Adin Hrelja Hrelja

Contexte : Supporter les activités marketing avec des données précises et des systèmes d’analyse

performants.

Enjeux : Moderniser la gestion des données marketing pour des campagnes ciblées.

Réalisations :

● Transformation des données de la newsletter avec Cloud Functions et BigQuery.

● Conception d’un data warehouse et d’un data mart dédiés aux besoins marketing.

● Collaboration avec les équipes marketing pour des analyses plus précises.Résultats :

● Amélioration de l’efficacité des campagnes marketing grâce à des insights précis.

● Mise en place de systèmes durables pour les futures initiatives marketing.

Contexte : Développement d’une infrastructure cloud pour soutenir les analyses de

données complexes dans l’agroalimentaire.

Enjeux : Fournir une base solide pour des analyses plus rapides et une meilleure

visualisation des données.

Réalisations :

● Création d’un data warehouse et de data marts sur BigQuery.

● Mise en œuvre d’une pipeline de données avec Cloud Functions et Pub/Sub.

● Intégration de Firestore pour la gestion des métadonnées et des

documents. Résultats :

● Réduction du temps de reporting grâce à des flux automatisés.

● Infrastructure évolutive et adaptée aux besoins futurs de l’entreprise.

Contexte : Mise en œuvre des meilleures pratiques de gestion de données dans le secteur du luxe. Projet clé : création d’un environnement cloud avec GCP afin d’améliorer la qualité des données Chloé et automatiser les flux d’ingestion, de transformations et fluidité du partage destiné à plusieurs types d’utilisateurs tant sur la partie applications que sur la partie Infrastructure / Engineering.

Enjeux : Moderniser l’architecture cloud et garantir une haute qualité des données retail

(99,98%).

Réalisations :

● Conception et automatisation des flux de données CRM via GCP (DBT, Bigquery).

● Historisation et segmentation des données clients pour des analyses précises.

● Mise en place de pipelines de données robustes avec DBT, Terraform et

BigQuery.

● Développement de solutions pour des rapports business hebdomadaires

automatisés.

● Mise en œuvre des bonnes pratiques GCP (GitLab, Terraform, CI/CD, data

warehouse, data marts) des pipelines CRM (de Dataiku vers GCP)

● Développement de produits data, notamment l’historisation de la segmentation

clients.

● Création de dashboards Merchandising (50 pages, 3 dashboards : hebdomadaire, mensuel, annuel par hiérarchie produit), incluant une newsletter du lundi matin pour le Comex et le top management Richemont (division Fashion & Accessories)

● Corrections de données pour les calculs de saisonnalité de l’équipe Merchandising

● Support aux consultants data sur les sujets Sustainability pour répondre aux

besoins métiers Déplacements professionnels à Meyrin (tous les 3 mois) pour

collaborer avec GroupTech et les équipes Data Chloé.

● Automatisation des rapports de livraisons de stock pour les grossistes (Europe,

Moyen-Orient)

Résultats :

● Taux de précision des données augmenté à 99,98%.

● Réduction du temps de traitement des données grâce à l’automatisation.

● Création de nouveaux outils facilitant l’analyse et la prise de décision stratégique.