
Daniel Montenia
Daniel Montenia
Bien que mon domaine principal soit l’analyse de données et l’intelligence économique, j’intègre l’apprentissage automatique et l’IA comme des accélérateurs puissants pour automatiser les processus manuels, identifier des motifs cachés et faire évoluer vos capacités analytiques sans augmenter les coûts généraux.
Comment j’apporte de la valeur :
Business Intelligence : tableaux de bord personnalisés (Tableau/Power BI) qui suivent les KPI en temps réel.
Stratégie de données : Auditer et nettoyer les flux de travail de données afin de garantir une « source unique de vérité ».
Efficacité pilotée par l’IA : Mise en œuvre de modèles prédictifs et d’automatisation des LLM pour accélérer le traitement et le reporting des données.
Insights exploitables : Traduire des ensembles de données complexes en résumés de niveau cadre pour un meilleur retour sur investissement.
Pile technique : SQL, Python (Pandas/Scikit-Learn), Power BI, Tableau, Excel (avancé) et entrepôt de données cloud.
Portfolio
Horaires de travail
- Lundi:08h00 à 18h00
- Mardi:08h00 à 18h00
- Mercredi:08h00 à 18h00
- Jeudi:08h00 à 18h00
- Vendredi:08h00 à 18h00
- Samedi:00h00 à 00h00
- Dimanche:00h00 à 00h00
Stratégie et gouvernance des données : Conception d’environnements « source unique de vérité » pour 10+ entreprises de taille moyenne, migrant des rapports fragmentés basés sur Excel vers des entrepôts de données SQL/Cloud automatisés.
Business Intelligence (BI) : Conception et déploiement de 50+ tableaux de bord interactifs dans Power BI et Tableau, permettant aux parties prenantes de suivre les KPI en temps réel et réduisant de 40 % le travail manuel hebdomadaire de rapports.
Efficacité pilotée par l’IA : Modèles intégrés d’apprentissage automatique (Scikit-Learn/XGBoost) pour optimiser la logistique de la chaîne d’approvisionnement et la prédiction du churn client, en considérant l’IA comme un outil pour améliorer l’analyse traditionnelle des données.
Automatisation des processus : A développé des scripts Python personnalisés pour automatiser le nettoyage des données (ETL) et la validation, garantissant une précision de 99 % des données pour les projets d’audit financier.
Conseil stratégique : A agi en tant que responsable fractionnaire des données, traduisant des conclusions techniques complexes en feuilles de route métier exploitables pour les PDG et membres du conseil non techniques.
BI & Visualisation : tableaux de bord de niveau expert dans Power BI/Tableau pour les KPI exécutifs.
SQL avancé : Architecture d’environnements de données propres et efficaces.
Analyse prédictive : Utilisation de Python/R pour prévoir les tendances et le retour sur investissement.
IA pour l’efficacité : Appliquer le ML pour automatiser les flux de travail ETL manuels et les rapports
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