Contexte
Préparer des données métier et les rendre exploitables dans un Datalab et des reportings.
- Données métier
- Datasets du Datalab
- Anomalies de données
- Indicateurs de reporting
Problème et enjeu
La préparation, l’analyse d’anomalies, la restitution et l’automatisation mobilisaient plusieurs étapes complémentaires.
Objectifs
- Intégrer les données métier dans un Datalab.
- Créer et fiabiliser des datasets.
- Concevoir des rapports et dashboards Power BI.
- Automatiser les reportings et améliorer les processus.
Intervention
J’ai préparé et structuré des datasets, identifié et résolu des anomalies, créé des rapports Power BI avec DAX et Power Query et automatisé leur envoi avec Power Automate.
- Préparation et intégration des données dans le Datalab.
- Création de datasets et analyse des anomalies.
- Conception des restitutions avec Power BI, DAX et Power Query.
- Automatisation avec Power Automate.
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.
Technologies
- Power BI
- DAX
- Power Query
- Power Automate
- SQL
- Python
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