Ziyed Ben Yahya

– Analyse et résolution des tickets Jira relatifs aux incohérences de données. – Identification des causes d'écarts entre le Country of Purchase et le Market of Purchase. – Évaluation de l'impact des anomalies : nombre de transactions, volume de clients et chiffre d'affaires impacté. – Proposition de solutions correctives pour fiabiliser la donnée et améliorer la cohérence entre systèmes. – Mise en place d'un KPI “First Time Right” (FTR) sur le dashboard Europe, destiné à améliorer la complétude et la qualité des données clients lors de l'achat en boutique. – Ce KPI est destiné à être utilisé comme indicateur de performance pour le calcul des primes des Sales Associates, en fonction de leur taux de FTR.

Dans le cadre du projet Saphir, visant la création d'un référentiel client mondial, mon rôle consiste à définir et proposer les méthodes d'initialisation des données clients à partir de différentes sources : Customer Datalake (RCU), CEGID (plaques Y2 par zone), WEB (Nova) et CRM. – Proposition des méthodes d'initialisation au data architecte client. – Organisation de tests d'initialisation sur un échantillon d'1 million de clients en environnement UAT, en collaboration avec les développeurs des systèmes concernés. – Validation technique et présentation des résultats de performance aux architectes pour arbitrage. – Validation de 8 millions de numéros de téléphone et 6 millions d'adresses e-mail avec le prestataire DQE selon les règles métiers (ex. : clients retail avec consentement et formats valides). – Extraction des données via l'équipe Customer Datalake, chiffrement via VeraCrypt, puis exécution de l'algorithme de validation DQE sur une VM sécurisée Hermès. – Transmission des résultats enrichis (champ valid/invalid et motif) pour intégration dans le Datalake.

Au sein de la Data Factory, participation aux activités de gouvernance, qualité et stratégie de la donnée. – Analyse et qualification des problématiques de Data Quality pour le domaine Client. – Proposition de règles techniques pour la fusion de comptes, le profiling et la gestion des consentements. – Documentation des dépendances et flux de données dans Data Galaxy, validation avec les Data Owners. – Analyse des flux inter-systèmes (Cegid, SFMC, Data Platform GCP) pour identifier les causes d'incidents. – Contribution à la mise en place d'une API de validation des médias (téléphone, réseaux sociaux) conforme aux normes LVMH, RGPD et PIPL. – Gestion des tickets Jira et habilitations ServiceNow pour les dashboards de qualité. – Pilotage de la migration des dashboards (Data Cockpit Client / Produit / Data Capture) vers Power BI. – Réalisation d'analyses ponctuelles : scoring de qualité, segmentation client (Elite / VGC / GC) via SAS, Python et Dataiku. – Participation à la gouvernance des données : attribution des rôles (Data Steward / Data Owner), documentation des KPI et glossaires métiers. – Amélioration continue de la qualité des données Clients, RH et Produits via indicateurs statistiques. – Conformité aux réglementations GDPR, PIPL (China CBDT) et Consent Profiling (Korea).

Direction Financière – Sous-direction DPRG (Pilotage et tableaux de bord Groupe) – Animation de comités projet et coordination avec les équipes métiers des 10 caisses régionales. – Validation des règles de calcul des KPI business et alignement avec les standards Groupe. – Pilotage des socles communautaires (Sinistralité, Portefeuille, Développement). – Support technico-fonctionnel sur la validation des flux et modèles de données. – Conception et suivi des dashboards Qlik Sense (gestion des accès par entité). – Analyses financières (S2, IFRS17) et création d'un dashboard de suivi COVID-19.

– Rôle de Data Steward au sein d'un Data Lab. – Animation d'ateliers inter-directions pour la définition de KPI de performance Data Quality. – Création de dashboards sous SAS et Qlik Sense. – Migration vers une infrastructure Cloud Azure et automatisation des flux de reporting (Python, SQL, Excel).

– Développement de tableaux de bord (C#, Oracle, VBA). – Conception de flux ETL pour la réconciliation des données de facturation.