Mehdi - Data Analyst - Dashboard Conception
Ref : 210506A002-
92270 BOIS-COLOMBES
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Data Analyst (31 ans)
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Télétravail uniquement
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Mandataire social de sa structure Freelance (SARL, SAS, EURL, etc)
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Data Analyst & DataViz Tableau
DecathlonJan 2023 - Jan 2023Mission : En tant que développeur Fron, au sein de l'équipe Unified Commerce, je suis amené à migrer le Front du
Environnement technique : : Tableau Software, Quicksight, JIRA, Databricks, Redshift, SQL.
dashboard Instore Traffic Analysis afin de répondre à la stratégie BI avoir la capacité de maintenance en Tableau dans le
futur.
Contexte :
Les magasins animent le traffic par heure au travers de l’outil MyGame, via un dashboards Quicksight embedded.
Exigences fonctionnelles
Les mêmes informations doivent y apparaitre, avec les mêmes filtres.
Dupliquer le dashboard avec les mêmes graph, etc… puis optimisation.
Dépendances
Migration du Back
Solution technique
Migration en Tableau
Amélioration dans la viz' tout en sachant que la population cible est une population magasin qui souhaite une viz' claire
pour une prise de décision rapide.
Tests et résultats attendus
Non régression dans les données affichées
Méthodologie : Scrum -
Data Analyst & DataViz Power BI
Louis Vuitton Moët Hennessy (Luxe)Jan 2022 - Jan 2023Mission : En tant que data analyst du groupe « Insight & Customer Experience », j’ai été amené à créer des rapports
Méthodologie : Scrum. Environnement technique : Power BI, Power BI Server, MS Excel, Microsoft SQL Server Management Studio, DaxStudio, Tabular Editor.
pour LVMH pour ses 5 divisions et ses 9 maisons à travers le monde.
Réalisation :
• Gérer le développement du tableau de bord avec un plan de projet clair et efficace pour les 5 divisions :«
Beauty », « Fashion & Leather Goods », « Pafumes & Cosmetics », « Watch & jewelry» et « Wines & Spirit ».
Mehdi AFFES – Data Analyst
mehdi.affes1992@gmail.com
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• Collectez des données de suivi financières, e-business en ligne et CRM à partir de différentes sources à la
suite d’un processus semi-automatisé, à l’aide de PowerBI.
• Examiner les données produites selon un modèle avec des définitions cohérentes pour le suivi normalisé des
indicateurs de performance omnicanaux, la prise de décision éclairée et le partage des rapports
• Analyser l’évolution de la performance, en suivant chaque mois l’évolution des KPI des groupes, en préparant
une vue consolidée et synthétique des progrès réalisés en étroite collaboration avec l’Insights Manager
• Collaborez avec l’équipe des finances, ainsi qu’avec d’autres analystes de tableaux de bord NPS, CRM et ecommerce pour créer un tableau de bord cohérent entre les KPI, en mettant en œuvre des moyens efficaces
de collaboration.
• Promouvoir une gouvernance réussie avec les principales parties prenantes du groupe, en assurant la cocréation et en atteignant les mêmes objectifs, en examinant et en remettant en question les rapports pour une
utilisation optimisée, en recueillant les commentaires des utilisateurs, en optimisant l’expérience utilisateur.
• Gérer la distribution des rapports grâce à une livraison pratique des rapports et être fiable pour le contrôle et
la correction des données, en veillant à ce que les résultats et les valeurs fournis soient propres (données
sensibles)
• Définissez le flux de données et la périodicité pour synchroniser le traitement des données.
• Définir l’algorithme d’auto-apprentissage qui traitera les données d’entrée
• Utiliser les compétences en visualisation de données pour développer une matrice claire et compréhensible
Résultat :
• Fournir des évolutions et des implémentations de tableaux de bord pour permettre la livraison de rapports.
• Gérer et optimiser le programme en collaboration avec les principales parties prenantes du groupe et être
responsable de l’identification des besoins commerciaux / fonctionnels et des données / technologie, de la
définition des processus et des outils. Concentrez-vous sur la collecte et la vérification de données financières
et sur site sensibles provenant de différentes sources, la validation des résultats et la production de rapports
aux publics de niveau C dans l’ensemble du groupe.
• Associez-vousaux gestionnaires Insights + NPS.
• Le succès de l’automatisation du traitement des données
• Exportation réussie de NPS mot à mot par catégorie et par moi -
Data Analyst et DataViz Power BI
Cdiscount (E-Commerce)Jan 2021 - Jan 2022Mission : Au sein de la direction de la marque Cdiscount, je suis intervenu en tant que Lead Data Analyst au sein d’une
Méthodologie : Scrum. Environnement technique : Power BI Destop, Power BI Server, MS Excel, Microsoft SQL Server Management Studio.
équipe de 5 personnes « études & médias » qui gère l’achat de media planning et les achats publicitaires.
Réalisation:
1. Traitement et analyse des données de recherche sur les médias :
• Récupération des fichiers bruts auprès des instituts et qualification des données.
• Etudes sur les images de marque, entre Cdiscount et concurrents, forces et faiblesses par rapport aux autres
acteurs, évolutions par rapport aux concurrents, évaluation du marché.
• Extraction des points clés des données et proposition de recommandations d’action.
• Manipuler des données « excel », des graphiques et trier les données afin d’avoir les bons éléments.
Mehdi AFFES – Data Analyst
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• Présentation des résultats, esprit de synthèse, esprit de reporting.
2. Section de l’analyse globale : Planification du rendement des médias et rapports :
• Différentes sources de données selon les canaux, les tableaux, les rapports.
• Budget utilisé pour chaque média, ventilé par jour.
• Rapports de performance basés sur les campagnes, intégration avec Salesforce.
• Rattrapage des données historiques.
• Intégration des données.
Résultat:
1. INVESTIR LE MARCHÉ DES MÉDIAS
• Comparaison des investissements du S1 2021 au S1 2020.
• Focus sur les pure players : Amazon + Backmarket + Manomano + Leroy Merlin + Rakuten + Showroom privé +
Veepee + Cdiscount.
• Focus par marché 1 : DIY = Castorama + Manomano + Leroy Merlin.
• Focus by market 2: Furniture/decoration = Ikea + Maison du Monde + Conforama + La Redoute.
• Tendances d’investissement sur le marché dans son ensemble.
• Tendances de l’investissement par les médias.
• Evolution par période (T1 / T1 + T2; par mois; par semaine).
• Présentation de ces éléments et conclusion avec Learnings.
2. SUPPORT DU TABLEAU DE BORD
• Même type d’analyse effectué que ci-dessus mais cette fois basé uniquement sur le Cdiscount avec les
montants réels (vs les données Kantar qui sont des données brutes de marché). -
Data Analyst et DataViz Tableau Software
General Mills (Agroalimentaire)Jan 2020 - Jan 2021Mission : Au sein du département E-commerce, la mission visait à créer un tableau de bord « eCommerce Retail Digital
Méthodologie : Scrum. Environnement technique : Tableau Server, Tableau Desktop version 2020.2.9, MS Excel, Microsoft SQL Server Management Studio, Nielsen.
Media » pour la France, le Royaume-Uni et l’Australie, qui permet de mesurer la performance des campagnes marketing
via des KPI définis, du ROI, du ROAS, de l’évolution des ventes et de l’évolution des parts de marché.
Réalisation:
1. Mapping :
• Mapping de tous les leviers du eCommerce Digital Media : par revendeurs et agences.
• Mapping de tous les types de recherches payantes disponibles par détaillant.
• Mapping de toutes les données disponibles pour chaque levier (agences, revendeurs et outils internes) et coûts.
• Suivi des agences et revendeurs sur la disponibilité et les formats des données fournies.
• Mettre en évidence toutes les possibilités de test et d’apprentissage.
• Cartographie des médias numériques pour General Mills au Royaume-Uni et en Australie (effets de levier du
commerce de détail, disponibilité des données et opportunités).
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2. Analyse:
• Définissez les KPI d’activation avec l’équipe Marketing & Ecommerce.
• Harmoniser la méthodologie de mesure des KPI d’activation avec l’équipe Marketing et E-commerce.
3. Tableau de bord:
• Créez un tableau de bord e-Retail Digital Media évolutif pour tous les KPI d’activation.
• Rassemblez et structurez toutes les données disponibles pour l’activation F18/F19/F20.
• Alignez le tableau de bord sur General Mills UK et Australie.
4. eRDM Play book :
• Partagez l’apprentissage sur une sorte de manuel.
Participation:
• Réunion quotidienne avec l’équipe de données.
• Réunion hebdomadaire avec l’équipe E-commerce.
• Réunion mensuelle avec l’équipe du Royaume-Uni et de l’Australie.
• Présentation mensuelle sur l’avancement de l’outil.
Résultat :
• Développement d’un outil de commerce électronique pour les médias numériques pour chacun des trois
pays. -
Data Analyst et DataViz
SOFTCORP (Société de conseil)Jan 2019 - Jan 2020Synthèse :
Méthodologie : Scrum. Environnement technique : Java JEE, Redmine, SQL, Excel, PowerPoint, Tableau, SQLServer.
Participation et intervention au niveau digital, suite à la mise en place d’un nouvel outil de gestion des ressources de
l’entreprise, au sein de la DRH du groupe et dans un contexte de forte transformation.
Réalisation:
• Formalisation des nouveaux besoins de l’équipe RH.
• Identification des données sources dans le SI.
• Traitement, organisation et structuration des données.
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• Participation à la définition des KPI et à l’automatisation des indicateurs RH et des tableaux de bord.
• Création de statistiques descriptives sous forme de graphiques adaptés.
• Evolution de l’outil de simulation budgétaire (Payroll, URSSAF, Payroll, ...) et recette avec la Clé Utilisateurs.
• Accompagnement au déploiement d’outils d’aide à la décision, en lien avec d’autres équipes comptables et
ressources humaines, et à la production.
Participation:
• Extraction des résultats sous forme de rapports optimisés.
• Présentation mensuelle de l’état d’avancement des données traitées.
Résultat:
• Elaboration de tableaux numériques utiles à la préparation du budget et à l’aide à la décision.
• Rapports de situation et analyse quantitative -
Data Analyst
Novo Nordisk (société pharmaceutique)Jan 2016 - Jan 2018Mission:
Méthodologie : Scrum. Environnement technique : SQL, Excel, SAS, R studio, MassTer, Tableau Server, Tableau Desktop
• Évaluation et mesure du ROI des campagnes marketing.
• Optimisation et prévision du budget marketing.
• Outils d’aide à la décision et d’analyse pour la performance des campagnes.
Réalisation:
• Collecte et formalisation des besoins du client.
• Rédaction de DFS.
• Identification des données sources.
• Collecte de données (SQL).
• Planification et structuration des données.
• Constitution des variables nécessaires.
• Identification de variables dépendantes et indépendantes.
• Quantification des impacts sur les variables marketing.
• Normalisation des données et saisonnalité.
• Corrélations des variables avec R Studio.
• Statistiques descriptives avec SAS Base.
• Modélisation de régression multiple sur des variables significatives.
• Construction d’un modèle prédictif.
• Visualisation des résultats avec MassTer (Mass Analytics).
• Simulations de scénarios et validation de modèles.
• Création de rapports avec MassTer.
Participation:
• Réunion de suivi hebdomadaire avec le chef d’équipe.
• Présentation mensuelle de l’avancement et des données traitées.
Résultat:
• Rapport visant à établir des recommandations stratégiques.
• Rapport détaillé indiquant clairement quel canal de marketing est productif.
• Rapport détaillé sur les actions marketing à mener pour booster les ventes du client.
• Résolvez rapidement un problème complexe lié au manque de données client importantes. -
Data Analyst & DataViz Power BI
LVMH - Maison Moët Hennessy (Wines & Spirits)Jan 2013 - Jan 2013Mission : Comprendre le comportement d’achat des consommateurs est crucial pour stimuler les ventes et augmenter
Méthodologie : Scrum. Environnement technique : Power BI, Power BI Server, MS Excel, GCP, Salesforce, Dax Studio, Tabular Editor,Jira, Assana.
les revenus. Une façon de mieux comprendre le comportement des consommateurs consiste à analyser le panier et à
affiner les produits. En tant que Senior Data Analyst, ma tâche principale est de créer un tableau de bord qui présente
des informations sur le comportement des consommateurs basées sur des données transactionnelles. Le tableau de
bord soutiendra la prise de décision basée sur les données pour l’équipe eD2C.
Réalisation :
• Développer des KPI en fonction des besoins.
• Concevoir et développer des plateformes d’analyse globale à l’aide d’outils de visualisation de données
(PowerBI).
• Développer un environnement d’analyse de Business Intelligence de e-commerce pour mieux stimuler les
affaires
• Défendez activement auprès de l’équipe Data & Analytics les meilleures pratiques, les directives et les
informations clés en matière de modélisation des données, de visualisation des données, de qualité et de
gouvernance des données, de narration des données.
• Participer aux processus mondiaux de gouvernance des données et à la qualité des données
• Analyser le comportement d’achat des consommateurs
• Identifier les produits qui sont fréquemment achetés ensemble
• Identifier les produits qui sont souvent achetés dans un ordre particulier
• Identifier les produits et catégories de produits populaires
• Identifier les opportunités de vente croisée et incitative
• Définissez le flux de données et la périodicité pour synchroniser le traitement des données.
• Définir l’algorithme d’auto-apprentissage qui traitera les données d’entrée
• Utiliser les compétences en visualisation de données pour développer une matrice claire et compréhensible
Résultat :
• Concevez un tableau de bord visuellement attrayant et convivial qui présente les données analysées dans un
format facile à comprendre.
• Testez le tableau de bord pour s’assurer qu’il fonctionne comme prévu et qu’il fournit des informations
précises.
• Déployez le tableau de bord sur un serveur sécurisé ou une plateforme cloud accessible à l’utilisateur final.
• Spécifications techniques à rédiger
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Tableau Desktop Specialized
2022 -
Microsoft Power BI - Évaluation des compétences LinkedIn réussie
2022 -
Diplôme d’ingénieur en Business Intelligence (IT Business School)
2015 -
Baccalauréat en administration des réseaux et services (ISI)
2012
TABLEAU SOFTWARE POWER BI EXCEL DASHBOARDS
DAXSTUDIO TABULAR EDITOR ANALYSE VISUALSATION
Compétences maîtrisées
Traitement des données et analyse statistique :
• Identification des KPI.
• Extraction de données précises en fonction des demandes de service.
• Identification des données critiques et des anomalies pour l’intégration et l’analyse.
• Nettoyage des données.
• Élaboration de recommandations en matière de KPIs.
• Conception des graphs.
• Conception des filtres, Pages et Bookmarks.
• Détermination de la meilleure approche et technique d’analyse pour chaque donnée à partir des tableaux de
bord spécifiques.
• Publiez les rapports sur le Serveur.
• Documentation et Manuel de chaque sprint.
Mehdi AFFES – Data Analyst
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Compétences, environnement technique :
• Visualisation des données : Power BI, Tableau Software, Power Point.
• Analyse des données : DAXSTUDIO, ¨Power Bi, Tableau Software.
• Bases de données : GCP, Sales Force, Ms Excel, Text, Word, Nielsen.
• Systèmes d’exploitation : Windows.
• Gestion de projet : Agile, framework SCRUM, JIRA, Assana.
• Communication : Microsoft Teams, Outlook.
Langues étrangères :
Anglais : Courant
Français : Courant
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Data Analyst Microsoft Power BI
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Chef de projet - Tech lead MSBI - POWER BI
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Expert Microsoft Power BI
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Data Analyst / data Science
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