Christopher VALLOTDiscuter de votre projet
Projet freelance en préparation.

Python / SQL / Data Quality

Consultant Data & BI freelance — fiabilisation, automatisation & Power BI

Transformer le bruit en signal.

J’aide les entreprises à fiabiliser leurs données, automatiser leurs traitements et construire des reportings Power BI exploitables, de l’intégration des sources jusqu’au pilotage.

Voir mon LinkedIn (nouvel onglet)Télécharger mon CV
Tours · À distance, hybride ou sur siteExplorer les réalisations

Technologies principales / 05

  • Python
  • SQL
  • Power BI
  • DAX
  • Power Query
Défiler pour explorer
Telemetry / profileLe parcours, en signaux vérifiables.Repères issus du parcours et des domaines présentés
05expériences
Depuis 2019, dans des contextes exigeants
04organisations
Les organisations citées dans le CV
04domaines d’intervention
Sources · qualité · processus · pilotage
05études de cas
Fidèles au parcours, sans métrique ajoutée

Expériences professionnelles :CNAV · Harmonie Mutuelle · Banque de France · Apside

Services

Une réponse data adaptée au problème, pas l’inverse.

Audit ciblé, renfort sur un existant ou réalisation de bout en bout : le périmètre s’ajuste à vos données, vos utilisateurs et vos contraintes.

Business Intelligence & Power BI

Le problème

Vos indicateurs sont dispersés, difficiles à lire ou votre reporting devient complexe à maintenir.

Mon intervention

Je structure les données, les KPI et le modèle de restitution pour construire, reprendre ou fiabiliser un reporting Power BI utile aux équipes métier.

  • Dashboard Power BI
  • Définition et documentation des KPI
  • Modèle de données
  • DAX
  • Power Query
  • Reprise ou optimisation d’un reporting existant

Analyse & exploitation de données

Le problème

Vous disposez de données mais leur exploitation demande encore des extractions manuelles, des requêtes ponctuelles ou des analyses difficiles à reproduire.

Mon intervention

J’explore, croise et mets en perspective les données avec SQL et Python afin d’identifier les écarts, produire les jeux de données nécessaires et répondre aux questions métier.

  • Analyse exploratoire ou métier
  • Requêtes SQL
  • Scripts Python
  • Croisement de données
  • Jeu de données préparé
  • Synthèse des constats

Data Quality & fiabilisation

Le problème

Des valeurs manquantes, des incohérences ou des écarts entre sources fragilisent vos analyses.

Mon intervention

Je définis les contrôles, rapproche les sources et traite les anomalies avant que les données ne soient utilisées.

  • Règles de contrôle et de validation
  • Analyse des anomalies
  • Rapprochement de sources
  • Données nettoyées et consolidées
  • Suivi des contrôles de qualité

Automatisation de traitements & reportings

Le problème

Des extractions, consolidations ou envois de reportings sont encore réalisés manuellement.

Mon intervention

J’automatise les étapes répétitives avec Python, SQL, PowerShell, Power Query ou Power Automate selon l’environnement.

  • Scripts et traitements automatisés
  • Chaîne de reporting reproductible
  • Contrôles intégrés
  • Documentation d’exploitation

Intégration & consolidation de données

Le problème

Vos données proviennent de plusieurs flux, bases, fichiers ou outils et ne peuvent pas être exploitées directement ensemble.

Mon intervention

Je prépare, normalise et consolide les sources afin de construire un socle de données cohérent, contrôlé et prêt pour l’analyse ou le reporting.

  • Cartographie des sources
  • Règles de transformation
  • Pipeline de préparation des données
  • Jeu de données consolidé
  • Contrôles de cohérence entre sources

Formats de mission

Des interventions adaptées à votre contexte.

Me parler de votre besoin
  1. 01Audit ciblé

    Identifier ce qui doit être fiabilisé, automatisé ou simplifié.

  2. 02Renfort Data / BI

    Intégrer une équipe existante sur une problématique ou un périmètre défini.

  3. 03Reprise d’un existant

    Fiabiliser ou faire évoluer un reporting, un traitement ou un flux déjà en place.

  4. 04Réalisation de bout en bout

    Prendre en charge le besoin depuis les sources jusqu’au livrable métier.

Cas d’intervention

Vous avez les données. Reste à les rendre vraiment exploitables.

Pour débloquer un reporting, un traitement ou une chaîne devenue difficile à maintenir ou à faire évoluer.

  1. 01

    Votre reporting Power BI devient difficile à maintenir

    Reprise des sources, transformations, modèle de données, KPI, DAX et restitution afin de simplifier et fiabiliser l’existant.

  2. 02

    Vos données ne sont pas suffisamment fiables

    Mise en place de contrôles, rapprochements, consolidation et détection d’anomalies entre différentes sources.

  3. 03

    Des traitements sont encore réalisés manuellement

    Automatisation des extractions, transformations, contrôles et reportings avec les outils adaptés à votre environnement.

  4. 04

    Vos données proviennent de plusieurs systèmes

    Préparation, normalisation et consolidation de fichiers, bases, API ou autres sources dans un jeu de données cohérent.

Méthode / 4 étapes concrètes

De vos sources à une information fiable et exploitable.

Faites défiler : chaque étape précise ce qui entre, ce qui est réalisé et ce que les équipes obtiennent.

  1. Étape 1 : Cadrer les sources utiles

    Entrées
    Bases, fichiers, API et outils métier.
    Intervention
    Cartographier les formats, les propriétaires, les règles d’usage et le périmètre réellement nécessaire.
    Résultat
    Des sources identifiées, documentées et prêtes à être intégrées.

  2. Étape 2 : Préparer et automatiser les traitements

    Entrées
    Données brutes, dispersées ou hétérogènes.
    Intervention
    Nettoyer, harmoniser, consolider et automatiser les transformations avec Python et SQL.
    Résultat
    Des traitements reproductibles, lisibles et maintenables.

  3. Étape 3 : Contrôler et fiabiliser les données

    Entrées
    Données transformées et règles métier attendues.
    Intervention
    Détecter doublons, valeurs manquantes et écarts, puis tracer chaque contrôle et son résultat.
    Résultat
    Des données contrôlées, explicables et prêtes pour l’analyse.

  4. Étape 4 : Restituer une information actionnable

    Entrées
    Données validées et besoins de pilotage cadrés.
    Intervention
    Construire les modèles de données, KPI et rapports Power BI, avec les mesures DAX adaptées aux besoins métier.
    Résultat
    Une information claire, exploitable et directement actionnable.

Études de cas

Des données brutes à un usage concret.

Des missions issues de mon parcours, présentées sans divulguer de données internes ni ajouter de métrique.

Expérience professionnelleDonnées décisionnelles

Migration et fiabilisation de données multi-sources

Contexte
Migration et préparation de données dans un environnement Cloudera / Teradata.
Intervention
Consolider et contrôler des données multi-sources dans un environnement Cloudera / Teradata.
Résultat
Un socle de données consolidé et contrôlé dans l’environnement cible, avec des traitements reproductibles et des règles permettant d’identifier les anomalies avant exploitation métier.
  • Python
  • PySpark
  • SQL
  • Cloudera
  • Teradata
  • Jenkins
  • GitLab
Voir l’étude de cas
Expérience professionnelleAutomatisation et collecte de données

Automatisation et structuration de données hétérogènes

Contexte
Collecter des informations provenant notamment d’un CRM et de contenus non structurés.
Intervention
Automatiser la collecte et structurer des contenus hétérogènes en données homogènes et exploitables.
Résultat
Une chaîne automatisée permettant de collecter, structurer et homogénéiser des informations issues de sources hétérogènes avant leur exploitation et leur comparaison.
  • Python
  • Playwright
  • Web Scraping
  • LLaMA
  • JSON
  • GitLab
Voir l’étude de cas
Expérience professionnelleFlux décisionnels

Automatisation et fiabilisation de flux décisionnels

Contexte
Plusieurs flux métier devaient être extraits, transformés, consolidés et rapprochés.
Intervention
Automatiser, consolider et contrôler des flux métier avant leur utilisation décisionnelle.
Résultat
Des traitements d’intégration plus reproductibles, avec des données consolidées et contrôlées avant leur alimentation dans les flux décisionnels.
  • SAS
  • Python
  • SQL
  • PowerShell
  • Power BI
Voir l’étude de cas
Expérience professionnelleDatalab et reporting

Reporting Power BI et automatisation de processus

Contexte
Préparer des données métier et les rendre exploitables dans un Datalab et des reportings.
Intervention
Préparer les données et automatiser leur restitution dans des reportings Power BI.
Résultat
Des données structurées et fiabilisées, associées à une restitution Power BI directement exploitable par les utilisateurs métier et à des processus de reporting automatisés.
  • Power BI
  • DAX
  • Power Query
  • Power Automate
  • SQL
  • Python
Voir l’étude de cas
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Expertise

Quatre expertises complémentaires, au service de vos usages.

Chaque domaine relie un besoin concret aux pratiques et technologies adaptées.

  1. Sources & flux

    Intégrer & transformer

    Réunir les bases, fichiers et flux métier, puis harmoniser leurs formats pour construire une donnée cohérente.

    Résultat viséDes flux structurés et prêts à être contrôlés.

    Technologies principales
    • Python
    • SQL
    • PySpark
    • SAS
    • Cloudera
    • Teradata

  2. Qualité des données

    Fiabiliser & contrôler

    Définir les règles de qualité, détecter les anomalies et sécuriser les rapprochements entre sources.

    Résultat viséDes données traçables et dignes de confiance.

    Technologies principales
    • Data Quality
    • SQL
    • Consolidation
    • Détection d’anomalies

  3. Traitements & exploitation

    Automatiser & industrialiser

    Remplacer les opérations manuelles par des traitements relançables, supervisés et simples à maintenir.

    Résultat viséDes processus robustes, reproductibles et moins chronophages.

    Technologies principales
    • Python
    • PowerShell
    • Playwright
    • Power Automate
    • GitLab
    • Jenkins

  4. Analyse & Business Intelligence

    Analyser & piloter

    Construire les modèles, KPI et tableaux de bord qui rendent l’information lisible par les équipes métier.

    Résultat viséUne information directement exploitable pour décider.

    Technologies principales
    • Power BI
    • DAX
    • Power Query
    • Pandas
    • Matplotlib
Portrait de Christopher Vallot

À propos

À l’interface entre la donnée, la technique et le métier.

Mon parcours relie préparation de données, Data Quality, automatisation et reporting dans des environnements métier variés.

J’accorde une importance particulière à la fiabilité des traitements, à leur maintenabilité et à leur compréhension par les équipes qui les utilisent.

Découvrir mon parcours sur LinkedIn (nouvel onglet) Télécharger mon CV

Un besoin Data ou BI ?

Parlons de votre contexte.

Reporting à fiabiliser, traitements à automatiser, données à consolider ou besoin Data / BI à cadrer : échangeons sur votre problématique.

Discuter de votre projetchristopher.vallot@outlook.com

Questions fréquentes

Avant de démarrer.

Quelques repères sur les missions, les outils et la manière de cadrer une première intervention.

Sur quels types de missions pouvez-vous intervenir ?
Sur des besoins d’intégration et de consolidation de données, de Data Quality, d’automatisation et de Business Intelligence. Le périmètre peut aller des sources et contrôles jusqu’aux KPI et reportings Power BI.
Intervenez-vous à distance ou sur site ?
Oui. Les missions peuvent être réalisées à distance, en hybride ou sur site depuis Tours, selon le contexte, les équipes et les besoins de la mission.
Pouvez-vous reprendre un reporting ou un dashboard existant ?
Oui. L’intervention peut commencer par un audit des sources, des transformations, du modèle, des KPI et des usages afin d’identifier ce qui doit être fiabilisé, simplifié ou automatisé.
Quelles technologies utilisez-vous principalement ?
Principalement Python, SQL, Power BI, DAX et Power Query. Selon l’environnement, mon expérience couvre également PySpark, SAS, PowerShell, Power Automate, Cloudera, Teradata, GitLab et Jenkins.
Comment démarre une mission ?
Par un échange sur le besoin métier, les utilisateurs, les données disponibles et les contraintes. Le périmètre et les livrables sont ensuite cadrés avant le démarrage de la réalisation.
Comment gérez-vous les données et projets confidentiels ?
Les études de cas présentées ici reprennent des expériences professionnelles sans divulguer de données internes ou d’informations confidentielles. Pour une mission, les accès, les données manipulées et les règles de sécurité sont cadrés avec l’entreprise avant le démarrage.
Quels formats de mission proposez-vous ?
Audit ciblé, renfort au sein d’une équipe, reprise d’un existant ou réalisation de bout en bout. Le format dépend du besoin, du périmètre et de l’autonomie attendue.
Contact

Vous avez un projet data ? Parlons-en.

Décrivez le point de blocage, vos contraintes et le résultat attendu. Je vous répondrai avec une première lecture du besoin.

christopher.vallot@outlook.comLinkedIn

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