Compétence B4

Savoir mettre en œuvre de la Business Intelligence dans une entreprise

• Quoi :

Cette compétence implique la capacité de concevoir et d'implémenter des solutions de Business Intelligence (BI) dans une entreprise pour améliorer la prise de décision grâce à l'analyse de données. Elle nécessite la sélection et l'utilisation d'outils et de technologies appropriés pour collecter, intégrer, analyser et présenter des données provenant de diverses sources. Cela inclut la création de tableaux de bord, de rapports et de visualisations qui transforment les données brutes en informations exploitables. La compétence englobe également la compréhension des besoins des utilisateurs finaux, la gestion de la qualité des données, et l'intégration de la BI dans les processus métier pour faciliter l'accès aux insights et soutenir les stratégies et les objectifs de l'entreprise.

• Comment :

1. Au cours de ma formation, j'ai acquis une compréhension profonde de la Business Intelligence (BI), soulignant son importance cruciale dans l'amélioration des processus décisionnels au sein des organisations. J'ai consolidé mes connaissances par une lecture individuelle approfondie, explorant les principes fondamentaux, les défis contemporains, et l'évolution de la BI, comme détaillé dans le document "LI - Business Intelligence". Cette immersion m'a permis de réaliser l'importance de la qualité des données, de la modélisation de l'information, et de l'architecture des plateformes de BI. J'ai partagé ces insights à travers une présentation à mes camarades, leur permettant de saisir les enjeux de la BI et son impact sur l'efficience organisationnelle
2. Grâce à ma formation sur Power BI et l'expérience concrète acquise en partageant mes connaissances avec mes camarades, j'ai développé une compétence avancée en Business Intelligence (BI). En suivant le cours "Réalisez des dashboards avec Power BI", j'ai appris à transformer des données brutes en insights précieux pour la prise de décision en entreprise. J'ai partagé cette expertise en organisant un lab pour mes camarades, leur montrant comment utiliser Power BI pour collecter, nettoyer et visualiser les données, un processus essentiel pour informer la stratégie et les opérations d'une entreprise.
3. Projet Cimo (mandat 1)

J'ai suivi une formation sur les différents modules de Microsoft Fabric, tels que Power BI, Azure Data Factory, Data Activator, et Synapse Data Engineering, entre autres. Cette formation m'a permis de comprendre comment ces outils peuvent être utilisés pour créer des solutions BI complètes.

4. Projet Cimo (mandat 2)

Pour ce projet, je suis parti d'un ensemble de fichiers Excel ayant la même structure. Il était nécessaire d'effectuer plusieurs transformations pour finalement visualiser les données dans un tableau de bord Power BI. Ce projet m'a offert l'opportunité d'apprendre et de réaliser l'intégralité du pipeline de données, de leur acquisition jusqu'à leur présentation.

Structuration des Données en Tableau Brut (Bronze)

J'ai entrepris de restructurer un tableau croisé dynamique multidimensionnel en fusionnant les fichiers Excel similaires. Ensuite, j'ai appliqué des transformations ETL pour obtenir des données brutes précises. Pour cette tâche, j'ai utilisé des outils comme DataPipeline, DataFlow Gen 2 et PowerQuery. J'ai consolidé les données dans une table unique au sein du LakeHouse de Fabric, constituant ainsi la version bronze.

Processus ETL

Voici un extrait du traitement réalisé en langage M avec l'ETL PowerQuery :

Extrait du code ETL avec PowerQuery

Transformation vers des Données Enrichies (Gold)

À partir du stade intermédiaire Silver de l'architecture en médaillon, j'ai évolué vers le modèle gold. Cette étape impliquait la création de la table de faits ainsi que des tables de dimensions. J'ai également développé le modèle sémantique en établissant les relations entre les différentes tables, rendant possible leur importation dans Power BI pour la création du tableau de bord.

Conception des Visualisations dans Power BI

J'ai contribué à la création des visualisations dans Power BI, en incorporant des éléments comme la table d'autocalendrier, les jointures et les mesures. Cette phase finale m'a permis de transformer les données enrichies en informations visuelles exploitables, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées.

Extrait du dashboard sur PowerBI

5. SF - BI

J'ai suivi une formation approfondie sur les éléments essentiels de la BI, couvrant des sujets tels que la définition de la BI, le reporting opérationnel vs dashboarding décisionnel, l'importance des data warehouses, et les techniques de modélisation et d'analyse. Cette formation m'a fourni une compréhension complète des processus et des outils nécessaires pour mettre en œuvre des solutions BI efficaces.

• Pourquoi :

La mise en œuvre de la Business Intelligence est cruciale pour le développement stratégique et opérationnel des entreprises. Elle permet d'améliorer la prise de décision en fournissant des insights basés sur des données précises et actualisées. La BI aide à identifier des tendances, à prévoir des résultats et à optimiser les processus, ce qui conduit à une meilleure efficacité et compétitivité. En facilitant l'accès à des informations exploitables, la BI soutient les stratégies d'entreprise et permet d'aligner les actions opérationnelles avec les objectifs organisationnels. En outre, la gestion de la qualité des données et l'intégration de la BI dans les processus métiers assurent une prise de décision plus éclairée et plus rapide.

• Application pratique :

En appliquant mes compétences en BI, j'ai contribué à plusieurs projets pratiques. Par exemple, lors du projet Cimo, j'ai transformé des fichiers Excel en visualisations interactives dans Power BI, ce qui a permis à l'entreprise de mieux comprendre et exploiter ses données. J'ai également participé à la formation et à la présentation des modules de Microsoft Fabric, permettant à l'équipe de Cimo de bénéficier d'une solution BI intégrée et performante. Ces expériences m'ont permis de démontrer la valeur ajoutée de la BI en termes de prise de décision éclairée et d'amélioration des processus opérationnels.

• Réflexion personnelle :

Mettre en œuvre des solutions de Business Intelligence a été une expérience enrichissante et formatrice. Chaque projet m'a permis de voir l'impact réel de la BI sur la prise de décision et l'efficacité opérationnelle des entreprises. Travailler avec des outils comme Power BI et Azure Data Factory m'a appris l'importance de la qualité et de l'intégration des données. J'ai également compris que la BI ne se limite pas à la technologie, mais implique une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs finaux et des processus métiers. En résumé, ces expériences m'ont convaincu de l'importance de la BI pour transformer les données en un atout stratégique et opérationnel, et m'ont préparé à relever les défis futurs dans ce domaine.

Connaître et appliquer les principes de data mining

• Quoi :

Cette compétence consiste à connaître et appliquer les principes et techniques de data mining pour extraire des modèles et des connaissances utiles à partir de grandes quantités de données. Elle implique l'utilisation de méthodes statistiques, d'apprentissage automatique et de visualisation pour identifier des tendances, des corrélations et des anomalies. Cette compétence nécessite une compréhension approfondie des algorithmes de classification, de régression, de clustering et d'association, ainsi que des compétences en prétraitement et en nettoyage des données pour garantir la qualité et la pertinence des informations extraites. L'application efficace du data mining aide les entreprises à prendre des décisions éclairées, à optimiser leurs opérations et à découvrir de nouvelles opportunités.

• Comment :

1. Projet Cimo (mandat 1) + Formation Microsoft Fabric

J'ai acquis mes compétences en data mining grâce à une formation approfondie sur Microsoft Fabric, où j'ai appris à implémenter des entrepôts de données, à interroger et transformer des données, et à préparer des données pour l'analyse et la création de rapports. Cette formation m'a permis de comprendre les principes de base d'un entrepôt de données et d'appliquer ces connaissances pour concevoir des solutions décisionnelles.

La formation comprenait l'utilisation de technologies modernes comme les lakehouses et Apache Spark, ce qui m'a permis de travailler avec des données structurées et non structurées, en les explorant et les transformant avec des outils puissants. J'ai appris à utiliser des tables Delta pour gérer efficacement les données et à exploiter les capacités de Spark pour traiter de grands volumes de données en parallèle.

J'ai également acquis des compétences pratiques en orchestrant des processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) avec des pipelines Data Factory. Cela m'a permis d'automatiser le transfert et la transformation des données, garantissant ainsi leur qualité et leur disponibilité pour les analyses.

L'intégration de flux de données Gen2 m'a permis de connecter et de transformer des données de diverses sources en utilisant Power Query Online, facilitant l'ingestion et la transformation de données complexes sans nécessiter de codage avancé. En travaillant sur des projets d'analytique en temps réel, j'ai appris à utiliser le Kusto Query Language (KQL) pour interroger et analyser des données de streaming, me permettant de créer des insights en temps réel.

Enfin, l'architecture en médaillon, que j'ai étudiée et appliquée, m'a permis d'organiser et de gérer les données de manière structurée, en transformant les données brutes en données nettoyées et agrégées prêtes pour l'analyse. Cette approche m'a permis de gérer efficacement des données à grande échelle, facilitant leur utilisation dans des modèles de data mining.

Extrait de l'architecture médaillon de ma formation Microsoft Fabric

• Pourquoi :

La maîtrise des principes de data mining est cruciale pour exploiter le potentiel des données dans un contexte professionnel. Elle permet aux entreprises de découvrir des informations cachées dans leurs données, d'optimiser leurs processus décisionnels et de prendre des décisions basées sur des preuves solides. En identifiant des tendances et des anomalies, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, anticiper les comportements des clients et identifier de nouvelles opportunités de marché. En somme, le data mining transforme les données brutes en connaissances précieuses, offrant un avantage concurrentiel dans un environnement de plus en plus axé sur les données.

• Application pratique :

En appliquant mes compétences en data mining, j'ai pu contribuer à plusieurs projets concrets. Par exemple, lors du projet Cimo, j'ai transformé des données brutes en informations exploitables, ce qui a permis de prendre des décisions stratégiques basées sur des analyses approfondies. La formation sur Microsoft Fabric m'a également permis de concevoir et d'implémenter des entrepôts de données efficaces, facilitant l'accès à des données de haute qualité pour les analyses. Ces expériences m'ont permis de démontrer la valeur du data mining dans des contextes réels et de développer des solutions qui répondent aux besoins des entreprises.

• Réflexion personnelle :

Acquérir et appliquer les principes de data mining a été une expérience extrêmement enrichissante. Chaque projet et chaque formation m'ont permis de mieux comprendre l'importance des données et la puissance des techniques de data mining. J'ai appris à aborder les problèmes de manière analytique, à utiliser des outils sophistiqués pour explorer et transformer les données, et à extraire des insights précieux pour la prise de décision. Ces compétences m'ont non seulement permis de contribuer de manière significative aux projets auxquels j'ai participé, mais elles ont également renforcé ma confiance en mes capacités à analyser et à interpréter des données complexes. En fin de compte, le data mining m'a aidé à développer une approche rigoureuse et méthodique de l'analyse des données, essentielle pour réussir dans le domaine de l'informatique de gestion.

Maîtriser la sécurité des données

• Quoi :

Cette compétence implique la capacité de protéger les données contre les accès non autorisés, les pertes et les compromissions. Elle nécessite une compréhension approfondie des menaces de sécurité des données, des vulnérabilités potentielles et des meilleures pratiques pour les contrer. Cela inclut la mise en œuvre de mesures de sécurité telles que le chiffrement, la gestion des accès, les audits de sécurité, les sauvegardes régulières et la récupération des données. La compétence englobe également la formation des utilisateurs sur la sécurité des données, la mise en place de politiques de sécurité des données claires et la conformité avec les réglementations en vigueur comme le RGPD pour la protection des données personnelles.

• Comment :

1. LI + LAB - PowerBI

J'ai suivi une formation approfondie sur Power BI, qui m'a permis de comprendre les principes de sécurité des données dans le contexte de la Business Intelligence. J'ai appris à protéger les données sensibles en utilisant des fonctionnalités de sécurité telles que les rôles et les autorisations, le chiffrement des données et la gestion des accès.

Dans un projet pratique sur Power BI, j'ai géré les rôles pour que les chefs de banque ne puissent accéder qu'à leurs données spécifiques, démontrant ma capacité à appliquer des mesures de sécurité précises.

Extrait de ma LI sur PowerBI

• Risques associés à la perte de données : L'exemple d'Ashley Madison illustre que les cyberattaques peuvent avoir des conséquences dévastatrices pour les entreprises et les individus. Les pratiques de sécurité négligentes, telles que l'utilisation de mots de passe faibles, exposent les entreprises à des risques importants.

• Bonnes pratiques de sécurisation des données : Pour protéger les données sensibles, il est recommandé d'utiliser des mots de passe sécurisés, d'instaurer une gouvernance autour de la gestion des données, de chiffrer les données sensibles et d'informer les utilisateurs sur le traitement de leurs données.

• Responsabilités légales et financières : La non-conformité aux pratiques de sécurisation des données peut entraîner des sanctions financières sévères. Cela souligne l'importance du respect du Règlement général sur la protection des données (RGPD).

• Interlocuteurs clés dans la gestion des données : La compréhension des rôles du Responsable de la Sécurité des Systèmes d'Information (RSSI), du Chief Data Officer (CDO) et du Data Protection Officer (DPO) est essentielle pour assurer une gestion et une protection efficaces des données.

• Cas pratique : Un exemple de transfert de fichiers clients entre collègues met en lumière les risques liés au partage non sécurisé de données sensibles. Ce scénario démontre que les infractions à la sécurité des données peuvent avoir des répercussions majeures, y compris des amendes considérables, la perte de clients et des dommages à la réputation de l'entreprise.

2. La décision de choisir Infomaniak, qui respecte la stricte LPD suisse, a montré ma compréhension approfondie des enjeux de sécurité des données. J'ai veillé à ce que les données soient hébergées de manière sécurisée et conforme aux régulations locales.

• Pourquoi :

La maîtrise de la sécurité des données est cruciale pour protéger les informations sensibles contre les cyberattaques et les violations de données. Une sécurité adéquate permet de préserver la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données, réduisant ainsi les risques de pertes financières, de dommages à la réputation et de sanctions légales. La mise en œuvre de pratiques de sécurité robustes favorise la confiance des clients et des partenaires, et assure la conformité avec les réglementations en vigueur, telles que le RGPD. En somme, la sécurité des données est essentielle pour la pérennité et la crédibilité d'une organisation.

• Application pratique :

En appliquant cette compétence, j'ai pu non seulement sécuriser les données sensibles mais aussi apporter une valeur ajoutée à mes projets et à mon environnement de travail. Par exemple, lors de la gestion des rôles sur Power BI, j'ai garanti que chaque chef de banque n'accède qu'à ses propres données, assurant ainsi la confidentialité et la sécurité des informations. De plus, la sélection d'Infomaniak pour l'hébergement de données, conforme aux régulations suisses, a démontré ma capacité à choisir des solutions sécurisées et conformes aux normes.

• Réflexion personnelle :

Maîtriser la sécurité des données a été un parcours enrichissant et formateur. Chaque projet et chaque défi rencontré m'ont permis de renforcer ma compréhension des enjeux de sécurité et d'améliorer mes compétences techniques. Les cas pratiques m'ont appris l'importance de la rigueur et de la vigilance dans la protection des données. J'ai réalisé que la sécurité des données ne se limite pas à des mesures techniques, mais inclut également la sensibilisation des utilisateurs et la mise en place de politiques claires. En fin de compte, cette compétence m'a permis de développer une approche proactive et responsable envers la gestion des informations sensibles, essentielle pour tout professionnel de l'informatique.