Conseil en business intelligence

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 actuelle 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.

• 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)

Une société comptable présente dans trois villes européennes voulait une vue en temps réel de ses activités. Ses données étaient dispersées entre exports de l'ERP et tableurs, et chaque rapport se construisait à la main.

• une API sécurisée intègre automatiquement les exports CSV de l'ERP ;
• des tableaux de bord Apache Superset couvrent les ventes, la charge du personnel et les activités marketing des trois bureaux ;
• les non-spécialistes créent eux-mêmes leurs rapports, qui peuvent être intégrés dans d'autres outils web ;
• une base open source : pas de licences récurrentes et un contrôle complet des données.

Résultat : la direction suit l'activité de tous les bureaux depuis une seule interface web, avec des chiffres qui se mettent à jour d'eux-mêmes au lieu d'être compilés chaque mois. Lire l'étude de cas.

Partir des questions que la direction se pose vraiment, puis construire uniquement le pipeline nécessaire pour y répondre : c'est ainsi que nous travaillons avec chaque client. Pour la partie technique, voir notre pipeline de données sur Google Cloud.

1. Audit des données. Nous recensons vos sources (ERP, CRM, comptabilité, tableurs), les rapports produits aujourd'hui et les décisions qu'ils devraient éclairer.

2. Feuille de route. Une recommandation écrite et courte : quelles questions méritent une réponse chiffrée, quels outils conviennent à votre taille et à votre budget, et ce que coûte leur exploitation.

3. Premier tableau de bord. Un domaine métier traité de bout en bout — sources, pipeline, définitions, tableau de bord — en production et utilisé par votre équipe.

4. Transfert ou accompagnement. Documentation et formation pour que votre équipe en soit propriétaire, ou notre équipe data analytics continue à l'exploiter et à l'étendre.