Mohammed Fassi Fehri

Contexte : Mise en place d’une plateforme analytique pour l’analyse de transactions clients, visant à produire des indicateurs clés pour la détection d’opportunités commerciales et le suivi de la performance réseau. Missions : • Traitement de plusieurs milliards de lignes de transactions quotidiennes provenant de sources variées internes (bases de données, API internes, et systèmes tiers). • Conception, développement et maintenance du data warehouse pour l'intégration et la transformation des données, afin de calculer des métriques métier telles que : • Taux d’utilisation des cartes (fréquence, montants moyens) • Segmentation client (profil dépensier, habitudes de paiement) • Taux d’équipement produit (produits bancaires détenus contre disponibles) • Optimisation des requêtes SQL pour améliorer les performances d'exécution et réduire le coût des traitements de données. • Intégration de Google Cloud Platform (BigQuery) pour le traitement de grandes quantités de données en temps réel et le calcul de métriques complexes. Réalisations clés : • Réduction de 40 % du temps de calcul des indicateurs grâce à l’optimisation des requêtes SQL. • Mise à disposition rapide des indicateurs clés de performance (KPI) permettant une réaction plus rapide des équipes commerciales aux opportunités identifiées.

Contexte : Mission au sein de la direction data pour concevoir et industrialiser un système d’indicateurs clés (KPI) sur les sinistres, afin d'améliorer le pilotage opérationnel et la prise de décision métier, en intégrant et valorisant les données issues de sources internes multiples. Missions : • Création de pipelines de données automatisés pour l’ingestion, l’intégration et la transformation des données issues de sources internes variées, permettant de produire des KPI sur les sinistres via Power BI (délais de traitement, coûts, taux de résolution). • Conception de modèles ETL dans Google Cloud Platform (BigQuery) pour intégrer, transformer et nettoyer les données, tout en appliquant les meilleures pratiques des gouvernances de données pour garantir la performance et la fiabilité des données. • Mise en place de requêtes SQL pour le traitement des données, incluant le nettoyage, l’enrichissement et le calcul de métriques complexes relatives aux sinistres. • Utilisation de Power BI pour le traitement de grandes volumétries de données en temps réel, facilitant ainsi le calcul de KPI dynamiques et la génération d’insights sur les sinistres. Réalisations clés : • Optimisation du temps d’accès aux indicateurs clés pour les analystes métier de 35 %. • Fiabilisation des rapports grâce à l’automatisation et à la mise en place de contrôles qualité systématiques. • Amélioration de la réactivité des équipes opérationnelles dans le suivi et la résolution des sinistres.

Situation : Gestion et transformation des données pour améliorer l'intégration des processus métiers, tout en assurant la qualité et la fiabilité des données. Tâches : • Analyser et transformer les données pour répondre aux besoins métiers tout en garantissant leur qualité et leur fiabilité. • Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour définir des solutions fonctionnelles adaptées aux exigences des projets. Actions : • Développer et maintenir des flux de données pour automatiser les processus d'intégration et améliorer l'efficacité. • Réaliser des mappings entre les sources et cibles de données pour structurer et transformer les données. • Tester, valider et documenter les processus de transformation des données pour assurer leur conformité et qualité. Résultats : • Réduction des délais de traitement des données de 15 % grâce à l’automatisation des processus d’intégration. • Amélioration de la qualité et de la cohérence des données grâce à des processus d’intégration optimisés. • Optimisation des flux de données permettant une amélioration continue des performances des systèmes. Environnement technique : Talend, Bases de données (SQL), Méthode Agile

Situation : Conception de solutions de Business Intelligence pour améliorer la visibilité des performances commerciales. Tâches : Création de rapports interactifs avec Power BI, analyse des données commerciales et élaboration de dashboards pour générer des insights et suivre les KPIs. Actions : Mise en place de solutions ETL pour intégrer les données provenant de diverses sources, développement de solutions visuelles pour faciliter l'analyse des résultats commerciaux. Résultats : Optimisation des processus décisionnels grâce à des rapports interactifs, réduction de 15% des erreurs grâce à une meilleure qualité des données. Environnement technique : Power BI, SQL, ETL