Contexte
Au sein d’un pôle décisionnel, les données des flux santé et prévoyance devaient être intégrées, consolidées et rapprochées.
- Flux de données métier
- Données extraites de plusieurs sources
- Données consolidées et reconstituées
- Résultats de contrôles et de rapprochements
Problème et enjeu
Les données devaient être rapprochées et contrôlées malgré la diversité des flux et des traitements d’intégration.
Objectifs
- Automatiser les traitements d’intégration.
- Extraire, transformer et consolider les données.
- Contrôler la Data Quality et rapprocher les sources.
- Fiabiliser l’extraction et l’alimentation des flux décisionnels.
Intervention
J’ai développé des traitements SAS, automatisé la reconstitution de données avec Python et l’intégration avec PowerShell, puis mis en place des contrôles de cohérence et des rapprochements avec Power BI.
- Développement de traitements d’intégration en SAS.
- Automatisation avec Python et PowerShell.
- Contrôles de Data Quality et rapprochements avec Power BI.
- Consolidation et reconstitution des données.
Résultat
Des traitements d’intégration plus reproductibles, avec des données consolidées et contrôlées avant leur alimentation dans les flux décisionnels.
Technologies
- SAS
- Python
- SQL
- PowerShell
- Power BI
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