data Analyst via DeapData Dans le cadre d’une mission de production et d’optimisation de reporting réglementaire. --- 🛠️ Missions principales : Traitement de gros volumes de données dans SAS 7.1 et 8.3 (Data step, macros, formats). Amélioration et refactorisation de programmes existants pour optimiser les temps de traitement. Construction de flux automatisés basés sur des fichiers Excel (métadonnées, paramètres dynamiques). Gestion des imports/exports, typage automatique, contrôle des longueurs et des formats. Mise en place de logs SAS lisibles et détaillés pour fiabiliser les livrables. --- ✅ Résultats clés : Sécurisation de la chaîne de production sur plusieurs livrables sensibles. Industrialisation d’étapes critiques via macro-programmation paramétrée. Réduction significative du temps de relecture manuelle et des erreurs en production.

Consultant Data Analyst via DeapData. Mission sur un périmètre financier avec reprise d’un outil historique critique (Excel/VBA) utilisé pour des simulations complexes, dans un environnement où la connaissance fonctionnelle était partiellement perdue. • Analyse et compréhension d’un outil legacy complexe • Correction et optimisation de formules critiques • Automatisation de processus comptables (balances, journaux) • Structuration et fiabilisation de données multi-sources • Développement VBA avec génération de reporting automatisé • Intégration HTML/CSS pour restitution via Outlook

Consultant Data via DeapData Intervention sur des flux de données clients avec intégration dans des outils Excel existants, nécessitant des mécanismes d’automatisation hybrides entre SAS et VBA. • Développement de flux de transformation sous SAS • Gestion d’exports complexes vers Excel • Injection de paramètres dynamiques dans des fichiers Excel • Déclenchement automatisé de traitements VBA • Mise en place de logiques d’exécution conditionnelle • Amélioration de la robustesse des processus existants

Intervention sur les activités de pilotage bancaire (budget, activité commerciale, indicateurs financiers) dans un contexte de transformation décisionnelle, avec migration d’un système de reporting historique vers Power BI et fiabilisation des flux de données à forte volumétrie. • Production et analyse de tableaux de bord (hebdomadaires, mensuels) sur des volumes importants de données sous SAS • Développement et évolution d’outils de pilotage en réponse aux besoins métiers (recueil du besoin, développement, recette, livraison) • Participation aux processus budgétaires et à l’analyse des dépenses en lien avec les équipes finance et achats • Consolidation de données financières jusqu’au compte de résultat • Contribution à la migration d’un système décisionnel (.NET vers Power BI) • Refonte, rationalisation et création d’indicateurs (KPI) pour amélioration du pilotage • Développement de traitements de transformation de données sous SAS (DATA step) • Automatisation de flux de production (batch quotidiens, hebdomadaires, mensuels via VETOM) • Résolution d’incidents récurrents en production (stabilisation des traitements et fiabilisation des exécutions) • Traduction et adaptation de requêtes SQL vers SAS DATA step pour intégration dans les chaînes existantes • Réintégration et fiabilisation d’indicateurs abandonnés • Contribution à l’amélioration globale de la qualité et de la robustesse des données décisionnelles

Intervention sur des projets de recherche clinique portés par des investigateurs hospitaliers (AP-HP), avec mise en place et pilotage de dispositifs de collecte de données électroniques (eCRF), contrôle de la qualité des données et préparation des bases pour analyse statistique, dans un environnement multi-acteurs (médecins, ARC, chefs de projet, biostatisticiens). • Analyse des besoins projets et étude de faisabilité technique pour la collecte de données électroniques • Planification et participation au design des eCRF (cahiers d’observation électroniques) • Conception et paramétrage des formulaires de collecte (CleanWeb, RedCap) avec mise en place de contrôles de saisie • Organisation et pilotage des phases de vérification des données en interaction avec les différents acteurs projet • Développement et exécution de contrôles de cohérence des données (complétude, validité, respect protocole) • Intégration et contrôle de données issues de sources externes avec programmation de règles de validation • Gestion des anomalies et émission de requêtes (queries) auprès des ARC, avec suivi et traçabilité des corrections • Structuration et préparation des bases de données pour analyse statistique (création de variables, nettoyage, gel de base) • Réalisation d’analyses descriptives préliminaires • Rédaction de documents de suivi, de validation et de procédures de data management • Support aux utilisateurs eCRF et accompagnement des équipes sur les outils et processus • Participation aux réunions de suivi projet (revue de données, validation, coordination multi-acteurs

Intervention en Tierce Maintenance Applicative dans le cadre d’études cliniques, avec mise en place et suivi de dispositifs de collecte de données (eCRF) et contrôle de la qualité des données dans un environnement hospitalier multi-acteurs (investigateurs, ARC, chefs de projet, biostatisticiens). • Participation à la conception des cahiers d’observation (eCRF) et structuration des dispositifs de collecte de données • Paramétrage de formulaires et définition de règles de contrôle de saisie • Contrôle qualité des données sous R (cohérence, validité, complétude des variables) • Vérification de la conformité des données aux protocoles d’étude et aux contraintes réglementaires • Organisation et suivi des phases de vérification des données (pré-monitoring, revues de données) • Gestion des anomalies et interaction avec les équipes cliniques pour correction des données • Structuration et préparation des bases de données en vue des analyses statistiques • Développement d’un outil Excel de suivi d’activité des data managers (indicateurs, avancement, ancienneté) • Contribution à la documentation technique (procédures, suivi des modifications, traçabilité) • Participation aux réunions projet (suivi d’étude, validation, coordination multi-acteurs)

Analyse de données opérationnelles dans un environnement industriel (SAV, logistique, réparation), avec production d’indicateurs pour le pilotage d’activité multi-clients. • Production d’indicateurs sur flux logistiques • Analyse des écarts prévisions vs réel • Suivi des flux (réception, réparation, expédition) • Analyse des pannes produits • Rapprochement avec données de facturation • Reporting multi-clients (Orange, Bouygues, Free) • Suivi performance hotline

Analyse et valorisation d'une étude sur l'impact social d'un événement équestre international «Mondial du Lion - événement Haras nationaux» .

automatisation de tableaux de bord. cartographie.

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