Analyse de données (BI, datawarehouse, reporting)
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L’analyse de données (BI – Business Intelligence) consiste à collecter, centraliser, analyser et visualiser vos données pour piloter votre activité. Un datawarehouse centralise les données de vos différents systèmes (ERP, CRM, Excel, SaaS).
Composants d’une solution BI :
- Datawarehouse (entrepôt de données) – stockage centralisé, historique, dédié à l’analyse – technologies : Snowflake, BigQuery, Redshift, Azure Synapse, PostgreSQL
- ETL (Extract, Transform, Load) – extraction, nettoyage, transformation, chargement – outils : Talend, Apache Airflow, Stitch, Fivetran, dbt
- Modélisation des données (schéma en étoile, data mart, cubes OLAP) – organisation des données pour les requêtes rapides
- Visualisation (tableaux de bord interactifs, graphiques, KPI, alertes) – outils : Power BI, Tableau, Qlik Sense, Looker, Metabase
- Reporting automatisé (envoi par email, PDF, export Excel, accès sécurisé)
Applications typiques :
🔸 Commercial – chiffre d’affaires par région, par vendeur, par produit, taux de transformation, panier moyen, suivi des objectifs
🔸 Finances – trésorerie, budget vs réel, rentabilité par service, coût d’acquisition client, analyse des écarts
🔸 Logistique – taux de service, rotation des stocks, rupture, délai de livraison, coût de transport
🔸 RH – absentéisme, turnover, masse salariale, recrutement, formation, diversité
🔸 Production – TRS, rebuts, temps d’arrêt, cadence, goulots, consommation énergétique
Avantages :
✅ Pilotage en temps réel (décisions plus rapides, plus éclairées)
✅ Visibilité transverse (fusion des données de plusieurs services, silos éliminés)
✅ Automatisation des rapports (plus d’Excel manuels)
✅ Détection d’anomalies (alertes automatiques)
✅ Adhésion des équipes (données partagées, langage commun)
Notre prestation :
🔹 Audit des sources de données (ERP, CRM, fichiers, API, bases)
🔹 Conception du datawarehouse (modélisation, historique, performance)
🔹 Mise en place des pipelines ETL (extraction, nettoyage, chargement)
🔹 Création des tableaux de bord (KPI, graphiques, filtres, alertes)
🔹 Formation des utilisateurs (prise en main, interprétation des données)
🔹 Support et évolutions (ajout de sources, nouvelles analyses)
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