Table de faits
Fact_Transactions
- id_site (FK)
- id_periode (FK)
- montant
Références/Tangkoko
Tangkoko
Consultant Power BI · Avril à juin 2026
Conception et livraison d’un rapport Power BI décisionnel complet
4 axes d’analyse consolidés dans un même rapport : KPI e-commerce (Magento), performance email marketing (Mailjet), activité de réservation (SimplyBook), et analyse produits / segmentation client RFM.
E-commerce, mission via une agence data
Faits de mission
01 / 04
65 mesures DAX
02 / 04
Azure MySQL
03 / 04
RLS multi-rôles
04 / 04
PBIP/TMDL sous Git
Axes consolidés
Données fictives
Dimension
Dim_Periode
- id_periode (PK)
- date
Dimension
Dim_Site
- id_site (PK)
- nom_site
Dimension
Dim_Activite
- id_activite (PK)
- famille
Dimension
Dim_Compte
- id_compte (PK)
- num_compte
- KPI e-commerce (Magento)
- Performance email (Mailjet)
- Réservations (SimplyBook)
- Produits / RFM
01 / 04
65 mesures DAX
02 / 04
Azure MySQL
03 / 04
RLS multi-rôles
04 / 04
PBIP/TMDL sous Git
Axes consolidés
Données fictives
Table de faits
Fact_Transactions
- id_site (FK)
- id_periode (FK)
- montant
Dimension
Dim_Periode
- id_periode (PK)
- date
Dimension
Dim_Site
- id_site (PK)
- nom_site
Dimension
Dim_Activite
- id_activite (PK)
- famille
Dimension
Dim_Compte
- id_compte (PK)
- num_compte
- KPI e-commerce (Magento)
- Performance email (Mailjet)
- Réservations (SimplyBook)
- Produits / RFM
Quatre axes consolidés
- 01KPI e-commerce (Magento)
- 02Performance email (Mailjet)
- 03Réservations (SimplyBook)
- 04Produits / RFM
- 65 mesures DAX
- Azure MySQL
- RLS multi-rôles
- PBIP/TMDL sous Git
Travaux réalisés
- Modélisation sémantique en étoile sur entrepôt Azure MySQL : tables de faits marts, dimensions calendrier et hiérarchie catégorielle à 3 niveaux, gestion des ruptures de granularité (quotidien vs mensuel) via DAX.
- Développement de 65 mesures DAX (KPI de conversion, taux d’ouverture et de clic, taux de remplissage, classements RANKX, scoring RFM).
- Ingestion de données via API : pipeline Python sur les API Mailjet (REST) et SimplyBook (JSON-RPC + REST), avec traitement des cas limites (créneaux à cheval sur minuit, exclusion des comptes de test) et upsert en base.
- Sécurité : mise en place d’une Row-Level Security multi-rôles pour cloisonner les données par entité.
- Design : application complète de la charte graphique client (palette, typographie, thème Power BI custom).
- Industrialisation : versionnement du rapport au format PBIP/TMDL sous Git, livraison d’un dictionnaire de KPI métier et d’une documentation technique avec annexe DAX complète.
Power BIPower BI DAXSQLData visualisationAnalyse de données
Suite
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