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Business Analyst ( Business Object)

BUSINESS OBJECTS Cloud AWS
ASAP
94 - MAISONS-ALFORT
12 mois
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Data Engineer BI

SQL DATAVIZ TERADATA DB2 POWER AMC
14/10/2024
74 - Annecy
12 mois
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Data Analyst

SQL DATAVIZ SCRUM
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69 - Lyon
6 mois
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Product Owner - Data

SQL PYTHON AGILE DATAVIZ
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92 - BOULOGNE-BILLANCOURT
3 mois
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Chef de Projet - Domaine Contrôle de Gestion

BUSINESS OBJECTS Microsoft Power BI ORACLE
ASAP
PARIS
36 mois
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Développeur(euse) Full Stack/ Front-end (H/F) sur Rennes

AGILE CSS HTML5 NODE.JS Vue.js
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Rennes (35)
3 mois
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Business Analyst Dataviz - Secteur Bancaire

SQL DATAVIZ DEVOPS AGILE ASSET MANAGEMENT
ASAP
75 - Paris
60 jours ouvrés
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Chef de Projet BIG DATA

APACHE HADOOP BIG DATA DATAVIZ
ASAP
75 Paris
6 mois
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Développeur .NET à Charenton-le-Pont

.NET
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94 - Charenton-le-Pont
6 mois
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Formateur Data Initiation

DATA BIG DATA DATAVIZ
ASAP
92 - ANTONY
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Les intervenants DATAVIZ ont aussi candidaté à :

Data Analyst E-commerce

SQL DATA PYTHON
ASAP
94 - IVRY-SUR-SEINE
12 mois
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Tech Lead DATA F/H

DATA AGILE AMAZON WEB SERVICES
ASAP
75 - PARIS
12 mois
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Chef de projet data

AGILE JIRA LEAN MANAGEMENT Design Thinking SAFE
ASAP
75 - PARIS
12 mois
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Data Analyst H/F

MATLAB DATA PYTHON BIG DATA Procédés industriels
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01 - MONTLUEL
12 mois
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Business Analyst DATA

SQL DATA PYTHON
ASAP
92 - BAGNEUX
6 mois
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Data Analyst

TERADATA INFORMATICA TABLEAU SOFTWARE
ASAP
92 - BAGNEUX
6 mois
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Consultant Sécurité et Data

BI Cybersécurité
ASAP
75 - PARIS
6 mois
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ANALYTICS ENGINEER

SQL PYTHON
ASAP
92 - BOULOGNE-BILLANCOURT
130 mois
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Mission en indépendant

SQL EXCEL SAS DATA Microsoft Power BI
ASAP
75 - PARIS
6 mois
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FORMATION DATA

DATA
ASAP
13 - BOUC-BEL-AIR
15 jours ouvrés
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Résumé des missions de Mehdi,
freelance DATAVIZ habitant les Hauts-de-Seine (92)

  • Data Analyst & DataViz Tableau

    Decathlon
    Jan 2023 - Jan 2023

    Mission : En tant que développeur Fron, au sein de l'équipe Unified Commerce, je suis amené à migrer le Front du
    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

    Environnement technique : : Tableau Software, Quicksight, JIRA, Databricks, Redshift, SQL.
  • Data Analyst & DataViz Power BI

    Louis Vuitton Moët Hennessy (Luxe)
    Jan 2022 - Jan 2023

    Mission : En tant que data analyst du groupe « Insight & Customer Experience », j’ai été amené à créer des rapports
    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 ******** – Data Analyst
    ********
    ********
    4
    • 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
    Méthodologie : Scrum.

    Environnement technique : Power BI, Power BI Server, MS Excel, Microsoft SQL Server Management Studio, DaxStudio, Tabular Editor.
  • Cdiscount (E-Commerce)

    Data Analyst et DataViz Power BI
    Jan 2021 - Jan 2022

    Mission : Au sein de la direction de la marque Cdiscount, je suis intervenu en tant que Lead Data Analyst au sein d’une
    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 ******** – Data Analyst
    ********
    ********
    5
    • 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).
    Méthodologie : Scrum.

    Environnement technique : Power BI Destop, Power BI Server, MS Excel, Microsoft SQL Server Management Studio.
  • Data Analyst et DataViz Tableau Software

    General Mills (Agroalimentaire)
    Jan 2020 - Jan 2021

    Mission : Au sein du département E-commerce, la mission visait à créer un tableau de bord « eCommerce Retail Digital
    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...

  • Data Analyst & DataViz Power BI

    LVMH - Maison Moët Hennessy (Wines & Spirits)
    Jan 2013 - Jan 2013

    Mission : Comprendre le comportement d’achat des consommateurs est crucial pour stimuler les ventes et augmenter
    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
    Méthodologie : Scrum.

    Environnement technique : Power BI, Power BI Server, MS Excel, GCP, Salesforce, Dax Studio, Tabular Editor,Jira, Assana.
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