Salaheddine Mrabet

Mise en place d'un référentiel unique des personnes physiques (MDM) pour alimenter les systèmes métiers (CRM) à partir de sources hétérogènes, avec normalisation et génération du "golden record. Réalisations :

• · Développement et optimisation de +40 flux SSIS pour l'alimentation du MDM (volumétrie : plus de 3 millions de personnes physiques consolidées).

• · Rédaction et optimisation de procédures stockées complexes pour le contrôle qualité, la déduplication et la fiabilité des données.

• · Implémentation de règles de matching/déduplication améliorant la qualité du référentiel de 35 % (réduction des doublons).

• · Création de tableaux de bord Power BI pour le suivi de la complétude et la performance (rafraîchissement quotidien, +15 KPI suivis).

• · Participation à la modélisation du modèle cible et rédaction du dictionnaire de données.

Résultats clés :

◦ - Taux de doublons réduit de 35 %

◦ - Temps de traitement quotidien divisé par 2

◦ - Référentiel consolidé de 3+ millions d'individus

Environnement : Azure DevOps, SQL Server 2019, Visual Studio Code, Power BI Équipe projet : 1 Chef de projet, 3 développeurs et d'experts métiers

Optimisation de l'architecture existante pour la fiabilité et la performance des traitements.

Réalisations :

• · Optimisation de 15 flux SSIS critiques, permettant une réduction de 40 % du temps de traitement et le respect d'un SLA < 15 minutes par exécution

• · Historisation de tables volumineuses (200+ millions de lignes) avec suivi incremental optimisé.

• · Amélioration de la performance de 12 rapports SSRS (temps d'exécution moyen réduit de 70 %).

• · Animation d'ateliers avec les MOA pour présentation des résultats d'optimisation et validation des livrables.

Résultats clés :

• - Performance globale améliorée de +60 %

• - Aucune régression production

• - Documentation technique exhaustive validée par l'équipe

Environnement : SQL Server 2016, Studio 2017, Jira

Migration des flux SSIS existants vers la plateforme GCP dans le cadre du projet Move to cloud.

Travaux effectués :

• · Création des flux SSIS pour la migration des sources de données de SQL Server vers GCP

• · Test de non-régression (Legacy VS GCP)

• · Maintenance des flux SSIS avant migration (Dual Run)

• · Création des flux SSIS pour l'extraction des données à partir de Microsoft Teams

• · Création de la chaine de déploiement continue avec GIT (CI/CD)

Environnement : SQL Server 2018, Visual Studio 2019 avec migration vers BigQuery (GCP) Azure DevOps,Confluence. Équipe projet : 1 chef de projet, 1 Tech Lead, 5 développeurs et d'experts métiers