Sylan Malki

Chef de projet Tableau Software (version 10.5.4)

• Contexte: remplacement de l'outil PORTAIL

• Méthodologie : Cycle en V

• Expression des besoins

• recueil des besoins : entretiens, animations ateliers, présentation de l'outil.

• Spécification fonctionnelles

• besoins métier : rédaction d'un cahier des charges regroupant toutes les éventualités de valorisation de la marge brute (indicateur premier des commerciaux) des différentes business unit de l'organisation.

• Spécification techniques

• Relation avec la MOE : collaboration avec la technique sur la cohérence de la base de donnée issue de SAP en prenant en compte les spécifications fonctionnelles demandées par le métier (cohérence CA, Marge brute, périmètre des BU...). La base de donnée transitait sur Every Angle (croisement de transaction SAP).

• Test intégration

• SAP vs Tableau Software: intégration de la base Every Angle sur Tableau desktop (interface Publisher), analyse de la cohérence et de l'expression des données de Tableau Software.

• Indicateurs financiers : vérifier la cohérence du chiffres d'affaires, de la marge brute et du volume (kilos).

• Indicateurs analysés: analyse de la cohérence du budget et du réel par vendeur, acheteur, business unit, gamme de produit, mois et années. Des tests unitaires étaient effectués afin de retrouver la cohérence sur certains produits spécifiques.

• Test des différents champs de données : la base de donnée était composée de plus de 30 champs de donnée, ces derniers étaient analysés à la loupe afin de regarder s'ils étaient pertinents en pratique (soucis d'amélioration de performance du serveur).

• Création des Dashboard (Key indicator performance)

• Création d'un classeur Tableau Software: le premier onglet était une vision synthétique de la performance de l'organisation. Vision par business units composant le total de la donnée France.

• Création de 5 onglets : le classeur était composé de 5 onglets dont ces derniers répondaient au spécifications fonctionnelles demandées suite au recueil des besoins.

• Onglet 1 : analyse des performances par Sales Manager/Vendeur sur le mois en cours et les deux mois qui suivent.

• Onglet 2: analyse par Vendeur/Client.

• Onglet 3: analyse par Client/Gamme de produit/produit (niveau le plus fin)

• Onglet 4 : analyse budget vs réel sous forme de bridge (graphique en cascade)

• Onglet 5 : mise en évidence des anomalies par commande de vente (marge négative, marge à 100%, marge importante...)

• Chaque onglet était composé de filtre qui prenait en compte les différents besoins des membres de l'organisation. Qui plus est, Tableau Software s'actualisait tous les jours à 12h00 car le job de Every Angle se terminait à 11H00.

• Recette, mise en production

• Vérification cohérence avant production : une dernière vérification était effectuée sur la cohérence des données à travers les Dashboard crées, ainsi qu'une vérification du budget, du réel historique et de la marge journalière.

• Publication sur Tableau Web via Tableau Desktop

• Formation des end users

• Présentation des Dashboard : de nombreuses Webex étaient effectuées afin de former tous les utilisateurs potentiels de Tableau Software sur les différents Dashboard crées.

• Procédure technique : création de procédure formalisant les bonnes pratiques d'utilisations des onglets qui composaient le classeur. Ces procédures étaient envoyées après chaque formations et sauvegardées sur un serveur commun.

• Maintenance et support

• Maintenance journalière : à chaque mise à jour journalière, une vérification des données étaient effectués afin d'exclure d'éventuelles anomalies.

• Support des utilisateurs : aide quotidien à la bonne utilisation des Dashboard auprès des utilisateurs.

• Gestion des licences : gestion des autorisations des différents utilisateurs (nouveaux entrants...)

Projet implémentation Tableau Software

• Contexte: implémentation de Tableau Software server & Desktop (2018.3)

• Méthodologie : Agile

• Structuration du modèle de données

• Réalisation du modèle de données avec les différente tables (requêtes SQL)

• Analyse des différentes sources de données à travers Oracle

• Mise en place d'extracts de données sur le serveur

• Paramétrage de tableau server (installation, sécurité, TSM,certificat SLL...)

• Analyse performance de tableau server à travers tabjolt

• Développement

• Création de Dashboard fonctionnel à destination du métier

• Démonstrations des Dashboard directement au métier

• Maintient et évolution de la bibliothèque de données

• Développement de champs de dimensions et mesures

• Sécurisation des données : restriction, autorisation, authentification...

• Support et maintenance

• Support vis à vis des utilisateurs de Tableau server et desktop

• Maintenance des extracts et Dashboard présents sur les serveurs

• Maintenance sur la mise à jour journalière des extracts

• Analyse performance des Dashboard métier à travers des indicateurs

• Formation

• Ateliers de formation avec la MOA et le métier sur Tableau server et Desktop

• Population métier : Traders & Managers

• Animation de BBL

BOURSORAMA Business Analyst EQUIPE BI - (juillet 2019-Aujourd’hui)

Contexte : Migration de rapports Cognos vers Tableau Software

Recueil des besoins et problématiques clients

Préparation de donnée en SQL (SQL Server, Oracle, Sql Presto) sur une forte volumétrie

Accompagnement du métier dans l'adoption de Tableau

Conception, création et déploiement d’applications métier répondant aux besoins opérationnels métier.

Recette des chiffres Cognos vs chiffres Tableau.

Méthode agile (Daily meeting, Sprint planning, démo, Rétro)

Réalisations clés :

• Concept reporting cartes bancaire : Suivi des souscriptions des cartes bancaires, du stock, des paiements et retraits des détenteurs de cartes bancaires. L’objectif était de voir l’inactivité des détenteurs de cartes bancaires ainsi que leur paiement et retrait moyen.

Données DWH avec une profondeur de 13 mois.

• Concept Bourse : Suivi des performances des produits de compte titre. L’objectif est de suivre le nombre d’ordre, le volume, ainsi que le courtage des clients qui détiennent un compte titre.

Données DWH avec une profondeur de 5 ans pour les produits de compte titre

• Concept Charbot : Création d’un Dashboard qui mesure les interactions de chat Bot Boursorama et les clients. L’objectif était de voir les questions principales des clients ainsi que la pertinence des réponses du Bot.

Données Hive avec une profondeur de 6 mois.

• Concept Suivi téléphonie : Ce rapport a pour vocation de suivre le nombre d’appel entrants, sortants et abandonnées du service client de Boursorama. L’objectif était de mesurer la performance des conseillers.

Données Infomart de 12 mois.

• Outils : Tableau Desktop, Tableau Server, Oracle SQL Developer, Microsoft SQL Server Management Studio, DBeaver, JIRA et Confluence