Rim Bozari

• Analyse des besoins métiers (production, finance, qualité) pour concevoir des solutions de visualisation et d’automatisation adaptées aux processus industriels. • Développement de tableaux de bord Power BI pour le suivi des KPIs (production, qualité, coûts), avec modélisation des données via DAX et Power Query. • Conception de flux automatisés avec Power Automate, en réponse à des demandes métiers variées : automatisation de tâches, notifications, synchronisation de fichiers ou processus manuels répétitifs. • Gestion des tickets ServiceNow : analyse des demandes, identification des solutions BI ou automatisées, mise en œuvre et suivi. • Pilotage complet de la migration des rapports SSRS vers Power BI : audit des rapports existants, refonte des modèles de données, création de rapports interactifs et optimisés. • Documentation détaillée des rapports, flux automatisés et processus BI (Power BI, OBI), pour garantir la traçabilité, la maintenabilité et faciliter la passation. • Travail dans un environnement Azure (Power BI, Azure Data Factory, SQL Server), avec gestion de flux de données multi-sources (Navision, Excel, CRM...). • Collaboration étroite avec les équipes métiers et IT : recueil de besoins, ateliers de validation, accompagnement au changement.

• Intégration du système source REKLA dans l’écosystème BI local, dans le cadre de l’industrialisation des flux de données. • Conception et développement d’extracteurs de données pour alimenter automatiquement les couches Staging, ODS, Data Warehouse et Datamart. • Calcul et chargement des indicateurs métiers, puis restitution via des tableaux de bord BO, intégrés aux besoins de pilotage du réseau d’agences. • Réalisation de trois tableaux de bord (hebdomadaire, par Business Object, groupe), ainsi que la conception d’un univers SAP BO pour les utilisateurs finaux.

• Analyse des données clients issues des enquêtes de satisfaction et du CRM pour identifier les leviers d’insatisfaction. • Préparation des données : nettoyage, traitement des valeurs manquantes, encodage des variables catégorielles, standardisation. • Mise en œuvre et évaluation de modèles supervisés de classification : régression logistique, Random Forest, SVM, XGBoost. • Optimisation des modèles via validation croisée et tuning des hyperparamètres (GridSearch), amélioration de la précision jusqu’à 85 • Restitution des résultats à l’équipe CRM avec des recommandations pour orienter les campagnes de fidélisation.