• Construire un Référentiel de Données composé des données élémentaires brutes issues des acteurs du système et de données complexes à des fins analytiques.
• Identifier et collecter les Master and Reference Data.
• Modélisation relationnelle et décisionnelle de la base de données (SnowFlake Schema), et création des liens entre les différentes tables (Primary and Foreing Keys).
• Automatiser le chargement et l’importation des données, (filtrer et combiner les données issues de plusieurs sources). (Power Query, M).
• Elaborer un système de gestion des erreurs et Création des contrôles de la Data Quality (Power Query, script ‘’M’’).
• Créer des tables calculées de données issues d’autres tables et fonctions (Power Pivot, DAX).
• Créer des Date Tables pour la gestion de l’historisation (Time Intelligence).
• Hiérarchiser les données sur plusieurs niveaux pour les besoins analytiques.
• Utiliser les fonctions avancées du DAX pour la création des mesures complexes, (KPI).
• Elaborer les Reportings pour les instances de l’entreprise et du groupe avec la bonne granularité d’information.
• Création des graphiques complexes avec Python (Matplotlib, Seaborn, Pandas).
• Création des visuels en utilisant les différents modèles de Power bi.
• Elaborer les outils analytiques pour aider au pilotage et à la décision (Mesures, Filtres).
• Elaborer les tableaux de bord interactifs permettant la recherche d’information sur le référentiel de données aux acteurs habilités.
• Conception, mise en place de flux de données (Intégration, migration reprise d'historique).
• Automatiser l’exportation de données via Power Automate (de Power BI vers Excel).
• Automatiser le déplacement des fichiers exportés vers un répertoire pour les besoins d’archivage via un script Bash.
• Publier les rapports via Power bi Services