Gerer la donnée
Identifier la donnée et construire une architecture adaptée
Identifier les sources de données
L'identification des sources de données et de leur typologie est une étape très importante dans l'élaboration de votre solution de Business Intelligence.
Identifier les liens entre par exemple des données de ventes et votre force commerciale peut s'avérer complexe. Nos experts pourront vous accompagner à travers des ateliers spécifiques dans la définition de votre besoin et dans la consolidation de vos données.
Fichiers Excels
Base de données internes
Données des systèmes/logiciels externes
Connecteurs
Choisir une architecture adaptée
Selon votre besoin et votre organisation, nous pourrons déterminer l'architecture de Business Intelligence la plus adaptée à votre situation et vos besoins.
Une solution Datawarehouse Traditionnelle répond aux exigences de vos services techniques ou vous preferez mettre en place une infra Cloud, nous allons construire ensemble l'architecture qui vous convient.
Intégrer et transformer la donnée
Notre équipe pourra ensuite intégrer vos données provenant de vos différents fichiers et sources de données, appliquer des règles de transformation, d'aggregation et de consolidation propore à votre environnement et votre stratégie.
L'entrepôt de données pourra selon le besoin contenir l'ensemble des données décisionnelles de votre entreprise (Datawarehouse) ou alors proposer à travers des sous entrepôts (Datamart) des visions spécifiques adaptées à vos analyses.
Exploiter la donnée
Un Cube OLAP (une base de données multidimentionnelle), va vous permettre d'exploiter et de construire des analyses ou reporting selon vos besoins. Par exemple, avec Excel, vous pouvez vous connecter au Cube et étudier les évolutions de marge vs n-1 en parfaite autonomie.
Il existe egalement sur le marché des solutions de visualisation de données qui sont capables de se connecter à votre entrepôt ou votre Cube et peuvent fournir des services avancés de reporting et de cartographie.
Exemple de realisation
Réalisation d'un entrepôt de données Ventes
L'objectif était de réaliser une refonte complète d'un Datawarehouse dédié aux suivi des perfomances commerciales.
A partir d'atelier de définition et spécification du besoin,d'analyse métier et technique des process et données de l'entreprise nous avons élaboré un Datawarehouse traditionnelle intégrant la gestion des référentiels de données externes, les processus de transformation et d'historisation de données.
Ce Datawarehouse peut être utilisé directement via des outils de visualisation de données grace aux différents Datamart mis en place.
Analyse du besoin
Identification des données et de leurs sources
Elaboration du Datawarehouse
Processus de transformation de données
Automatisation des traitements
Gestion des anomalies
