UK - Études Données Ferroviaires

Le projet "Études UK" a consisté en la réalisation d'analyses approfondies sur les données opérationnelles et événementielles des systèmes de mobilité et d'infrastructure en Angleterre. L'objectif principal était de fournir des informations pertinentes et exploitables, restituées via des rapports personnalisés (XLSX, PDF), afin de soutenir la prise de décision stratégique pour l'amélioration et l'optimisation de ces infrastructures.

Problématique :

Comment analyser efficacement les données complexes de mobilité et d'infrastructure pour le marché britannique et en extraire des informations stratégiques ? Il était nécessaire de concevoir un système automatisé capable de générer des rapports personnalisables (types, périodes, actifs) et de les distribuer régulièrement aux parties prenantes.

Solution :

La solution a impliqué la conception et le déploiement d'un pipeline Python robuste, intégré à la plateforme HealthHub (HH) du client. Ce pipeline est responsable du traitement des données opérationnelles et événementielles, de la génération de rapports dans divers formats (XLSX, PDF, Excel) basés sur des paramètres d'entrée définis (période, liste d'actifs/trains, zone d'intérêt, type de rapports), et de leur envoi automatisé par e-mail. La planification de l'exécution de ces scripts est assurée par des tâches Cron spécifiques, permettant une diffusion quotidienne, hebdomadaire ou selon d'autres fréquences.

Réalisations :

• Recueil et Clarification des Besoins : J'ai collaboré activement avec les principales parties prenantes et partenaires à l'étranger (notamment au Royaume-Uni) pour le recueil, la clarification et l'intégration de leurs besoins spécifiques en matière d'analyse et de reporting.

• Gestion de Projets Multiples et Sujets d'Études Variés : J'ai contribué à la réalisation d'études pour une dizaine de projets UK, couvrant diverses flottes de trains et clients UK. Cela a permis d'analyser plus d'une trentaine de sujets d'études différents et valorisés, tels que :

  • Statistiques de latence des événements

  • Analyse des alertes KPIs

  • Distribution d'événements (nombre/durée)

  • Comptage d'événements par zone d'intérêt (AOI)

  • Rapports de retard des événements

  • Rapports de kilométrage et de charge de la flotte Electrostar

• Conception et Développement des Pipelines Python en Autonomie : J'ai conçu et développé un pipeline Python complet pour le traitement des données opérationnelles et événementielles, incluant l'utilisation de librairies comme openpyxl et fpdf2 pour la génération de rapports XLSX, PDF et Excel. La librairie alstompy a également été utilisée pour interagir avec les données.

• Automatisation et Personnalisation du Reporting : J'ai mis en place un système de génération de rapports hautement personnalisable, prenant en compte des paramètres d'entrée tels que :

  • La période des données

  • La liste d'actifs/trains spécifiques

  • La zone d'intérêt (AOI)

  • Le type de rapports souhaité (PDF, XLSX, etc.)

• Déploiement et Intégration : Le script a été déployé avec succès dans la plateforme HealthHub (HH) associée au client, garantissant son intégration fluide dans l'écosystème existant et l'envoi automatisé des rapports par mail.

• Gestion des Améliorations : J'ai formulé des demandes auprès des équipes de support de la plateforme HH pour l'ajout de fonctionnalités supplémentaires, contribuant à l'évolution de l'outil.

• Support : J'ai également fourni un support continu sur les sujets validés et les livrables une fois les rapports déployés.

• Organisation d'Ateliers : J'ai organisé et animé des ateliers avec les clients et utilisateurs autour des solutions conçues, facilitant l'adoption et l'optimisation continue des rapports.

Stack technique :

• Types de Données : Événements (alertes, KPI, incidents), Données opérationnelles (notamment kilométrage et charge)

• Langage & Librairies Python : Python (openpyxl, alstompy, fpdf2, Requests, BeautifulSoup, Pandas, Numpy)

• Outils de Visualisation / Rapports : Tableau Software, Microsoft Excel, PDF

• Plateforme : HealthHub (HH)

• Orchestration / Planification : Cron

• Environnements de Développement (IDE) : PyCharm, Docker

• Langue : Anglais (pour la communication et les rapports)