Kévin Nédellec

📌 Contexte : Refonte complète de la Data Platform du groupe sur Microsoft Fabric. Principal défi : faire tenir la plateforme sur une capacité F2, qui saturait (200 %+ de consommation moyenne), face à une volumétrie en hausse constante. Objectif atteint avec une consommation stabilisée autour de 30 %. ✅ Missions : • Lead technique et conception de l'architecture cible : plateforme medallion orchestrée par dbt. • Provisioning de l'ensemble de l'infrastructure Azure et Fabric en Infrastructure as Code avec Terraform (capacités, workspaces, sécurité, environnements). • Développement d'un framework d'ingestion metadata-driven en Python unifiant plus de 20 sources de données. • Structuration de la couche de transformation sous dbt : modèles SQL standardisés, tests de qualité de données et documentation. • Mise en place de pipelines CI/CD sur Azure DevOps (Fabric et Terraform) pour fiabiliser les mises en production. • Refonte de la couche sémantique : datasets certifiés en Direct Lake remplaçant une multitude de modèles Import dédiés à chaque rapport. • Pilotage des capacités Fabric et réduction de la consommation de compute (FinOps, CU divisé par 7). • Livraison de rapports Power BI à destination des directions Finance, Asset Management et MCVE. 🛠️ Stack technique : Microsoft Fabric, dbt, Power BI, Terraform, Azure DevOps, SQL, Python.

📌 Contexte : Accompagnement du groupe dans la migration de leur écosystème legacy (Talend / MariaDB) vers Microsoft Fabric avec un objectif clair : construire une plateforme data plus scalable, plus gouvernée et plus simple à exploiter par les équipes métiers. Je suis intervenu à la fois sur l'architecture cible, les standards de développement et l'industrialisation des flux. ✅ Missions : • Design et lead technique de la plateforme, déploiement d'une architecture medallion orchestrée par dbt. • Conception d'un framework d'ingestion "metadata-driven", centralisant les données de 50+ sources. • Industrialisation des transformations avec dbt : mise en place d'une modélisation SQL robuste incluant tests de Data Quality et documentation dynamique. • Intégration complète du CI/CD sur Azure DevOps pour sécuriser les déploiements. • Modélisation de datasets certifiés en mode Direct Lake, remplaçant l'ancien modèle fragmenté (un dataset en mode Import par rapport). • Administration des capacités Fabric et optimisation des coûts de compute (FinOps). • Déploiement de rapports Power BI pour les directions (Finance, Sales, Marketing, Achats). 🛠️ Stack technique : Microsoft Fabric, dbt, Power BI, Git, Azure DevOps, OneLake, SQL, PySpark.

📌 Contexte : Mise en place d’une infrastructure BI 100% Cloud sur Azure. L’enjeu a été de centraliser la data issue de l’ERP du groupe à l'échelle internationale pour offrir une vision consolidée et fiable de l'activité. La mission combinait enjeux d'architecture, de fiabilité des flux, de performance analytique et de gouvernance sur un périmètre multi-pays. ✅ Missions : • Design et déploiement d’une plateforme de données de bout-en-bout (Azure Synapse Analytics, Data Factory et ADLS Gen2). • Encadrement technique d'une équipe de 3 Data Engineers et 2 Data Analysts. Définition des standards de développement, mise en place des revues de code systématiques et diffusion des bonnes pratiques. • Implémentation d'une modélisation en étoile (Star Schema) optimisée pour garantir des performances de requêtage élevées sur des volumes internationaux. • Industrialisation des déploiements via la mise en place de processus CI/CD sur Azure DevOps. • Pilotage de Power BI Premium : création de rapports complexes pour les besoins opérationnels et de rapports paginés pour répondre aux exigences réglementaires et au reporting de masse. • Optimisation FinOps des coûts de compute Azure (Synapse & ADF). 🛠️ Stack technique : Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, ADLS Gen2, Power BI Premium, Azure DevOps, SQL.

📌 Contexte : Mission d'expertise technique pour le département maintenance visant à stabiliser et optimiser les flux de données critiques liés à l'exploitation aéronautique. ✅ Missions : • Refactoring de requêtes T-SQL complexes et de procédures stockées sur SQL Server. • Conception et maintenance de rapports paginés complexes via AMOS • Développement de vues et scripts avancés • Traduction des besoins opérationnels en indicateurs techniques 🛠️ Stack technique : SQL Server, T-SQL (Stored Procedures, Views), AMOS, XML.

📌 Contexte : Pilotage de la transition technologique de l'écosystème BI du groupe. L'enjeu a été de moderniser l'infrastructure en migrant d'un environnement Oracle vers une stack MSBI On Premise. ✅ Missions : • Responsable du passage de l'écosystème Oracle (ODI/OBIEE) vers la stack Microsoft (SSIS, SSAS, SSRS, Power BI). • Analyse de schémas complexes et de procédures stockées Oracle pour traduire les règles métiers. • Mise en place de Master Data Services pour la gouvernance des référentiels et optimisation des flux ETL. • Développement de rapports opérationnels sous SSRS et introduction de Power BI pour les dashboards d'aide à la décision. • Développement Full-Stack Data : conception de Webservices via Java Spring pour l'automatisation des échanges entre applications métiers et l’entrepôt de données. 🛠️ Stack technique : SQL Server (SSIS, SSAS, SSRS, MDS, T-SQL), Power BI, Oracle (ODI, OBIEE, PL-SQL).