Conseil Data Analytics & BI

Des silos de données aux tableaux de bord exploitables par votre équipe

La plupart des entreprises ont plus de données qu'elles n'en exploitent

Les tableurs s'accumulent, les dashboards vieillissent, et les réponses dont le business a besoin sont à une requête près — mais personne ne fait assez confiance aux données pour agir. La stack data 2026 a plus d'outils que jamais, ce qui rend le choix plus difficile, pas plus facile.

Nous aidons les PME et startups à construire la fondation data dont elles ont réellement besoin — pas la plateforme sur-ingénieurée qu'un vendeur Fortune 500 leur proposerait. Après une consultation, vous saurez quels problèmes valent la peine d'être résolus par la donnée, quels outils correspondent à votre échelle, et sur quoi investir sur les 12 prochains mois.

Nos clients utilisent le conseil Data Analytics & BI pour :

  • concevoir une fondation data adaptée à leur échelle — choix de warehouse, ELT, orchestration, gouvernance
  • nettoyer la qualité et la traçabilité des données pour qu'on fasse confiance aux chiffres
  • choisir l'outil de visualisation adapté à l'équipe (Tableau, Power BI, Looker, Metabase, Superset)
  • concevoir un semantic layer pour que les revenus, le churn et le MRR aient la même définition partout
  • évaluer des pipelines data analytics sur GCP, AWS, Azure et Databricks
  • arbitrer où le temps réel et le streaming valent le coût opérationnel
  • concevoir des couches RAG et d'analytics en langage naturel au-dessus du warehouse
  • définir une feuille de route gouvernance et confidentialité (LPD suisse, RGPD)
Comment Data Analytics et Business Intelligence sont utilisés dans différents secteurs :
  • Finance : prévision et gestion du risque sur données actuelles et historiques, dashboards KPI, reporting financier, revue de documents assistée par LLM.
  • Vente & RevOps : prévision de pipeline, tests de prix, dashboards de performance, reverse-ETL des insights analytiques vers le CRM.
  • Marketing : segmentation et personnalisation, modélisation d'attribution, A/B testing, variations de contenu génératif.
  • E-commerce : prévision de demande, systèmes de recommandation, ajustement de la pertinence de recherche, shopping conversationnel via RAG ancré dans votre catalogue.
  • Opérations : détection d'anomalies sur logs et métriques, maintenance prédictive, copilotes internes sur wikis et SOP (RAG).
  • Comptabilité & Finance Ops : voir notre étude de cas — une plateforme Business Intelligence pour une société de comptabilité suisse.

Ce sont des points de départ courants — en pratique, presque toute équipe qui capture des données peut composer des retours sur l'analytique. Contactez-nous pour une consultation Data Analytics et Business Intelligence.

Nous construisons aussi les systèmes que nous recommandons — voir notre page Data Analytics & BI pour le tooling et les choix de stack que nous livrons.