Zakaria El Karma

1. Analyse des besoins : Identification des besoins spécifiques de BALT en matière de données, en étroite collaboration avec les parties prenantes internes (opérations, logistique). Et définition des objectifs stratégiques pour soutenir l'optimisation des processus et l'innovation dans les dispositifs médicaux.

2. Conception de l'architecture : Développement d'une architecture de données robuste et scalable, intégrant des technologies telles que Snowflake pour le stockage et le traitement optimisé des données médicales et opérationnelles.

3. Collecte de données : Mise en place de pipelines pour collecter des données provenant de sources multiples: bases de données internes, API, fichiers de partenaires et autres flux pertinents.

4. Stockage des données : Création d’un entrepôt de données centralisé basé sur Snowflake, permettant une gestion sécurisée et efficace des données critiques (opérations et production).

5. Transformation des données : Développement de processus ETL (Extract, Transform, Load) pour nettoyer, structurer et enrichir les données, en garantissant leur qualité et leur fiabilité pour l’analyse.

6. Optimisation des performances : Optimisation des performances de l’entrepôt de données grâce à un ajustement des requêtes SQL, une gestion avancée et une surveillance des ressources pour assurer une disponibilité maximale.

7. Sécurité des données : Implémentation de mécanismes avancés de sécurité pour protéger les données sensibles (patients, dispositifs et réglementations) conformément aux normes du secteur (RGPD).

8. Documentation : Rédaction de documentations détaillées sur les processus, les schémas de données et les flux de travail pour garantir la traçabilité et faciliter la maintenance.

9. Évolution de l’architecture : Contribution à l’évolution de l’architecture de données pour anticiper les besoins futurs, notamment l’intégration d’analyses prédictives et d’intelligence artificielle pour optimiser les

processus de développement et de production.

REALISATIONS :

➢ Analyse des besoins : Comprendre les besoins de l'entreprise en matière de données et travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes pour définir les objectifs du projet.

➢ Conception de l'architecture : Concevoir une architecture de données efficace, en utilisant des technologies telles que Snowflake pour le stockage et le traitement des données.

➢ Collecte de données : Mettre en place des pipelines de collecte de données pour rassembler des données à partir de différentes sources, telles que des bases de données, des API, des fichiers, etc.

➢ Stockage des données : Mettre en place un entrepôt de données dans Snowflake pour stocker et gérer les données de manière optimale.

➢ Transformation des données : Développer des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour nettoyer, transformer, et enrichir les données.

➢ Optimisation des performances : Assurer les performances optimales de l'entrepôt de données, en ajustant les requêtes SQL, l'indexation, et en surveillant l'utilisation des ressources.

➢ Sécurité des données : Mettre en place des mécanismes de sécurité pour protéger les données sensibles et respecter les normes de conformité.

➢ Documentation : Documenter les processus, les schémas de données, et les flux de travail pour assurer la traçabilité et la compréhension.

➢ Collaboration : Collaborer avec les équipes d'analyse de données, de développement logiciel, et d'autres parties prenantes pour répondre aux besoins de l'entreprise.

➢ Maintenance et support : Assurer la maintenance continue de l'entrepôt de données, résoudre les problèmes et fournir un support technique.

➢ Évolution : Participer à l'évolution de l'architecture de données pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise.

REALISATIONS : ➢ Analyse des Besoins : Comprendre les besoins spécifiques de Nuxe en matière d'intégration de données, d'ETL, et de gestion des flux. ➢ Évaluation des Flux SSIS Actuels : Examiner en détail les flux SSIS existants pour identifier les composants, les transformations et les schémas de données. ➢ Sélection de Talend Cloud : Choisir la configuration et les fonctionnalités spécifiques de Talend Cloud en fonction des besoins de l'entreprise. ➢ Conception de l'Architecture : Concevoir l'architecture de migration, y compris les nouvelles structures de données, les flux d'intégration, et la planification. ➢ Mise en Place de Talend Cloud : Déployer Talend Cloud au sein de l'entreprise, en configurant les environnements et en intégrant les sources de données. ➢ Migration des Flux SSIS : Transférer progressivement les flux SSIS existants vers Talend Cloud en adaptant les transformations et les processus si nécessaire. ➢ Optimisation et Tests : Réaliser des tests approfondis pour garantir que les flux de données migrent sans problème, en optimisant les performances au besoin. ➢ Déploiement en Production : Mettre en place les flux de données migrés en production, surveiller les performances et effectuer des ajustements si nécessaire. ➢ Documentation : Documenter l'ensemble du processus de migration, y compris les schémas de données, les configurations, et les processus. ➢ Maintenance Continue : Assurer la maintenance continue des flux de données, gérer les mises à jour, et fournir un support technique.

Environnement technique : Talend Cloud, SQL, T-SQL, PL/SQL, Oracle, Sybase, SqlServer, SSIS, Power BI