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1. Fonction
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Directeur de Projet
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2. Contexte et objectifs
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2.1. Entrepôt de données Business Intelligence
- Création et Alimentation
- Interconnexion des fichiers
- Mise à jour et Historisation des données
2.2. Pilotage de la Performance
a. Indicateurs mesurés
- Performances
- Efficacité (Performances versus Objectifs)
- Efficience (Performance versus Moyens)
b. Evaluation des risques liés aux écarts
c. Priorités d’actions correctrices
d. Extraction ciblée de listes de prospects pour actions marketing
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3. Démarche et méthodologie
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3.1. Entrepôt de données Business Intelligence
- Audit de la Qualité des données : Audit technique de fichiers bruts
- Amélioration de la Qualité des données : Traitements de mise en conformité avant exploitation
- Constitution ad’ hoc de fichiers de populations cibles
- Enrichissements des fichiers via des sources externes
- Interconnexions : Rapprochements entre fichiers opérations et fichiers contacts/populations
- Gestion historisée et mise à jour de fichiers contacts
- Mise à jour et production des Datamarts : Mise à jour des tables dimensionnelles et des tables de faits
3.2. Pilotage de la Performance
a. Indicateurs mesurés
- Performances
- Efficacité (Performances versus Objectifs)
- Efficience (Performances versus Moyens)
b. Tableaux de bord de pilotage
- Tableaux de Bord périodiques : Tableaux de bords avec graphiques standardisés en format Excel
- Analyse multidimensionnelle OLAP
* Pivot Tables Excel : Migrations dans PowerPivot Excel, Consultations dans les tableaux croisés dynamiques Excel
* Pivot Tables Web : Migrations en ligne, Cubes réguliers, Cubes virtuels, Consultations personnalisées web
c. Gestion des risques
- Evaluation des risques liés aux écarts
- Priorités d’actions correctrices
d. Extraction ciblée de listings de prospects pour les actions marketing
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4. Descriptifs des fonctions des intervenants
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4.1. Superviseur :
- Formation et encadrement des Opérateurs
- Formation et encadrement de l’Inspecteur Qualité
- Planification de la mission et répartition des tâches entre les opérateurs
4.2. Ingénieur décisionnel :
- Audit & Amélioration de la Qualité des Données : Nettoyage / Restructuration / Normalisation
- Traitements informatiques d’enrichissement/constitution de fichiers
- Développement de modules ou application (Automatisation, Interfaces de pilotage)
- Respect des consignes techniques spécifiques à chaque mission
- Livraison des résultats finaux pour des contrôles qualité
4.3. Inspecteur Qualité :
- Responsable technique des procédures d’assurance qualité
- Contrôle qualité des lots de lignes traitées
- Mesure du taux de fiabilité des résultats
- Livraison des résultats finaux après succès aux contrôles qualité
4.4. Opérateurs :
- Opérations manuelles et informatiques d’enrichissement/constitution de fichiers
- Respect des consignes techniques spécifiques à chaque mission
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5. Environnement technique
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SAS, MS Acces, VBA, SQL Server, MySQL, PowerPivot Excel, Spago-BI, Eclipse
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6. Assurance qualité
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L’assurance qualité est obtenue par des procédures strictes de contrôle qualité à tous les niveaux de production :
6.1. Trois (3) principales méthodes de contrôle qualité sont mises en œuvres :
a. Algorithmes automatiques de contrôle qualité
- Ces algorithmes vérifient la cohérence des informations (signalétiques, adresses, commune, code postal, département) issues des lignes rapprochées.
- Avec ces algorithmes, aucune erreur grossière ne passe à travers les mailles.
- 100% des lignes traitées (rapprochement automatique ou manuel) sont testées par des algorithmes automatiques de cohérence.
b. Double rapprochement manuel partiel
- Les contrôles de qualité sont réalisés par un ou plusieurs Inspecteur(s) Qualité à l’aide d’un logiciel de test spécialement développé.
- Au moins 10% des lignes rapprochées sont contrôlées en manuel par tirage aléatoire.
- Cette procédure s’applique même en cas de double rapprochement intégral
- Cette méthode de rapprochement et de contrôle garantit une fiabilité supérieure à 99,5% pour les lignes traitées.
c. Double rapprochement manuel intégral
- Cette méthode s’applique aux lignes rapprochées manuellement à l'étape du rapprochement algorithmique automatique.
- Deux équipes d’opérateurs rapprochent en parallèle les mêmes fichiers
- Les différences de rapprochement sont récupérées et rapprochées à nouveau en double
* Le rapprochement s’arrête lorsque les deux équipes ont exactement les mêmes résultats
* Cette méthode de rapprochement et de contrôle garantit une qualité de presque 100% pour les lignes traitées.
* Cependant étant donnée sa lourdeur et son coût, cette procédure s’applique aux petits fichiers de quelques centaines ou milliers de lignes.
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7. Livrables et formats des livrables
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7.1. Livrables de la prestation (Format Excel) :
a. Le fichier résultat contenant en plus des champs du fichier initial, de nouveaux champs renseignés à l’issue du traitement
b. Le descriptif de chaque champ et la précision des sources d’information
c. Les décomptes et la liste des champs des fichiers traités
d. Les décomptes du rapprochement, selon le résultat (Format Excel)
- Lignes retrouvées et enrichies
- Indicateur d’égalité parfaite d’adresse
- Niveau de fiabilité de décision finale : sûre ou probable
e. Les décomptes du rapprochement, selon la méthode de décision (Format Excel)
- Lignes retrouvées et enrichies, par la méthode automatique
- Lignes retrouvées et enrichies, par la méthode manuelle
f. Le taux de fiabilité des renseignements fournis suite aux contrôles qualité (Format Excel)
- Contrôles Qualité automatiques
- Contrôles Qualité manuels
- Taux de fiabilité finale
g. Mise en place des outils et interfaces pour l'exploitation du Datamart : PowerPivot Excel, Spago-BI (Cubes, Interface OLAP)
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8. Liste des Clients utilisateurs
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HAUTE AUTORITÉ DE SANTÉ (HAS), SONATEL (Sénégal), SOCIÉTÉ FRANÇAISE DE DERMATOLOGIE (SFD)
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