Mohamed-Ali Kharrat

Projet : Développement d'une plateforme data centralisée sur Azure et Databricks pour optimiser le traitement, l'analyse et la visualisation des données, intégrant des systèmes ERP/CRM et des modèles prédictifs pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la prise de décision. Tâches principales : •Cadrage du projet en lien avec les parties prenantes métier : définition des objectifs, périmètre fonctionnel, roadmap et livrables attendus. •Gestion de projets data et coordination avec les équipes métier et IT. •Gestion des risques, coûts et suivi budgétaire des projets data. •Recueil des besoins métier et mise en œuvre de solutions data adaptées (Azure, Databricks, ETL/ELT, API). •Pilotage de l’intégration SAP/Salesforce, coordination des équipes IT et business •Mise en place et suivi des KPIs via Power BI pour l’optimisation des performances. •Utilisation des outils de gestion de projet (Jira, Confluence, Trello, MS Project) Réalisations : •Mise en place d’une plateforme unifiée de données permettant une meilleure exploitation des informations métiers via l’automatisation des traitements (Azure, Databricks). •Déploiement des dashboards Power BI pour suivre les performances et faciliter la prise de décision. •Déploiement d’un modèle de maintenance prédictive basé sur l’analyse des données IoT. •Optimisation de la consommation énergétique des équipements grâce à des modèles ML. •Pilotage de la mise en place de pipelines CI/CD pour garantir des déploiements automatisés, rapides et conformes aux exigences métier. KPI & Résultats : • -40% du temps de traitement des données via l’automatisation ETL. • -50% du temps d’analyse via les dashboards Power BI. • -60% des erreurs manuelles avec l’intégration automatisée SAP & Salesforce. • +30% des processus de vente, améliorant la réactivité des équipes. • -35% des coûts de maintenance grâce au modèle de prédiction des pannes. • -20% de la consommation énergétique via l’optimisation ML.

Projet : Développement d'une plateforme data sur Azure et Snowflake pour centraliser et analyser les données ERP, CRM et IoT, avec des modèles ML pour la maintenance prédictive et l'optimisation des performances commerciales et énergétiques. Tâches principales : •Pilotage du cadrage projet avec les équipes métier : définition des besoins, périmètre fonctionnel, jalons clés et résultats attendus. •Gestion de projets data, coordination avec les équipes métier (Finance, Marketing, Sales) et IT. •Gestion des coûts et des risques, suivi budgétaire des projets data. •Recueil des besoins métier et mise en œuvre de solutions data adaptées (Azure, Snowflake). •Suivi des développements et intégration des flux ERP (SAP), CRM et outils marketing. •Création de dashboards Power BI et suivi des KPIs pour optimiser la performance commerciale et industrielle. •Mise en œuvre de modèles ML (Azure ML) pour anticiper les pannes (maintenance prédictive). Réaliations •Mise en œuvre d’un Data Warehouse Snowflake structurant l’accès aux données pour les équipes métier (Sales, Marketing, Production). •Automatisation des flux de données pour fiabiliser les analyses et réduire les dépendances manuelles. •Déploiement de dashboards Power BI personnalisés selon les besoins des métiers (ex. analyse des ventes, campagnes, production). •Application de modèles de maintenance prédictive et de segmentation clients pour orienter les actions opérationnelles. •Optimisation des coûts et des stocks, via l’analyse des tendances de vente et prévisions en Snowflake. •Accompagnement des équipes métier (Sales & Marketing) dans l'utilisation des outils analytiques. Résultats & KPIs : • -35% de temps d’analyse grâce aux dashboards Power BI. • -30% d’arrêts machines grâce à la maintenance prédictive (Azure ML). • +40% d’efficacité des prévisions de vente via l’analyse des tendances (Snowflake). • +25% d’efficacité des équipes métier grâce à une meilleure accessibilité des données.

-Etude de faisabilité des unités de cogénération et développement des outils sous VBA qui permettent de faire le calcul pour ces unités.