Contexte et objectifs

À la suite d’une importante réorganisation interne, un leader international des produits de grande consommation (CPG) a été confronté à un enjeu critique concernant ses capacités de reporting pour plusieurs unités clés du groupe. Le paysage existant était très fragmenté : plus de 40 rapports Power BI distincts et plus de 100 pages de reporting réparties sur différents espaces de travail.

Ce socle de données reposait en grande partie sur des processus manuels et sur des sources hétérogènes, notamment des fournisseurs externes de données de marché. Il était sujet aux erreurs, complexe à maintenir et peu réactif face à l’évolution des besoins métiers.

La réduction des effectifs de l’équipe data interne a accentué ces difficultés, créant un véritable goulet d’étranglement : les délais d’accès aux analyses se sont allongés et les risques opérationnels ont augmenté.

L’organisation avait besoin de bien plus qu’une simple mise à jour de ses rapports. Il s’agissait de repenser en profondeur l’ensemble du socle de données et de son écosystème. L’objectif principal était de passer d’un environnement de reporting manuel et morcelé à une plateforme de données automatisée robuste, capable de :

• garantir la cohérence des données,

• accélérer la mise à disposition de nouveaux insights,

• offrir un socle scalable pour de futures initiatives.

Approche

Nous avons accompagné ce client dans la mise en place d’un socle de données pérenne, en allant bien au-delà de la simple production de rapports, pour construire une architecture d’ingénierie durable.

🧱 Architecture data

Les équipes ont déployé un data warehouse Snowflake basé sur une architecture « Medallion » (Bronze, Silver, Gold). Cette approche a permis de :

• standardiser l’ingestion et la transformation des données,

• établir une source unique de vérité

• simplifier le débogage

• faciliter le suivi de la traçabilité des données.

🚚 Modèle de delivery à double vitesse

Afin de concilier valeur métier immédiate et stabilité à long terme, le projet s’est appuyé sur une stratégie « Day 1 / Day 2 » pour moderniser le socle de données.

Le « Day 1 » a été consacré au prototypage rapide et à la validation avec les équipes métiers, tandis que le « Day 2 » s’est concentré sur l’industrialisation, la gouvernance et la mise en place de pipelines CI/CD rigoureux sur les environnements de développement, de test et de production.

🤖 Standardisation et automatisation

Les modèles de données existants ont été rationalisés : plus de dix modèles distincts ont été consolidés en seulement deux schémas optimisés. Les hiérarchies complexes issues des fournisseurs de données externes ont été standardisées de manière algorithmique afin d’assurer la cohérence entre les différents marchés.

⚙️ Process rigoureux

Des bonnes pratiques de data engineering ont été intégrées au processus de reporting :

• contrôle strict des versions,

• tests automatisés des données,

• règles de qualité garantissant que la nouvelle plateforme soit à la fois fiable et facilement maintenable par les équipes internes après le transfert.

Résultats

Ce projet a transformé les capacités de reporting du client, passant d’un dispositif lourd et coûteux à un véritable levier stratégique.

⚡️ Efficacité opérationnelle

La consolidation des rapports a permis une réduction drastique des volumes, faisant passer plus de 100 pages de reporting à environ 30 tableaux de bord interactifs et à forte valeur ajoutée.

📦 Accélération des délais de delivery

Grâce à l’architecture standardisée, les cycles de développement des rapports ont été réduits de 30 %, permettant aux équipes métiers de réagir plus rapidement aux évolutions du marché.

🦾 Scalabilité et innovation

En établissant un socle de données gouverné et structuré, le client a significativement réduit ses coûts de maintenance et s’appuie désormais sur cette architecture pour explorer des cas d’usage avancés, notamment autour de l’IA et des modèles de langage (LLM).

🎯 Qualité des données

Les flux de données automatisés ont éliminé les écarts liés aux traitements manuels, rétablissant la confiance des parties prenantes dans les principaux indicateurs de performance commerciale.