Mission · 2023-2024
Lucky Cart : audit et refactoring de la plateforme data
- Secteur
- E-retail média et grande distribution
- Rôle
- Analytics Engineer (alternance)
- Année
- 2023-2024
- Employeur
- Lucky Cart
- Thèmes
- Analytics engineering, DataOps et gouvernance
Audit et refactoring de la plateforme data d'une MarTech du média e-retail.
Réalisations
- Audit de la qualité des données reçues par les retailers et mise en place d'un monitoring de data quality.
- Application Streamlit alimentant automatiquement les reportings retailers (sélection de campagnes, génération et écriture dans Google Sheets via l'API Python), soit 5 h gagnées par semaine.
- Refactoring complet du code dbt et mise en place des bonnes pratiques pour l'équipe data.
- Analyse des causes racines des incidents, méthodologie de diagnostic et documentation des solutions.
Stack
Repères : DataOps, data product, dbt, ELT, Medallion, ODCS, RLS
- DataOps
- Pratiques d’ingénierie (versionnement, tests, CI/CD, monitoring) appliquées aux pipelines de données.
- Data product
- Jeu de données géré comme un produit : propriétaire identifié, contrat, qualité surveillée et documentation.
- dbt
- Outil de transformation en SQL, versionné et testé, qui construit les tables d’analyse dans l’entrepôt de données.
- ELT
- Charger d’abord les données brutes, puis les transformer dans l’entrepôt, avec la puissance de calcul du cloud.
- Medallion (Bronze, Silver, Gold)
- Organisation des données en couches : brutes (Bronze), nettoyées et historisées (Silver), prêtes pour le métier (Gold).
- ODCS (Open Data Contract Standard)
- Format ouvert qui décrit un jeu de données : champs, types, sensibilité, règles de qualité.
- RLS (Row-Level Security)
- Droits d’accès par ligne : chaque utilisateur ne voit que les données qui le concernent.