Indicateurs partagés
Aligner les équipes sur les définitions et les règles de calcul.
Analytics & Business Intelligence
Des chiffres pour décider.
Des indicateurs partagés, des tableaux de bord utiles et des équipes qui savent lire leurs données.
Quand faire appel à nous ?
Les situations dans lesquelles nos clients nous appellent le plus souvent sur ce sujet.
Tableaux de bord
Mettre les informations utiles à portée des décideurs.
Analyse en autonomie
Permettre aux métiers d’explorer des données fiables.
Reporting existant
Simplifier les restitutions et fiabiliser leur actualisation.
Ce que nous livrons
Quelles décisions vos données doivent-elles éclairer ?
Nous partons des décisions à prendre pour définir les indicateurs, construire les modèles d’analyse et concevoir des restitutions adaptées aux métiers.
- Définitions communes des indicateurs
- Modèles d’analyse et tableaux de bord
- Prise en main par les équipes métier
- En parler avec nous
Les outils que nous utilisons
On choisit avec vous, selon ce que votre équipe sait déjà faire tourner. Pas de technologie imposée.
Analyser et restituer
- Power BI
- Tableau
- Looker
- Google Analytics
Définir les indicateurs
- SQL
- DAX
- LookML
- Modélisation sémantique
Questions fréquentes
Les questions techniques qu’on nous pose en premier rendez-vous, avec nos réponses franches.
Faut-il changer d’outil de BI pour avoir des chiffres fiables ?
Rarement. Dans la plupart des audits, le problème est en amont : définitions divergentes d’un même indicateur, calculs refaits dans chaque tableau de bord, données jamais testées. Nous centralisons les règles de calcul dans une couche sémantique (modèles dbt, métriques versionnées) que Power BI, Tableau, Looker ou Metabase consomment ensuite. Changer d’outil sans ce travail déplace le problème.
Comment définir un indicateur pour qu’il ne soit plus contesté en comité ?
Avec une fiche par indicateur : définition en langage métier, formule exacte, sources, filtres, périodicité, responsable, et les cas limites tranchés (une commande annulée compte-t-elle ? à quelle date ?). Cette fiche est versionnée à côté du code qui calcule l’indicateur, et un test vérifie que les deux restent alignés.
Self-service BI : comment donner l’autonomie sans créer le chaos ?
En séparant ce qui est certifié de ce qui est exploratoire. Les modèles certifiés (gouvernés, testés, documentés) sont la seule base des tableaux de bord officiels ; les métiers explorent librement à partir de ces modèles, jamais des tables brutes. Un indicateur exploratoire qui prend de l’importance passe par un parcours de certification court, pas par un ticket à l’IT.
Que peut apporter l’IA générative à l’analytics ?
Deux usages tiennent aujourd’hui en production : l’interrogation en langage naturel de données certifiées (text-to-SQL contraint par la couche sémantique, jamais sur des tables brutes) et la génération de commentaires de tableaux de bord relus par un humain. Sans couche sémantique fiable, le modèle produit des réponses plausibles et fausses ; c’est pour cela que nous commençons par les fondations.
On en parle ?
Un projet, une question, un doute sur une architecture : écrivez-nous ou réservez un créneau. Le premier échange sert à comprendre, pas à vendre.