2 Optimisation de la prise de decision commerciale et prévision des ventes à l’aide de Microsoft Fabric. PFE

Contexte et objectif

• Développer une solution décisionnelle moderne basée sur Microsoft Fabric pour une entreprise multirégionale.
• Permettre le suivi, l’analyse et la prévision de la performance commerciale afin d’optimiser la prise de décision et les prévisions de ventes.

Responsabilités principales

• Analyser les besoins métier et définir les KPI pertinents pour le suivi commercial.
• Concevoir le modèle de données (modèle en étoile) et les pipelines d’ingestion/transformation (ETL) nécessaires.
• Mettre en place l’infrastructure analytique : Lakehouse, Warehouse, OneLake, et orchestrer les Pipelines/Dataflows Gen2.
• Développer les tableaux de bord interactifs Power BI, implémenter des mesures DAX et intégrer un modèle de prévision Python (Notebook).
• Automatiser les traitements, valider la qualité des données et produire une documentation complète des livrables.

Technologies et livrables attendus

• Technologies : Microsoft Fabric, Power BI, Dataflows Gen2, Lakehouse, Warehouse, OneLake, Pipelines, DAX, Python Notebook.
• Livrables : modèle de données (étoile), pipelines ETL automatisés, Lakehouse/Warehouse configurés, tableaux de bord interactifs Power BI, notebooks Python de prévision, documentation et guide d’exploitation.

Profil et compétences recherchées

• Compétences techniques : maîtrise ou bonne connaissance de Power BI, DAX, concepts ETL, modélisation dimensionnelle, et Python pour l’analyse/prévision.
• Atouts : expérience ou appétence pour Microsoft Fabric/Dataflows Gen2, Data Engineering, Data Visualization et analyse prédictive.

Informations pratiques et candidature

• Nombre de stagiaires : 02.
• Durée : 4 à 6 mois.
• Lieu : Sfax (stage sur site).
• Stage pré-embauche : Oui.
• Pour postuler, envoyer votre candidature à : stage@spark-it.fr.