Mission client · anonymisée
Une fondation de données et de variables unifiée pour un distributeur australien
Gestion des données pour un distributeur australien : Databricks, Delta Lake et Power BI ont réduit de 80 % le temps de reporting, avec une source unique.
- Secteur
- Distribution
- Région
- Australie
- Périmètre
- Gestion des données et des variables
Mission client — le client est anonymisé à sa demande ; les chiffres sont ceux mesurés pendant la mission.
Défi
Un distributeur australien de 50 à 150 personnes voyait ses données dispersées entre tableurs et systèmes opérationnels. Le reporting était manuel, les mêmes données existaient en plusieurs copies contradictoires, et aucune gouvernance n'encadrait les variables que l'entreprise voulait utiliser pour l'analyse et l'apprentissage automatique : chaque rapport commençait par un rapprochement de chiffres.
Solution
L'approche : une fondation de données gouvernée sur Azure, avec un modèle de données unifié sur Databricks et Delta Lake, des chaînes automatisées qui l'alimentent, un référentiel de variables pour des indicateurs cohérents en analyse comme en apprentissage automatique, et une couche de rapports Power BI — pour que l'entreprise travaille sur une seule version fiable de ses chiffres.
Démarche
- 1
Nous avons audité le paysage de données : chaque tableur, système et rapport, les copies en désaccord et les chiffres sur lesquels l'entreprise s'appuyait.
- 2
Nous avons conçu un modèle de données unifié sur Databricks avec Delta Lake, avec une seule définition par entité et par indicateur clé.
- 3
Nous avons mis en œuvre des chaînes ETL qui chargent et nettoient les données des systèmes opérationnels dans Azure Data Lake, à la place des extractions manuelles.
- 4
Nous avons conçu un référentiel de variables pour que l'analyse et les futurs modèles utilisent les mêmes définitions gouvernées.
- 5
Nous avons construit la couche de tableaux de bord et de rapports dans Power BI, sur le modèle unifié, avec des vues SQL que l'équipe peut enrichir.
Questions fréquentes
Pourquoi un référentiel de variables pour un distributeur qui a encore peu de modèles ?
Il donne dès le départ à l'analyse et aux futurs modèles les mêmes définitions gouvernées : les variables n'auront pas à être reconstruites, ni débattues, quand l'apprentissage automatique arrivera.
Que sont devenus les tableurs existants ?
Les données qu'ils contenaient passent désormais par les chaînes jusqu'au modèle unifié. Les rapports lisent ce modèle : les copies en double ne sont plus nécessaires au reporting.
L'équipe peut-elle enrichir les rapports elle-même ?
Oui. Les rapports reposent sur des vues SQL du modèle unifié : l'équipe ajoute mesures et tableaux de bord dans Power BI sans toucher aux chaînes.