Une organisation du secteur public en Région wallonne renforce les capacités analytiques d’une plateforme numérique de services destinée aux citoyens et accessible à des utilisateurs dans toute la Wallonie. Le poste consiste à consolider les données issues des bases de données applicatives, des données du helpdesk, de fichiers Excel métier, du web analytics et des APIs dans une base de données décisionnelle, puis à utiliser Power BI et des processus ETL pour produire du reporting opérationnel. En tant que spécialiste en Business Intelligence, vous travaillerez sur un proof of concept qui pourra ensuite évoluer vers un data warehouse industrialisé et un service de reporting.
La mission
L’organisation dispose actuellement de données d’utilisation et de services réparties entre Oracle/Alfresco, les canaux de support, des feuilles de calcul, des outils de web analytics tels que Matomo et Google Analytics, ainsi que des APIs. Le projet créera un socle analytique unique pour des indicateurs tels que le nombre de comptes, les connexions, les taux d’adoption des services numériques, les formulaires soumis, l’activité liée aux services en ligne et les indicateurs de satisfaction des utilisateurs. Le premier livrable sera un proof of concept développé dans Power BI Desktop, avec un déploiement possible sur l’infrastructure locale ou cloud de l’organisation.
En collaboration avec les parties prenantes internes et les responsables des données, vous clarifierez les concepts métier, évaluerez la qualité des sources et définirez la manière dont les données doivent être consolidées. Votre périmètre couvre l’intégralité du flux ETL, depuis l’extraction et la transformation jusqu’au chargement d’une base de données dimensionnelle, ainsi que la création de couches sémantiques, de rapports, de tableaux de bord et de vues KPI pour un nombre limité d’utilisateurs internes. Vous documenterez également le modèle et préparerez la solution en vue de son automatisation ultérieure et de son intégration à d’autres services web internes et publics.
Vos responsabilités
- Modéliser la base de données décisionnelle à l’aide d’approches de modélisation conceptuelle et en étoile, afin de combiner les mesures de manière cohérente entre les différents systèmes sources.
- Intégrer les données issues des applications, des canaux de support, des feuilles de calcul, du web analytics et des APIs dans un modèle analytique cohérent.
- Construire un data warehouse et des processus ETL qui extraient, transforment, valident et chargent les données dans la base de données cible.
- Mettre à disposition des rapports et tableaux de bord Power BI, des couches sémantiques, des KPI et des vues d’alerte initiales que les utilisateurs internes pourront exploiter pour le reporting.
- Valider les définitions des données et les résultats avec les parties prenantes métier, et résoudre les incohérences entre les rapports Excel et BI existants.
- Documenter les correspondances entre les sources, les procédures de chargement et les choix de conception, et préparer le proof of concept en vue de son déploiement automatisé sur une infrastructure locale ou cloud.
Votre profil
Compétences essentielles
- Disposer d’une expérience de niveau medior en Business Intelligence, en data warehousing ou en intégration de données, avec la responsabilité de livrables analytiques de bout en bout.
- Recueillir et formaliser les connaissances métier, puis les traduire en couches sémantiques, en modèles de données et en rapports compréhensibles par les utilisateurs.
- Concevoir une architecture d’intégration des données couvrant Oracle, MySQL/MariaDB, SQL Server et PostgreSQL.
- Développer des data warehouses, des modèles dimensionnels et des workflows ETL, notamment pour le filtrage, les jointures, l’agrégation et la conversion de formats.
- Utiliser SQL Server Management Studio, SSIS, Power BI, Azure, Python, SAS et SOAPUI pour des travaux de développement, d’analyse ou d’intégration.
- Analyser des informations complexes, communiquer clairement par écrit et en réunion, et travailler de manière autonome tout en collaborant avec les responsables des données et les équipes de mise en œuvre.
- Planifier son travail en fonction des priorités, remettre en question de manière constructive les hypothèses peu claires et rester efficace lorsque les données sources ou les exigences sont incomplètes.
Langues
- Français : C2, maîtrise professionnelle complète.