SQL avancé & Window Functions
Utilisation de patterns SQL analytiques : fonctions de fenêtre (SUM/AVG OVER, LAG), cadres déterministes, divisions sûres et gestion robuste des NULL.
Window Functions
LAG
ROWS BETWEEN
Data Warehouse Analytics (SQL Server)
Couche analytique “production-style” construite sur le modèle Gold du Data Warehouse (schéma en étoile) : KPI engineering, segmentation du chiffre d’affaires, analyses temporelles et vues de reporting prêtes pour la BI.
Aperçu
Ce projet se concentre sur la couche analytique : à partir d’un schéma en étoile Gold, il produit des requêtes KPI scalables, une logique de segmentation, des indicateurs temporels et des vues de reporting conçues pour la consommation BI.
Stack : SQL Server, T-SQL, Window Functions, schéma en étoile, vues de reporting.
Modèle : schéma en étoile Gold (faits & dimensions)
Analyses : KPIs • ranking • part-to-whole • séries temporelles • segmentation
Sorties : vues BI-ready (clients & produits)
Ce que le projet démontre
Séries temporelles & croissance
Agrégation mensuelle, cumul, moyennes mobiles et calculs de croissance MoM/YoY pour analyser les tendances dans le temps.
Séries temporelles
MoM / YoY
Cumul
KPI engineering & vues de reporting
KPIs orientés métier, rapports clients/produits et vues consolidées directement consommables par des outils BI (ex : Power BI).
KPI Engineering
Vues BI-ready
Segmentation
Envie d'en savoir plus ?
Je peux partager davantage de contexte (choix de modélisation, définitions de KPI, performance, limites, prochaines étapes) lors d'un échange.