Ce repository regroupe un ensemble de guides techniques et méthodologiques consacrés à l’analytics engineering, à la préparation des données, à la gouvernance BI, à Snowflake, à Dataiku, à Power BI et aux standards SQL de production.
L’objectif n’est pas uniquement de documenter des bonnes pratiques isolées, mais de formaliser une approche structurée et industrialisable de la chaîne data : depuis la préparation des données en amont jusqu’à la modélisation sémantique, la visualisation, l’orchestration des pipelines, la qualité, la sécurité, la performance et la maintenabilité.
Ces guides sont conçus comme des standards corporate réutilisables dans des contextes professionnels où les enjeux sont :
- fiabilité des données ;
- cohérence des indicateurs ;
- performance des traitements ;
- maîtrise des coûts ;
- gouvernance des accès ;
- qualité documentaire ;
- industrialisation des pipelines ;
- réduction de la dette technique ;
- adoption métier des solutions BI ;
- passage du prototype vers la production.
Ce repository se positionne comme une base de référence personnelle et professionnelle pour structurer des projets data selon une logique de senior analytics engineering / data engineering.
Il couvre plusieurs niveaux de la chaîne analytique :
Source Systems
↓
Data Preparation & Data Quality
↓
Snowflake / Data Platform
↓
Dataiku / Pipeline Orchestration
↓
Power BI / Semantic Modeling
↓
Visual Analytics & Decision Support
Les documents présents dans ce repository formalisent des standards applicables à des projets data corporate, notamment pour :
- concevoir des datasets fiables et réutilisables ;
- préparer des données optimisées pour Power BI ;
- définir les responsabilités entre Snowflake, Dataiku et Power Query ;
- écrire du SQL Snowflake maintenable et performant ;
- organiser une plateforme Snowflake gouvernée ;
- structurer des pipelines Dataiku industrialisables ;
- concevoir des rapports Power BI lisibles, performants et orientés décision.
| Guide | Domaine | Objectif |
|---|---|---|
| Préparation des données pour Power BI | Power BI / Data Preparation | Définir les standards de préparation des données avant reporting Power BI : data contracts, qualité, typage, granularité, sécurité, refresh, gouvernance et performance. |
| Modélisation des données dans Power BI | Power BI / Semantic Modeling | Formaliser les bonnes pratiques de modélisation Power BI : schéma en étoile, tables de faits, dimensions, relations, DAX, incremental refresh, sécurité et certification des modèles. |
| Analyse visuelle et data storytelling dans Power BI | Power BI / Data Visualization | Structurer les principes de conception visuelle, storytelling analytique, accessibilité, UX, performance perçue et adoption des dashboards. |
| Standards de plateforme Snowflake | Snowflake / Data Platform | Définir les règles d’architecture, sécurité, RBAC, warehouses, coûts, gouvernance, ingestion, observabilité, Time Travel, data sharing et exploitation Snowflake. |
| Standards Snowflake SQL | Snowflake / SQL Engineering | Définir les conventions SQL de production : style, CTE, joins, cardinalité, MERGE, idempotence, performance, semi-structured data, tests et CI/CD. |
| Standards Dataiku Pipelines | Dataiku / Pipeline Engineering | Formaliser les bonnes pratiques de conception, orchestration, quality gates, scenarios, bundles, permissions, monitoring et exploitation des pipelines Dataiku. |
| Comparatif : Snowflake, Dataiku, Power Query | Data Architecture / Tooling Strategy | Définir un framework de décision pour répartir les transformations entre Snowflake, Dataiku, Power Query et Power BI selon volume, gouvernance, criticité et maintenabilité. |
Ces guides s’inscrivent dans une architecture analytique cible où chaque outil a un rôle clair.
Snowflake
- transformations lourdes
- logique métier réutilisable
- données certifiées
- sécurité
- performance
- historisation
- coûts et observabilité
Dataiku
- orchestration
- quality gates
- scenarios
- monitoring
- promotion par bundles
- collaboration no-code / code
- industrialisation des flux
Power Query
- last-mile preparation
- typage final
- renommage final
- filtres de consommation
- incremental refresh
- transformations légères
Power BI
- semantic model
- DAX
- relations
- visual analytics
- storytelling
- decision support
- Pushdown-first : réaliser les transformations lourdes au plus près du moteur de données, principalement dans Snowflake ou via pushdown depuis Dataiku.
- Orchestration-second : orchestrer, monitorer et contrôler les pipelines via une couche dédiée comme Dataiku, avec scenarios, checks, alertes et runbooks.
- Presentation-last : limiter Power Query aux ajustements légers de dernier kilomètre, spécifiques au rapport.
- One KPI, One Definition : garantir une définition officielle, documentée et stable pour chaque indicateur critique.
- Quality by Design : intégrer la qualité des données dès la conception via tests, contrôles de volume, fraîcheur, duplicats, nulls et réconciliation.
- Security by Design : gouverner dès le départ les accès, données sensibles, masquages, rôles, connexions et exports.
- Production Readiness : considérer un artefact data prêt pour la production uniquement avec owner, documentation, tests, monitoring, stratégie de rollback et processus de support.
Ce repository couvre les domaines suivants :
| Domaine | Couverture |
|---|---|
| Data Preparation | Typage, nettoyage, déduplication, contrats de données, granularité, qualité, refresh, schema drift. |
| Power BI Engineering | Préparation des données, semantic modeling, DAX, visual analytics, storytelling, accessibilité, performance. |
| Snowflake Engineering | Plateforme, RBAC, warehouses, coûts, SQL, MERGE, Time Travel, policies, observabilité, CI/CD. |
| Dataiku Pipelines | Flows, recipes, scenarios, triggers, reporters, metrics, checks, bundles, automation nodes. |
| Data Governance | Ownership, data contracts, lineage, documentation, sécurité, classification, qualité et certification. |
| Analytics Engineering | Modèles analytiques, tables certifiées, tests, documentation, KPI, source of truth. |
| Production Operations | Monitoring, runbooks, incident management, post-mortems, SLA, MTTD, MTTR. |
Ce repository met en évidence des compétences clés en data engineering, analytics engineering et BI engineering.
- conception de pipelines fiables ;
- structuration raw / staging / curated / serving ;
- gestion de la qualité des données ;
- industrialisation des traitements ;
- optimisation des performances ;
- gestion des coûts compute ;
- observabilité et monitoring ;
- documentation technique.
- modélisation analytique ;
- préparation de datasets certifiés ;
- définition de métriques fiables ;
- tests de non-régression ;
- gouvernance des KPI ;
- transformation SQL maintenable ;
- alignement entre données et besoins métier.
- préparation des données pour Power BI ;
- modélisation sémantique ;
- conception de dashboards orientés décision ;
- data storytelling ;
- accessibilité ;
- performance de refresh ;
- adoption utilisateur.
- data contracts ;
- ownership ;
- classification ;
- règles de sécurité ;
- lineage ;
- documentation ;
- certification ;
- gestion du cycle de vie des artefacts data.
Ce repository peut être utilisé comme :
- base de standards pour des projets data ;
- support de documentation technique ;
- référentiel de bonnes pratiques ;
- checklist de production readiness ;
- support de revue technique ;
- base de formation interne ;
- démonstrateur de posture senior / lead data engineer ;
- ressource portfolio pour présenter une approche structurée de l’analytics engineering.
Utiliser les guides suivants :
- Préparation des données pour Power BI
- Modélisation des données dans Power BI
- Analyse visuelle et data storytelling dans Power BI
- Comparatif : Snowflake, Dataiku, Power Query
Utiliser les guides suivants :
- Standards de plateforme Snowflake
- Standards Snowflake SQL
- Comparatif : Snowflake, Dataiku, Power Query
Utiliser les guides suivants :
- Standards Dataiku Pipelines
- Préparation des données pour Power BI
- Comparatif : Snowflake, Dataiku, Power Query
Les guides de ce repository sont construits autour d’une logique de passage en production.
Un pipeline, un dataset ou un rapport ne doit pas être considéré comme prêt uniquement parce qu’il fonctionne techniquement. Il doit aussi être :
- documenté ;
- testé ;
- sécurisé ;
- monitoré ;
- maintenable ;
- compréhensible ;
- relançable ;
- gouverné ;
- aligné avec les besoins métier ;
- compatible avec les standards d’entreprise.
Les documents suivent une structure corporate cohérente :
- vision et principes directeurs ;
- rôles et responsabilités ;
- standards obligatoires ;
- bonnes pratiques ;
- lignes rouges ;
- checklists ;
- SOP ;
- gouvernance documentaire ;
- templates ;
- annexes ;
- logique de production readiness.
Cette structure permet de passer d’une simple documentation technique à un véritable cadre méthodologique réutilisable.
Ces guides visent notamment à éviter :
- logique métier critique dispersée entre plusieurs outils ;
- transformations lourdes dans Power Query ;
- SQL non déterministe ;
- absence de tests qualité ;
- modèles Power BI non gouvernés ;
- pipelines Dataiku non monitorés ;
- Snowflake utilisé sans maîtrise des coûts ;
- duplication des KPI ;
- absence d’ownership ;
- absence de documentation ;
- passage en production sans validation ;
- dashboards difficiles à interpréter ;
- dette technique invisible.
engineering-guidelines/
│
├── README.md
│
├── 01_preparation_des_donnees_pour_power_bi.md
├── 02_modelisation_des_donnees_dans_power_bi.md
├── 03_analyse_visuelle_dans_power_bi.md
├── 04_standards_plateforme_snowflake.md
├── 05_standards_snowflake_sql.md
├── 06_standards_dataiku_pipelines.md
├── 07_comparatif_preparation_donnees_snowflake_dataiku_powerquery.md
│
└── assets/
└── images/
Les évolutions futures possibles de ce repository peuvent inclure :
- guide sur la gouvernance des semantic models Power BI ;
- guide sur les tests automatisés en analytics engineering ;
- guide sur CI/CD pour projets BI et data ;
- guide sur la documentation des KPI ;
- guide sur l’observabilité data ;
- guide sur les data contracts ;
- guide sur l’usage de GenAI pour accélérer la documentation et la revue technique ;
- templates de pull request ;
- templates de runbook ;
- templates de data contract ;
- matrices RACI réutilisables.
Ce repository fait partie de mon portfolio professionnel autour de la data, de la BI et de l’analytics engineering.
Il reflète ma capacité à :
- structurer une démarche data de bout en bout ;
- formaliser des standards techniques ;
- documenter des pratiques réutilisables ;
- relier outils, architecture et besoins métier ;
- appliquer une logique de production readiness ;
- construire une documentation claire, exploitable et orientée entreprise.
Ce repository n’est pas seulement une collection de notes techniques.
Il constitue une base structurée de standards data engineering et analytics engineering, conçue pour démontrer une approche professionnelle, gouvernée et industrialisable de la chaîne analytique moderne.
Reliable data.
Governed pipelines.
Certified models.
Actionable dashboards.