Contexte & objectifs

Une entreprise spécialisée dans les services de soins aux personnes âgées souhaitait améliorer sa stratégie d’utilisation des données pour ses équipes commerciales et marketing, tout en fournissant des insights aux utilisateurs de sa plateforme SaaS. Cela nécessitait une refonte de leur stratégie data pour générer des rapports plus efficaces à partir de plusieurs systèmes de données.

Ils avaient donc besoin d’une plateforme de données agissant comme un "cockpit commercial", aidant les équipes commerciales et marketing à suivre la conversion des leads.

Ils ont également demandé un accompagnement sur les bonnes pratiques d’Azure Cloud ainsi qu’un coaching pour leur équipe data sur les principes de développement et d’ingénierie des données.

Démarche

Nous avons d’abord dû comprendre la structure des données et leurs sources. Pour cela, nous avons utilisé Azure Cloud, la plateforme cloud de Microsoft qui améliore la scalabilité, la flexibilité, la productivité et l’efficacité des coûts dans les opérations IT.

Ensuite, nos data scientists ont construit un tableau de bord Power BI automatisé et partagé, en utilisant Python et les outils Azure Cloud. Cela a impliqué la planification de processus ETL (Extract, Transform, Load), c’est-à-dire :

• l’extraction de données depuis plusieurs sources ;

• leur transformation en un format standardisé ;

• leur chargement vers la destination finale.

Enfin, nous avons partagé notre expertise avec l’équipe Data Engineering du client pour la construction de pipelines de données. Grâce à cet accompagnement, et à une documentation complète, nous avons permis à leur équipe de gérer le travail de développement de manière autonome.

Résultats

Avec cette plateforme de données améliorée, l'entreprise a acquis une compréhension plus approfondie de la structure et des flux de données. Nous avons identifié plusieurs approches pertinentes pour l’extraction des données et développé une feuille de route data pour mettre en œuvre la meilleure option. Nous avons également livré un prototype de cockpit commercial répondant à l’ensemble des exigences métiers.

Le client est désormais en mesure de construire et de maintenir son pipeline de données et son cockpit de façon indépendante.