Paris · sur site & télétravail

Univdata.

19 ans en data et BI, dont huit sur des projets Power BI et Google Cloud pour la Finance, les Achats et la R&I. Je traduis les besoins métier en objets métier, user stories et modèles de données, puis j'accompagne la livraison jusqu'à l'adoption, le plus souvent pour remplacer des patrimoines SAP BusinessObjects ou SAP BW.

AB
Adlen Belkacem
Data Product Owner · Consultant Data Senior
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Ce que je construis glisser pour pivoter · toucher pour transformer
01 / 07

Data Product Owner

De la source au dashboard survolez un nœud
Sources SAP, Oracle, Excel Intégration BODS, dbt Cloud BigQuery Restitution Power BI
Parcours
19 ans · data & BI
UD
Univdata
SASU · créée en 2016
200720122016201820232026
  • Keyrus · Veolia · Randstad · Coyote
  • 2023 → 2026 · L'Oréal R&I
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Mission, migration ou formation
Ils m'ont fait confiance
L'Oréal R&IVeolia Eau FranceGroupe Randstad FranceCoyote SystemKeyrusCNP AssurancesAntargaz
2023 → 2026 L'Oréal R&I Analytics Engineer Fin de SAP BO, datasets Power BI sur BigQuery 2012 → 2023 Veolia Eau France Chef de projet, BA, Migration Lead Finance, Achats, arrêt de SAP BW 2016 → 2018 Groupe Randstad France Référent Finance, expert BODS Reporting financier du groupe 2016 Coyote System Chef de projet BI fonctionnel Refonte du décisionnel, self-service 2007 → 2012 Keyrus Consultant décisionnel Veolia, CNP Assurances, Antargaz…

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Prestations,
en direct

Chaque carte embarque une petite démo animée de la prestation : touchez l'aperçu pour la lancer. Les chiffres des démos sont illustratifs.

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Data Product Owner · Business Analyst

Produit · Cadrage

Je fais le lien entre le métier et les équipes techniques : ateliers, objets métier, règles de gestion et data mapping, jusqu'aux user stories prêtes à développer. Mon passé de développeur ETL et BI me permet de cadrer des besoins réalistes.

  • Ateliers avec contrôleurs de gestion, Achats, R&I : objets métier et règles de calcul
  • User stories, critères d'acceptance, backlog refinement et cérémonies Scrum
  • Recette, guide utilisateur et conduite du changement jusqu'à l'adoption
$ stackScrumData mappingUser storiesCollibra
Fait chez Veolia (Finance, Achats) · L'Oréal R&IDiscutons-en ↗
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Migration SAP BO / BW → Power BI

Migration · Décommissionnement

Remplacer un patrimoine SAP BusinessObjects ou SAP BW par Power BI et BigQuery, sans perdre la confiance des utilisateurs : cartographie, traduction en objets métier, reconstruction, vérification, puis arrêt de l'ancien système.

  • Cartographie des rapports BO et des flux BODS, répartition de leur reprise
  • Une application Power BI qui regroupe une vingtaine de rapports BO (Achats, Veolia)
  • Accompagnement jusqu'à l'adoption, qui a permis d'arrêter SAP BW (Finance, Veolia)
$ stackSAP BusinessObjectsSAP BWPower BIBigQuery
Fait chez Veolia (OMEGA, TABULA) · L'Oréal R&IDiscutons-en ↗
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Power BI, du dataset au CI/CD

BI · Power BI

Des datasets Power BI en self-service, solides et industrialisés : couche sémantique, DAX optimisé, sécurité par ligne, déploiement automatisé, et une capacité Premium qui tient la charge.

  • Une quinzaine de datasets en DirectQuery sur BigQuery, chacun remplaçant plusieurs rapports BO
  • CI/CD des datasets : TMDL, GitHub, Azure, pipelines de déploiement
  • Tests de charge, suivi de la capacité Premium, optimisation DAX
$ stackPower BIDAXDirectQueryRLSTMDL
Fait chez L'Oréal R&I · Veolia FinanceDiscutons-en ↗
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Data Platform BigQuery

Cloud · Analytics engineering

Modèles et flux de données sur Google BigQuery : modélisation dimensionnelle, datamarts métier, transformations SQL et dbt, sécurité et bonnes pratiques partagées par toute l'équipe.

  • Framework data de groupe sous BigQuery : structures, routines, workflows, sécurité RLS
  • Modèle de données du Datadesk Finance et flux SQL associés
  • Datamarts Achats et Approvisionnements en modélisation dimensionnelle
$ stackBigQuerySQLdbtGitHub
Fait chez L'Oréal R&I · VeoliaDiscutons-en ↗
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Formations Data & Power BI

Formation · Sur mesure

Des formations en analyse de données et en dashboarding construites autour de votre contexte : un commanditaire pose ses questions, les participants y répondent avec Power BI, chiffres à l'appui. En entreprise sur vos jeux de données, en école sur un cas fil rouge réaliste.

  • Chaque exercice : une question, une manipulation, une phrase chiffrée
  • Power Query, modèle en étoile, visuels, page pour un comité de direction
  • Module « Data Analyse & tableaux de bord dynamiques » en place à l'EBD (Master 2)
$ stackPower BIPower QueryDAXDataviz
Entreprises · écoles · sur site ou à distanceVoir les formations ↓
JOB_FINANCE_QUOTIDIEN.atlen pause
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Expertise SAP BODS

ETL · SAP

Plus de quinze ans de flux SAP Data Services : conception, évolutions, maintenance, maintien en conditions opérationnelles jusqu'à la bascule vers le cloud, et études de migration.

  • Flux d'historisation, pivots et hiérarchies, contrôles qualité des données
  • Garant des données lors des clôtures mensuelles du reporting financier
  • Étude de migration de BODS vers AWS : dimensionnement et tests de performance
$ stackSAP BODSOraclePL/SQLUnix
Fait chez Veolia · Randstad · via KeyrusDiscutons-en ↗
rapport_looker_studioen pause
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Looker & Looker Studio

BI · Google

L'outil de dataviz de Google (ex-Data Studio), branché directement sur BigQuery ou Sheets : des rapports partageables en un lien, sans licence à acheter pour vos lecteurs.

  • Connexion native à BigQuery, GA4 et Google Sheets
  • Sources de données optimisées pour garder des rapports rapides
  • Modèles de rapports réutilisables, à votre charte graphique
$ stackLooker StudioLookerBigQuerySQL
Écosystème Google CloudDiscutons-en ↗
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Workflows Alteryx

Data prep · Automatisation

Le reporting mensuel qui demande des jours de copier-coller dans Excel ? Il devient un workflow Alteryx qui tourne en quelques minutes, avec la même logique, enfin visible et documentée.

  • Reprise de la logique Excel existante, étape par étape
  • Jointures, contrôles et calculs automatisés, sorties vers Excel, BigQuery ou Power BI
  • Macros réutilisables et passation aux équipes
$ stackAlteryx DesignerExcelSQL
Livrable · workflows + guide d'utilisationDiscutons-en ↗

19 ans
de missions

Finance et contrôle de gestion, Achats, R&I, relation client. Toujours le même fil : du besoin métier jusqu'à l'adoption.

2023 → 20263 ans

Analytics Engineer · L'Oréal R&I

Équipe produits data : décommissionnement du reporting SAP BusinessObjects de la R&I au profit de datasets Power BI en self-service. Une quinzaine de datasets en DirectQuery sur BigQuery, framework data du groupe, CI/CD, tests de charge et support niveau 4.

BigQueryPower BIdbtAzureCollibra
2021 → 2023Veolia Eau France

Business Analyst & Scrum Master · Tableau de bord Finance

Objets métier Finance (charges, produits, budget, réalisé, prévisionnel) définis avec les contrôleurs de gestion, modèle du Datadesk Finance sous BigQuery, application Power BI. Accompagnement jusqu'à l'adoption, qui a permis d'arrêter SAP BW.

BigQueryPower BIScrum
2019 → 2021Veolia Eau France

Business Analyst Data · TABULA Achats & Appros

Traduction du reporting SAP BO en objets métier avec la Direction Achats, datamarts BigQuery et application Power BI regroupant une vingtaine de rapports BO, recette et formation des utilisateurs référents.

SAP BOBigQueryPower BI
2018 → 2019Veolia Eau France

Migration Lead · Décommissionnement d'OMEGA

Cartographie des rapports BO et des flux BODS, répartition de leur reprise entre les datadesks Finance, Opérations et Consommateur, vérification de chaque brique avant l'arrêt de l'application.

SAP BOSAP BODSLooker
2016 → 2018Groupe Randstad France

Référent fonctionnel Finance, expert BODS · Cockpit

Reporting financier du groupe : garant des données lors des clôtures mensuelles, nouveaux indicateurs (P&L, marges) avec la DAF, flux BODS et univers BO, migration vers MicroStrategy, étude de migration de BODS vers AWS.

SAP BODSSAP BOMicroStrategyOracle Exadata
2016Coyote System

Chef de projet BI fonctionnel

Refonte du décisionnel pour remplacer les extractions Excel par du self-service : ateliers Marketing, Finance, SAV et Qualité, nouveau modèle de données, dictionnaire de données, encadrement de l'équipe de développement.

SQL ServerSSISSSASSSRS
2012 → 2016Veolia Eau France

Chef de projet décisionnel

Build de l'entrepôt Exploitation et Clientèle, puis responsable de l'application OMEGA : modélisation dimensionnelle, flux BODS, univers et tableaux de bord KPI, encadrement de l'équipe Run.

SAP BODSSAP BO XI 3.1OracleTalend
2007 → 2012Keyrus

Consultant décisionnel

Veolia (datamart Internet Client, reprise de données vers SAP), CNP Assurances (migration SAP BO 6.5 vers XI R2), Antargaz et d'autres clients : mise en place et TMA de systèmes décisionnels.

SAP BODS / BODISAP BOOracleSQL Server
DiplômeMaster 2 Informatique IGSIUniversité Toulouse 1 Capitole · 2007
Formation continueGestion de projetÉcole Centrale de Lille · 2025
LanguesAnglais, arabecourant

Formations
sur vos données

Analyse de données et dashboarding, pour les entreprises et les écoles. Pas de jeu de données générique : on part de vos fichiers et de vos vraies questions.

L'approche

« Peut-on annoncer au comité une hausse de 8 % ? »

Les participants deviennent chargés d'études : un commanditaire (un directeur, un DAF, un responsable achats) leur pose ses vraies questions. Chaque exercice, c'est une question, une manipulation, une phrase chiffrée. En entreprise, le cas fil rouge est construit sur vos propres données, anonymisées si besoin, et sur les questions que se posent vos managers.

01Vos donnéesexports ERP, CRM, Excel
02Vos questionsposées par un commanditaire
03Pratique guidéedémo, exercices, corrigé
04Leur dashboardet une note flash au décideur
Déjà en place
EBD
Data Analyse & tableaux de bord dynamiquesMaster 2 · Chef de projet en management de l'information et du numérique
  • 2026-2027année universitaire
  • 6séances, de la prise en main à la soutenance
  • Binômesun tableau de bord pour un comité, une note de conception, un oral de 10 min
Suivi · 4Tableau de bord · 8Note · 4Oral · 4
Une grille d'évaluation clé en main pour l'école
Le fil conducteur

Quatre niveaux de réponse

Lire un chiffre ne suffit pas : un décideur attend qu'on le compare, qu'on l'explique, puis qu'on propose. Chaque exercice indique le niveau visé, et la formation fait monter les participants marche par marche.

1. LireQue montre le chiffre ?« Le CA du T3 atteint 4,2 M€. »
2. ComparerPar rapport à quoi ?« +6 % sur le T3 de l'an dernier, à périmètre égal. »
3. ExpliquerPourquoi ? Avec quelle source ?« Hypothèse : un effet prix, à vérifier par gamme. »
4. DéciderQue faut-il faire ?« Revoir la grille tarifaire des deux gammes en recul. »
Chaque temps fort

Théorie, démo, exercices, corrigé

Théoriele repère à retenir Démo« suivez-moi » dans l'outil Exercicesune question du commanditaire Corrigéla phrase attendue
  • Votes à main levée pour débusquer les pièges (agrégation, granularité, zéro ou donnée manquante)
  • Test des 30 secondes : un voisin doit comprendre la page sans son auteur
  • Note flash en 5 lignes : constat, comparaison, hypothèse, limite, recommandation
Entreprises

Intra-entreprise

Pour les équipes métiers (finance, contrôle de gestion, achats, commerce) et les analystes qui veulent gagner en autonomie sur Power BI.

  • Cas fil rouge sur vos données
  • Un fichier .pbix par séance
  • Sur site ou à distance
Demander un programme
Écoles & universités

Modules & projets

Un module complet pour masters et écoles de commerce ou d'ingénieurs, animé par un praticien qui fait ce métier tous les jours.

  • Supports, exercices et corrigés fournis
  • Projet en binôme et soutenance
  • Grille d'évaluation détaillée
Proposer un module

Le parcours type · 3 journées, 6 séances

Le déroulé du module EBD, adaptable en intra-entreprise.

Séance 01

Prise en main

La chaîne décisionnelle, la gouvernance, l'import, puis une question, un visuel : cartes, barres, courbes, cartes à bulles. Une page pour le décideur.

Power BI DesktopVisuels
Séance 02

Préparer les données

Pourquoi les données sont sales, les six dimensions de la qualité, nettoyer sans retoucher la source, modèle en étoile.

Power QueryModèle en étoile
Séance 03

Choisir et mesurer

Six familles de visuels, des indicateurs bien définis, premières mesures DAX et comparaison à N-1, puis une enquête sur une baisse et une note au directeur.

DAXCALCULATEN-1
Séance 04

Interactivité & projet

Segments synchronisés, interactions, exploration, info-bulles personnalisées, pages de détail et navigation, thème, puis cadrage du projet en binôme.

SegmentsDrill-throughThème
Séance 05

Finaliser pour le comité

Titres dynamiques, couleurs pilotées par une mesure, signets, mise en page mobile, prévision et anomalies, puis sécurité RLS, publication et partage.

SignetsRLSPublication
Séance 06

Soutenances

10 minutes par binôme : 6 de démonstration en direct, comme devant un comité de direction, puis 4 de questions. Avec une note de conception de 3 à 4 pages.

OralNote de conception
À retenir
D'abord la question, ensuite le visuelUne explication sans source reste une hypothèseUne donnée manquante n'est pas un zéroSi le comité ne comprend pas en 30 secondes, la page n'est pas prêteLes données montrent, le métier explique, le décideur choisit
Aussi en format court Initiation Power BI · 1 jModélisation & DAX · 2 jPower BI pour la Finance · 1 jSQL sur BigQuery · 2 j

Comment
je travaille

Du besoin métier jusqu'à l'adoption : la même méthode pour un tableau de bord ou un programme de migration.

01 cadrage

Comprendre

Ateliers métier, objets métier et règles de gestion. On fixe ensemble ce qui compte vraiment.

02 conception

Modéliser

Data mapping, modèle dimensionnel, user stories et critères d'acceptance validés avec le métier.

03 livraison

Livrer

Sprints courts, backlog priorisé, recette avec les utilisateurs, normes de développement.

04 adoption

Faire adopter

Guides, formation des référents, accompagnement… jusqu'à pouvoir éteindre l'ancien système.

Construisons votre prochain projet data.

Une migration SAP BO ou BW à mener, un Datadesk à cadrer, des datasets Power BI à industrialiser, ou une formation pour vos équipes ? Décrivez-moi votre contexte en quelques lignes : je vous réponds avec une première approche et un format adapté.