Power BI reporting reengineering for faster, trusted insights

Contexte et objectifs

Au fil du temps, des dizaines de rapports Power BI ont été créés dans cinq espaces de travail distincts, chacun avec des modèles de données et des processus de rafraîchissement différents. Cette fragmentation a engendré des chiffres incohérents, des corrections manuelles fréquentes et des délais évitables.

Les objectifs étaient de :

• Rationaliser les rapports Power BI existants et réduire la fragmentation entre les espaces de travail

• Harmoniser le modèle de données entre la Belgique et les Pays-Bas en passant de multiples modèles spécifiques à chaque rapport à un modèle sémantique partagé et standardisé

• Automatiser les flux de données et les cycles de rafraîchissement pour réduire le travail manuel et les erreurs

• Définir un chemin pragmatique "Jour 1" (conception et prototypage) → "Jour 2" (architecture cible et gouvernance) que les équipes internes peuvent poursuivre

Le périmètre portait sur le reporting d'excellence commerciale basé sur les données pour la Belgique et les Pays-Bas.

Approche

Jour 1 : conception et prototypage

Durant la phase "Jour 1", les experts Agilytic ont mis en place une stack simple pour itérer rapidement. Ils ont ensuite défini un modèle sémantique standard à appliquer en Belgique et aux Pays-Bas, avant de co-construire les reporting prioritaires avec les utilisateurs métier pour permettre une validation rapide.

Jour 2 : architecture cible et gouvernance

Durant la phase "Jour 2", l'équipe a spécifié une architecture cible scalable et des transformations compréhensibles et maintenables par les nouveaux arrivants. Le deuxième défi clé était la gouvernance, abordé en :

• Clarifiant les responsabilités de construction, validation et maintenance dans le cadre de la gouvernance Power BI

• Cartographiant le chemin de migration des prototypes "Jour 1" vers les actifs industrialisés "Jour 2"

Modèle opérationnel et transfert de compétences

Le modèle opérationnel a défini comment les changements passent de l'idée à la production via un backlog et une roadmap consolidés. L'équipe a assuré la documentation, l'hypercare et le transfert de connaissances pour les équipes métier et data, tout en garantissant des rafraîchissements fiables et des mises à jour plus rapides.

Résultats

Livrables

• Un inventaire complet et une évaluation des rapports d'excellence commerciale et de leurs sources

• Un backlog produit priorisé et une roadmap reliant les travaux du Jour 1 aux résultats du Jour 2

• Un modèle sémantique "Jour 1" standard et des premiers reporting validés avec les utilisateurs

• Des spécifications "Jour 2" couvrant l'architecture cible, les responsabilités et le self-service, appuyées par une documentation concise

Impact métier

• Les modèles standardisés et les rafraîchissements automatisés ont amélioré l'efficacité opérationnelle en réduisant le travail manuel et les erreurs.

• Des cycles de développement plus courts ont accéléré le time-to-market et amélioré la réactivité aux besoins métier.

• Des définitions cohérentes et des sources réconciliées ont renforcé la qualité des données et la gouvernance.

Chiffres clés :

• Nous avons consolidé plus de 10 modèles de données isolés en 3 modèles de données indépendants et robustes, réduisant significativement les coûts de maintenance.

• L'empreinte reporting a été réduite de plus de 100 pages de rapports à 30 pages.

Les améliorations se poursuivront selon le chemin "Jour 1 vers Jour 2" pour le reporting Power BI et les analyses adjacentes !