Connecter les sources
Relier ERP, CRM, applications et autres sources, en définissant les règles de collecte et d’actualisation.
Notre intervention
BI & Data : des données fiables pour vos décisions métier
Un projet BI & Data donne à vos équipes des indicateurs sur lesquels elles peuvent s’appuyer. Nous réalisons les flux, les modèles de données et les tableaux de bord qui permettent de piloter l’activité, et nous préparons des données propres et documentées pour vos usages IA.
Pour qui
Directions, finance, opérations et produit dont les décisions reposent sur des chiffres contestés
Ce que vous obtenez
Indicateurs définis, pipelines contrôlés, tableaux de bord documentés et données prêtes pour l’IA
Technologies
Power BI, Looker, Tableau, Metabase, BigQuery, Snowflake, dbt, Airflow, sur AWS, Azure ou GCP
Démarrage
Un premier tableau de bord limité aux indicateurs prioritaires, validé sur des cas connus
Ce que nous réalisons
Un périmètre relié à votre activité.
Un tableau de bord n’est utile que si ses indicateurs reposent sur des données comprises et actualisées. Lorsque ERP, CRM et fichiers produisent des chiffres différents, nous commençons par les définitions métier et les sources. L’objectif est de construire une chaîne de données dont les équipes peuvent expliquer les résultats.
Fiabiliser la donnée
Modéliser les indicateurs, contrôler la qualité des flux et documenter les définitions partagées.
Restituer & exploiter
Construire des tableaux de bord utiles, organiser les droits d’accès et suivre les traitements.
Pour quels besoins
Quand lancer un projet BI & Data ?
Un projet BI & Data se justifie lorsque les décisions reposent sur des chiffres contestés, des exports manuels ou des fichiers que seule une personne sait mettre à jour.
Piloter avec des indicateurs fiables
Direction, finance, opérations ou produit partagent les mêmes KPI, calculés de la même manière, sans débat sur la source.
Centraliser des données dispersées
ERP, CRM, site web, application, outils marketing et support sont consolidés dans un référentiel unique.
Réduire le reporting manuel
Les flux sont industrialisés, les tableaux Excel reconstruits chaque mois laissent place à des traitements automatisés et contrôlés.
Mettre en place une gouvernance des données
Règles, définitions, rôles et responsables sont formalisés pour que la donnée reste un actif piloté.
Préparer vos usages IA
Des données propres, structurées et accessibles sont la condition d’un assistant ou d’une fonction IA utile.
Cas d’usage
Quelques cas d’usage BI & Data.
Pilotage de la performance
Suivi du chiffre d’affaires, de la marge, de la valeur client ou du coût d’acquisition.
Finance et trésorerie
Vision du rythme d’activité, des prévisions et des coûts pour anticiper.
Suivi opérationnel
Niveaux de service, backlog, opérations ou support, en temps réel ou quasi réel lorsque c’est nécessaire.
Consolidation multi-sources
Données issues de l’ERP, du CRM, du web et des outils marketing réunies dans un même modèle.
Analyse produit
Activation, rétention et parcours utilisateurs d’une application ou d’un SaaS.
Du travail aux livrables
Le déroulement de l’intervention.
Nous identifions la source de chaque information, la fréquence nécessaire et les contrôles de qualité. Les flux collectent et transforment les données avant leur restitution. Nous documentons les règles de calcul, préparons les reprises après erreur et rendons visibles les traitements incomplets. Les utilisateurs valident les indicateurs sur des cas connus avant d’étendre le périmètre.
Définitions et priorités
Quels KPI, quelles règles de calcul, quelle source de référence. Audit des sources existantes et de leur qualité.
Architecture
Une architecture simple et évolutive, choisie selon la volumétrie, la latence attendue, le budget et la maturité de l’organisation.
Pipelines
Connexion aux sources, transformation, historisation, documentation, supervision et alertes.
Tableaux de bord
Des restitutions orientées décision, lisibles, avec la possibilité de descendre dans le détail.
Gouvernance et exploitation
Rôles, accès, catalogue, qualité, procédure de changement, puis maintenance et ajout de nouvelles sources.
Les éléments remis à votre équipe
- Définition des indicateurs
- pipelines et contrôles
- tableaux de bord et documentation
Notre expertise BI & Data
Les technologies BI & Data que nous mettons en œuvre.
Les outils ne font pas le projet, mais ils doivent correspondre à vos sources, à votre cloud et aux compétences de vos équipes. Nous travaillons avec les principales briques du marché.
BI & visualisation
Power BI, Looker, Tableau et Metabase, selon le besoin de pilotage et le niveau d’autonomie attendu des utilisateurs.
Entrepôts et plateformes de données
BigQuery, Snowflake, Redshift et Databricks pour stocker et analyser les données à l’échelle.
Pipelines
dbt pour la modélisation et la transformation, Airflow pour l’orchestration, Fivetran ou Stitch pour l’ingestion depuis vos outils métier.
Gouvernance & cloud
Tests de qualité des données, catalogue et traçabilité, gestion fine des accès, déploiement sur AWS, Azure ou GCP.
BI, données et IA
Des données exploitables par vos fonctions IA.
Un assistant qui répond sur vos chiffres, une recherche dans vos documents ou un agent qui prépare une synthèse n’est fiable que si les données qu’il consulte le sont. Le travail BI & Data (définitions partagées, sources de référence, droits d’accès, historisation) prépare directement ces usages.
Nous pouvons ensuite réaliser la fonction IA elle-même, connectée à vos données avec les mêmes règles d’accès. Voir nos solutions IA pour l’entreprise et nos agents IA et chatbots. Pour un exemple de plateforme de données réalisée, voir la plateforme de data immobilière.
Les choix qui comptent
Les points à décider avec votre équipe.
Il faut distinguer une donnée absente, une donnée en retard et une valeur réellement nulle. Les historiques, les changements de définition et les droits d’accès sont traités dans le modèle. Une première restitution peut porter sur quelques indicateurs fiables plutôt que sur de nombreux graphiques dont personne ne maîtrise la provenance.
Le cadre de collaboration
Préparer le premier échange.
Vous pouvez présenter le fonctionnement actuel, les utilisateurs concernés et les difficultés rencontrées. Les documents, les exemples et les accès nécessaires sont précisés ensuite, selon le périmètre retenu. Le premier objectif est de comprendre le travail à réaliser et les dépendances qui peuvent conditionner son déroulement.
Questions fréquentes
BI & Data : vos questions.
Combien de temps faut-il pour livrer un premier tableau de bord fiable ?
Nous visons d’abord un premier tableau de bord limité aux indicateurs prioritaires, validé par les utilisateurs sur des cas connus, puis nous industrialisons et étendons le périmètre. Le délai dépend surtout du nombre de sources et de leur qualité.
Pouvez-vous reprendre un existant (Power BI, Excel, scripts) ?
Oui. Nous auditons l’existant, fiabilisons les calculs, rationalisons les sources et mettons en place une architecture durable, sans nécessairement tout reconstruire.
Comment éviter les écarts de chiffres entre équipes ?
En posant des définitions de KPI partagées (un glossaire), une source de référence par information et des règles de transformation documentées et testées.
Comment assurez-vous la sécurité des données ?
Par une gestion fine des accès selon les rôles, la séparation des environnements, les bonnes pratiques du cloud retenu et une adaptation à vos exigences de conformité.
Qu’est-ce qu’une bonne stack BI & Data ?
Une stack adaptée à vos usages, à votre volumétrie et à votre maturité. Elle privilégie la fiabilité des données, la lisibilité des indicateurs et la simplicité d’exploitation plutôt que l’accumulation d’outils.
Faut-il un entrepôt de données pour faire de la BI ?
Pas toujours. Avec peu de sources et de volumes, un outil de BI connecté directement peut suffire au départ. Un entrepôt devient utile dès qu’il faut consolider plusieurs sources, historiser et garantir des calculs identiques pour tous.
Les données BI peuvent-elles servir à un assistant IA ?
Oui, à condition qu’elles soient définies, fiables et protégées par des droits d’accès. Nous pouvons réaliser un assistant ou une fonction IA qui s’appuie sur ces données, avec des évaluations et un suivi en production.
Assurez-vous la maintenance après la mise en place ?
Oui. La maintenance couvre la supervision des flux, les corrections, l’optimisation des coûts et l’ajout de nouvelles sources, dans le cadre d’un projet au forfait ou d’une équipe dédiée.
Parlons de vos données et de vos indicateurs.
Présentez-nous vos sources, les décisions à éclairer et les difficultés rencontrées. Nous préciserons ensemble le premier périmètre à étudier.