Fara Niang

Mise en place et optimisation de pipelines de données (ETL) : J'ai conçu et mis en place des processus pour extraire et intégrer les données des systèmes sources vers des bases de données analytiques. Le traitement a été optimisé par l'intégration incrémentielle des tables critiques, assurant la performance et l'intégrité des données.

Automatisation et validation des flux de données : J'ai automatisé les flux d'intégration quotidiens entre les différentes couches de données, en intégrant des étapes de validation rigoureuses pour garantir la fiabilité des informations.

Gestion d'API et exposition de données : J'ai conçu et géré des API REST et SOAP pour exposer des données contractuelles, en y intégrant des critères dynamiques et des règles métier. J'ai aussi documenté ces APIs et géré les scénarios d'erreurs pour une utilisation simple et sécurisée.ss

Création d’un outil de pilotage des performances

Développement de la solution de calcul : J'ai conçu et mis en place une base de données SQL Server et des procédures stockées (T-SQL) pour automatiser de manière fiable le calcul des bonus salariés, en se basant sur des indicateurs de performance clés.

Mise à disposition des équipes métier : J'ai créé une interface utilisateur en VBA Excel pour permettre aux gestionnaires de manipuler les critères et d'analyser les résultats en temps réel, leur donnant une autonomie complète sur l'outil.

Optimisation et performance : J'ai optimisé les requêtes pour garantir un traitement rapide et efficace des grands volumes de données.

Optimisation de la qualité des données : J'ai analysé et validé les données existantes, en mettant en place des règles strictes pour garantir leur compatibilité avec le nouvel ERP.

Automatisation du processus de migration : J'ai conçu et développé un ETL sur mesure (procédures stockées, requêtes SQL avancées) pour automatiser l'extraction, la transformation et le chargement. Cela a permis des reprises de données périodiques rapides et sans erreur.

Réduction des erreurs de migration : La mise en œuvre de règles de validation a permis de détecter et de corriger les anomalies (données manquantes, incohérences) avant le chargement, assurant ainsi la fiabilité des données dans le nouvel ERP.

Collaboration et alignement métier : J'ai travaillé en étroite collaboration avec les équipes métier pour définir les spécifications, garantissant que le projet répondait parfaitement aux besoins de l'entreprise.