Ilias El Amrani

- Conception de pipelines ETL/ELT de données multi-sources (Power Query, AWS, SAP).

- Modélisation de données et création de vues SQL analytiques dans AWS (Athena, S3).

- Conception de dashboards interactifs pour les métiers : import des données brutes (SAP , AWS, ODBC, Excel), transformation, modélisation

et visualisation des données (Power BI, Power Query, Power Pivot, Power Automate).

- Développement de contrôles de qualité de données (Python, Soda Core) via Visual Studio Code, déployés dans Azure DevOps.

- Participation à des projets IA/Machine learning : cadrage des besoins métiers, identification des données nécessaires, et amélioration de la

qualité des datasets.

Missions à temps partiel (week-end) réalisées dans le cadre d’un accompagnement data pour une TPE (retail) :

📂 Gestion et structuration des données :

• Création d’une base de données complète regroupant l’ensemble des informations clients et des ventes depuis les factures.

• Collecte, extraction automatique et centralisation des données issues des factures PDF.

• Nettoyage, normalisation et mise en forme des données pour garantir leur qualité et leur exploitabilité.

• Mise en place d’une actualisation quotidienne automatisée afin de maintenir une base toujours à jour.

📊 Analyse et visualisation des données :

• Conception de reportings et dashboards via Power BI (CA, top produits, top clients, tendances mensuelles) pour faciliter la prise de décision du dirigeant.

• Analyse des ventes, des comportements clients et des performances produits.

• Identification des leviers commerciaux et recommandations actionnables pour optimiser l’activité.

📮 Enquêtes de satisfaction & relation client :

• Création et diffusion d’enquêtes de satisfaction via Google Forms.

• Analyse détaillée des résultats et recommandations pour améliorer l’expérience client.

• Mise en place d’un suivi simple de la satisfaction (taux de satisfaction / retours qualitatifs).

📂 Gestion et exploitation des données (Snowflake / SQL) :

• Création et administration de bases de données optimisées pour les besoins métier.

• Collecte, extraction, nettoyage et transformation des données pour garantir leur qualité et leur exploitabilité.

📊 Analyse et visualisation des données :

• Conception d’analyses statistiques avancées et de rapports ad hoc pour optimiser la prise de décision.

• Développement de dashboards et reportings automatisés sous Tableau/Tableau Server pour le suivi des KPIs clés (campagnes marketing, satisfaction client, production commerciale).

🎯 Optimisation et stratégie data :

• Ciblage et segmentation des apporteurs et des clients (campagnes marketing, satisfaction client, performances apporteurs).

• Étude des comportements clients et recommandations.

• Mise en place de processus d’automatisation pour réduire les tâches répétitives et optimiser l’efficacité opérationnelle.

📌 Gestion de projet (Remise en place d'envois automatiques d'enquêtes) :

• Analyse des données nécessaires pour assurer la continuité des enquêtes et garantir leur fiabilité.

• Rédaction de l’expression des besoins pour formaliser les attentes métier et les traduire en exigences techniques.

• Recette des workflows automatisés, en s’assurant du bon fonctionnement des envois et de la conformité des données.

📄 Documentation et partage de connaissances :

• Accompagnement et formation des équipes sur les bonnes pratiques en data.

• Rédaction de guides et modes opératoires pour standardiser l’utilisation des outils d’analyse de données.

⚖️ Gouvernance des données au sein de l’équipe :

• Interface entre l’équipe et le Data Office, en assurant le respect des normes et bonnes pratiques.

• Collaboration avec le Data Office pour documenter et structurer les référentiels de données.

• Suivi et application des règles de conformité RGPD et des standards internes.