À propos de Zacharie
- Avant : Pilotage hétérogène, reporting manuel et chronophage.
- Après : Architecture Snowflake + Power BI.
- Résultat : KPI harmonisé entre pôles, reporting automatisé, gain de 30h/semaine, adoption renforcée
- Avant : Suivi hebdomadaire avec retard de saisie.
- Après : Pipeline de données temps réel.
- Résultat : Passage à un pilotage quotidien et proactif.
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Expériences
- TalanConsultant BI & AnalyticsCONSEIL & AUDITmars 2026 - Aujourd'hui (3 mois)Paris, FranceContexte : Contribution à un projet interne consistant à concevoir et présenter une démo technique pour VivaTech 2026, mettant en scène un cas d’usage end-to-end dans le secteur F&B, de l’ingestion des données en temps réel jusqu’au reporting décisionnel sur Power BI.
- Conçu une architecture de données end-to-end sur Microsoft Fabric pour un scénario F&B (chaîne de restauration multi-sites lors de la Coupe du Monde FIFA 2026) : modélisation d’un dataset de 4 à 6 millions de transactions de vente, structuré en schéma en étoile.
- Implémenté une architecture médaillon via des pipelines de données, des dataflow gen2 et des notebooks Python/PySpark pour la transformation et la fiabilisation des données.
- Mis en place un flux de données en temps réel via Eventstream et KQL Databases (Eventhouse), simulant des transactions de vente en continu à partir d’un Event Hub, avec monitoring live dans Power BI.
- Développé les rapports Power BI connectés au warehouse fabric (Direct Lake), avec des mesures DAX adaptées aux KPI opérationnels et financiers du scénario (chiffre d’affaires par stade, panier moyen, performances par point de vente).
- Préparé la présentation démo à destination de profils techniques et décisionnels, en mettant en valeur la proposition de valeur de Fabric comme plateforme unifiée (SaaS, gouvernance centralisée, temps réel).
- VerisureLead BI / Data Analyst – Power BI & SnowflakeSÉCURITÉ CIVILEavril 2022 - décembre 2025 (3 ans et 8 mois)Antony, FranceObjectif : Transformer un reporting financier manuel et fragmenté qui exposait la marge et le cash-flow (impayés, remises, stocks), en déployant un écosystème Power BI centralisé, fiable et automatisé, pour sécuriser les clôtures mensuelles et accélérer les prises de décisionJe suis intervenu sur 4 aspects :1️⃣ Stratégie & cadrage : Audit approfondi de l'existant (performances, datasets), animation d'ateliers métiers, traduction des besoins en KPI cibles et maquettage jusqu'à la recette fonctionnelle.2️⃣ Modélisation & performance : Création de modèles sémantiques uniques, développement de mesures DAX complexes, implémentation du rafraîchissement incrémentiel et déport des transformations lourdes vers Snowflake via des scripts SQL optimisés.3️⃣ Développement décisionnel : Conception de dashboards exécutifs (P&L, KPI closing), de rapports d'audit interne (détection d'anomalies d'imputation) et de pilotage opérationnel (stocks, backlogs d'installation, flotte de 200+ véhicules)4️⃣ Gouvernance & change management : Structuration des workspaces, implémentation de la sécurité (RLS) et formation des utilisateursRÉSULTATS✅ Impact clôtures & finance : Cycle de clôture fiabilisé et accéléré avec élimination des retraitements manuels de dernière minute, garantissant une "source unique de vérité" pour les équipes✅ Protection des marges & cash : Renforcement du contrôle des remises (correction d’anomalies) et accélération du recouvrement via une priorisation structurée des appels✅ Rétention & opérations : Meilleur contrôle des annulations clients grâce à un modèle prédictif à 4 mois et distribution optimale du matériel inter-agences via le pilotage Supply Chain✅ Efficience & adoption : Économie de 30 à 40h/semaine sur Excel libérant du temps pour l'analyse stratégique, réduction de 50 à 70% des temps de rafraîchissement des rapports et forte baisse des exports manuelsEnvironnement : Power BI, DAX, Power Query, RLS, SQL Server, Snowflake, SQL, Excel, Jira
- AptivDéveloppeur BI – Power BIAUTOMOBILEmars 2019 - février 2022 (2 ans et 11 mois)Wuppertal, AllemagneObjectif : Remplacer un suivi manuel chronophage par un reporting automatisé sous Power BI pour sécuriser les KPI de projets logiciels et fiabiliser les arbitrages du management.Mes interventions :1️⃣ Data prep & intégration : Extraction, nettoyage et consolidation automatisée des données Jira et fichiers Excel via Power Query.2️⃣ Développement BI : Création et maintenance de dashboards Power BI (suivi du backlog, vélocité des sprints) via l'implémentation de mesures DAX spécifiques.3️⃣ Support & communication métier : Adaptation continue des rapports aux exigences du Product Owner et préparation des données pour les revues de sprint.RÉSULTATS :✅ Réactivité : Passage d'un reporting hebdomadaire poussif à un pilotage quasi quotidien de l'activité.✅ Efficience & gains de temps : Suppression totale des retraitements manuels récurrents ; indicateurs rendus disponibles systématiquement avant les comités projets.✅ Fiabilisation : Standardisation des visuels garantissant une lecture commune et renforçant la confiance du management dans les prises de décision.Environnement technique : Power BI, Power Query, DAX, SQL Server, Jira, Ms Excel.
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Formations
- M.Sc. System Engineering and Engineering ManagementSouth Westphalia University of Applied Sciences,2019
- B.Sc. EngineeringRhine-Waal University of Applied Sciences,2018