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La data au service du Social Selling

Projet apprenant

Découvre le projet de Marie et son équipe qui grâce aux outils et aux pratiques data ont pu organiser une plateforme e-commerce de Social Selling

La data au service du Social Selling

Après avoir passé 6 semaines de formation au sein du bootcamp en présentiel en data à Paris, Marie, issu du batch 6, et son équipe ont réalisé un projet pour une plateforme de Social Selling au cours des deux dernières semaines de la formation.

L’objectif ?  Réaliser une analyse business permettant de migrer la data d’une plateforme de e-commerce à une autre.

Table des matières

Est-ce que tu peux présenter ton équipe, background,… ? Pourquoi cette volonté de te former à la data analyse ? Quelles ambitions avez-vous pour l'avenir ?

Notre équipe était composée de 5 personnes, toutes avec différents backgrounds mais avec la même envie de se former à la data et de poursuivre ou commencer notre carrière dans ce domaine :

  • Jimmy : Titulaire d’un Bachelor et d’un master en business development et entrepreneuriat, actuellement conseiller clientèle en banque, son objectif par la formation était d'acquérir des compétences techniques en data.
  • Manon : Récemment diplômée en ingénierie agricole, son ambition était de creuser l’aspect data grâce au bootcamp. Elle souhaite désormais s’orienter sur un poste de data analyst salariée ou freelance au sein d’une start-up.
  • Marie : Titulaire d’un Bachelor en International Hospitality Management et d’un Master en entrepreneuriat, elle travaille depuis deux ans en tant que cheffe de projet en customer success/business development dans l’univers de la Food. Suite au bootcamp, elle souhaite poursuivre vers de la data analyse pure, idéalement sur un poste de data full stack.
  • PA : Étudiant en économétrie aux Etats-Unis et de retour en France pour quelques mois, il a souhaité utiliser son temps disponible pour suivre le bootcamp Databird et ajouter une nouvelle corde à son arc avant son prochain envol outre atlantique pour poursuivre ses études.
  • Lyana : Titulaire d’un master en Stratégie Internationale et Intelligence Economique, consultante Salesforce, elle a souhaité apporter une brique tech à son profil fonctionnel pour s’orienter vers des postes hybride data/business dans un premier temps puis full data, au sein d’entreprises à impact.

Sur quoi et avec qui travailles-tu ?

Après 6 semaines intensives de bootcamp, riches en apprentissages, nous voilà arrivés à la phase décisive de notre formation : deux semaines de projets en équipe ; l’objectif étant de mobiliser les pratiques et outils vus tout au long de la formation. Le projet proposé par notre client fut l’occasion parfaite de travailler sur plusieurs parties du stack de notre client.

La start-up pour qui nous avons fait ce projet est une plateforme de Social Selling permettant à tout un chacun de représenter et de vendre des marques engagées, tout en étant rémunéré.

Dans ce cadre, la problématique sur laquelle nous nous sommes penchés fut la suivante : "Extraire l’historique des données depuis la création de la start-up pour réaliser une analyse business pertinente et leur permettre de migrer leur data par la suite sur une autre plateforme e-commerce".

Pour donner quelques éléments de contexte, cet exercice avait déjà été tenté par la start-up avec l’outil Zapier mais cela n’avait pas été une mince affaire. C’est pour cette raison que les fondatrices ont souhaité faire appel à notre aide de façon à leur proposer :

  • Des outils pertinents et pérennes dans le temps,
  • Une autonomie sur l’automatisation de l’extraction et du nettoyage des données,
  • Des tableaux de bord pour mener des analyses business conduisant à la prise de décisions stratégiques.

Quels outils avez-vous utilisés ?

Tout au long du projet nous avons fait appel à différents outils pour automatiser l’extraction des données, nettoyer et analyser les données puis construire une data visualisation.

Premièrement, nous avons utilisé l’ETL Open-Source Airbyte pour extraire tout l’historique des données de la plateforme Woocomerce pour les connecter au data warehouse BigQuery. Il permet également de synchroniser quotidiennement l’extraction des nouvelles données gratuitement grâce à cet ETL open-source. Pour construire ce connecteur l’utilisation du logiciel Docker et de l’éditeur Visual studio Code ont été indispensables.

En parallèle nous avons nettoyé et analysé les données en utilisant MySQL sur Dbeaver et Python via des Jupyter Notebooks car l’équipe souhaitait utiliser ces deux types de langages.

Puis enfin, la visualisation des données a été créée sur Google Data Studio car notre client préférait rester sur la suite Google pour permettre à des nouveaux arrivants dans la startup d’utiliser facilement cette interface.

Comment vous-êtes vous organisés ?

La construction du connecteur ETL étant challengeant et nouveau pour l’équipe, trois personnes ont commencé à travailler sur l’outil Airbyte. Pour extraire les données au plus vite et les analyser, les deux autres membres du groupe ont extrait les bases de données via DBeaver et ont commencé les analyses SQL & Python en parallèle. Lorsque les analyses ont été faites, deux membres du groupe Airbyte ont pu travailler sur la data visualisation Google Data Studio. Il est aussi très important qu’un membre du groupe consolide toutes les avancées du projet quotidiennement pour terminer dans le temps imparti.

Quelles ont été les difficultés à surmonter lors du projet ?

Notre première difficulté a été de devoir construire le connecteur ETL Airbyte de zéro où nous avons dû apprendre à utiliser des nouveaux outils comme Docker ou Visual Studio Code.

Qu’est-ce que tu as aimé dans ce projet et qu’est-ce que tu en retires ?

Nous avons eu l’opportunité de travailler sur un sujet stimulant et actuel dans une ambiance de travail studieuse et conviviale. Nous avons beaucoup apprécié l’impact et la perception positive de notre travail par notre client. Aussi, notre organisation dans la répartition des tâches était judicieuse et notre bonne complémentarité nous a permis de terminer le projet dans les temps.

Un conseil à donner pour ceux qui aimeraient postuler à DataBird ?

Un bootcamp devant lequel il ne faut pas hésiter si l’on souhaite sauter le pas de la data. L’occasion de rencontrer des personnes aux parcours et aux personnalités diverses, une expérience enrichissante en tous points! Il faut être prêt à accorder pleinement de son temps durant les 8 semaines dédiées à la formation, ça avance vite, il faut s’accrocher mais le résultat en vaut définitivement la peine !

équipe DataBird formation data analyse

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