Zakaria K

• Valorisation de données opérationnelles : analyses ad-hoc, définition de KPI et restitution aux parties prenantes. • Développement de datasets analytiques en SQL et structuration de datamarts (faits/dimensions). • Industrialisation de transformations avec dbt et documentation des règles métiers. • Conception de tableaux de bord décisionnels sous Power BI (modèle, DAX, mesures) pour le pilotage. • Contribution à la gouvernance : qualité, standards, audit de requêtes, traçabilité et data lineage.

• Analyses de données bancaires : suivi d’activité, performance, contrôles et fiabilisation des KPI. • Requêtage SQL avancé et création de datasets d’exposition pour le reporting. • Mise en place de règles de qualité et documentation des indicateurs pour les métiers.

• Analyses exploratoires et construction de jeux de données analytiques exploitables par la BI. • Restitution et data storytelling auprès des métiers ; production d’indicateurs et recommandations. • Contributions analytiques sur Databricks et traitements distribués avec Spark.

• Analyse de données industrielles : consolidation, nettoyage et synthèse pour reporting métier. • Structuration de jeux de données pour tableaux de bord et suivi de performance. • Collaboration étroite avec les équipes business et data.

• Analyse de données issues de projets IoT et métiers ; EDA et restitution des résultats. • Contribution à la structuration de référentiels MDM et définition de Golden Records. • Fiabilisation des données de référence et alimentation de bases d’exposition pour reporting.

• Analyse détaillée des besoins métiers (finance, commerce, opérations) et formalisation des cas d’usage décisionnels. • Conception et maintenance de modèles décisionnels (schémas en étoile, faits/dimensions, historisation). • Développement de bases de données d’exposition dédiées au reporting et au pilotage stratégique. • Mise en place de référentiels MDM et définition des Golden Records (clients, produits, contrats). • Création/maintenance du datalog (catalogue, dictionnaire de données, règles métiers). • Mise en œuvre du data lineage (traçabilité de bout en bout des flux et transformations). • Réalisation d’audits de code SQL/BI (performance, lisibilité, respect des standards). • Mise en place de contrôles data quality et suivi des indicateurs de fiabilité ; documentation des traitements.