Contexte & enjeu
Plusieurs flux métier devaient être extraits, transformés, consolidés et rapprochés.
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.
Sources & données
- Flux de données métier
- Données extraites de plusieurs sources
- Données consolidées et reconstituées
- Résultats de contrôles et de rapprochements
Intervention
Développement et automatisation de traitements avec SAS, Python, SQL et PowerShell, avec contrôles de Data Quality et rapprochements via 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.
Traitements reproductibles
Automatisation des étapes d’extraction et d’intégration.
Données consolidées
Reconstitution et rapprochement des informations issues de plusieurs flux.
Contrôles avant utilisation
Vérification de la cohérence des données avant leur exploitation décisionnelle.
Technologies
- SAS
- Python
- SQL
- PowerShell
- Power BI
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