Rayane Szczepanowski

• - Mise en place de l'architecture en médaillon

• - Mise en place de Unity Catalog

• - Optimisation des coûts en cluster

• - Mise à disposition de rapports détaillés sur l'état du parc informatique (imprimantes, PC, machines virtuelles, etc.).

• - Suivi, analyse et synthèse des données relatives au parc pour optimiser la maintenance et la gestion des actifs.

• - Automatisation de la collecte et du traitement des données afin de fournir des tableaux de bord fiables et à jour.

• - Optimisation de l'ordonnancement, réduisant les coûts et les temps de traitement de 4 heures.

Migration d'une architecture On-Premise vers Cloud :

• - Migration des flux SSIS vers Azure Data Factory (ADF)

• - Développement de pipelines dans Azure Data Factory, avec dépôt des données en Parquet dans Azure Blob Storage.

• - Mise en place d'une architecture Delta Lake en médaillon (Bronze, Silver, Gold, Platine) pour la gestion et la transformation des données.

• - Développement de Notebooks sur Databricks pour charger et transformer les données entre les différentes couches du Datalake.

• - Suivi des double RUNs (exécutions parallèles) dans l'attente du décommissionnement de l'ancienne architecture On-Premise.

• - Création de rapports sur Power BI

• - Développement de flux SSIS connecteurs CDATA (API)

• - POC des usages existants sur Microsoft Fabric et Databricks Stack technique : SQL Server, SSIS, Power BI, Databricks, Azure Data Factory (ADF), Azure Blob Storage, Parquet, CDATA Connectors, Python, Azure.

Migration d'une architecture On-Premise vers Cloud :

- Migration des flux SSIS vers Azure Data Factory (ADF)

- Développement de pipelines dans Azure Data Factory, avec dépôt des données en Parquet dans Azure Blob Storage.

- Mise en place d'une architecture Delta Lake en médaillon (Bronze, Silver, Gold, Platine) pour la gestion et la transformation des données.

- Développement de Notebooks sur Databricks pour charger et transformer les données entre les différentes couches du Datalake.

- Suivi des double RUNs (exécutions parallèles) dans l'attente du décommissionnement de l'ancienne architecture On-Premise.

- Création de rapports sur Power BI

- Développement de flux SSIS connecteurs CDATA (API)

- POC des usages existants sur Microsoft Fabric et Databricks

Stack technique : SQL Server, SSIS, Power BI, Databricks, Azure Data Factory (ADF), Azure Blob Storage, Parquet, CDATA Connectors, Python, Azure.

• • Coaching de l'équipe afin d'assurer la montée en compétence sur la suite MSBI

• • Développement d'une architecture système (actif/actif) reposant sur le GTM et le Load Balancing pour héberger le rapport Power BI afin de permettre l'accès à 5000 utilisateurs. Cette solution a été conçue pour anticiper toute éventualité de panne.

• • Conception d'un Dashboard Power BI offrant une vue d'ensemble des différents parcs de communication, tels que les mobiles, la voix et les données, permettant d'analyser les consommations, les facturations, le chiffre d'affaires ainsi que les détails du parc.

• • Conception d'un Dashboard de monitoring permettant de surveiller l'utilisation des rapports.

• • Conception des cubes tabulaire et développement des rapports sous Power BI.

• • Intégration de la connexion ODBC pour pouvoir importer les données depuis HIVE via SSIS.

• • Développement et automatisation de flux d'alimentation (SSIS)

• • Optimisation des traitements SQL et des flux d'alimentation existants.

• • Intégration incrémentielle des données avec gestion des partitions automatisées sur SQL Server.

• • Optimisation des traitements du cube (incrémentielle) et gestion des partitions automatisées.

• • Recueil des besoins métiers.

• • Recette/Mise en production.