Accompagnement & Conseil

80% des projets BI échouent parce qu'on commence par l'outil au lieu des questions

Looker Studio ou Power BI, des dizaines de dashboards... que personne n'utilise. Le problème n'est pas l'outil — c'est l'absence de stratégie BI. Notre roadmap part des questions business, structure l'architecture BigQuery et déploie le self-service pour chaque équipe.

45jStrategie déployée

-80%Temps de reporting

x5Adoption des dashboards

L'architecture en couches d'une BI qui fonctionne

Une BI performante repose sur une architecture en 3 couches distinctes. La couche de collecte connecte vos sources de données (GA4, CRM, ERP, plateformes media, back-office) a un data warehouse centralise dans BigQuery. La couche de transformation (dbt ou SQL) nettoie, enrichit et modelise ces données brutes en métriques business avec des définitions uniques et documentées. La couche de visualisation (Looker Studio ou Power BI) consomme ces données transformees pour créer des dashboards adaptés a chaque profil decideur : une vue macro pour la direction, des vues détaillées pour les managers opérationnels et un self-service pour les équipes qui veulent explorer.

BigQuery Looker StudiodbtGoogle Analytics

Who is this service for?

Directeurs Financiers & CFOs

Vous avez besoin de dashboards de pilotage fiables pour le COMEX mais les données arrivent en retard, sont incomplètes ou contradictoires selon la source. Votre contrôleur de gestion passé 2 jours par mois a réconcilier des chiffres qui ne collent jamais. La roadmap BI structure vos flux de données dans BigQuery pour que les bons chiffres soient disponibles au bon moment, dans le bon format, avec des définitions validées par votre équipe finance.

Responsables Data & BI

Vous croulez sous les demandes de dashboards ad hoc et vous n'avez pas le temps de construire une architecture BI perenne. Chaque nouvelle demande crée un dashboard isole qui ne communique avec aucun autre. La roadmap vous donne un cadre : quels dashboards pour quels profils, quelle architecture BigQuery, quelle couche de transformation dbt et quel modèle de self-service pour que les métiers explorent sans solliciter votre équipe.

Directeurs E-commerce & Digitaux

Vous pilotez une activite a plusieurs millions d'euros avec des dizaines de fichiers Excel et des exports manuels depuis Shopify, GA4, Google Ads et votre CRM. Chaque lundi, quelqu'un passé 4 heures a compiler un rapport que personne ne lit. La roadmap BI consolide toutes vos sources dans BigQuery et crée des dashboards Looker Studio ou Power BI automatises qui se mettent a jour en temps réel.

Why it matters

Du Temps d'Analyse au Lieu de Compilation

Vos équipes passent leur temps a analyser les données et a prendre des décisions au lieu de compiler des rapports manuels dans Excel. Le reporting automatise libere des heures chaque semaine pour de l'analyse a valeur ajoutee.

Most common errors

Commencer par l'outil au lieu des questions business

La majorite des projets BI échouent parce qu'on commence par déployer Looker Studio ou Power BI, puis on crée des graphiques qui semblent pertinents. Resultat : des dashboards esthetiques que personne n'utilise parce qu'ils ne repondent pas aux vraies questions des decideurs. Notre roadmap part toujours des questions : qu'est-ce que le DG a besoin de savoir chaque lundi matin ? Que doit voir le responsable acquisition pour arbitrer son budget ?

Connecter les sources directement a la visualisation sans data warehouse

Brancher GA4, votre CRM, votre ERP et vos plateformes media directement dans Looker Studio crée un enchevêtrement de données ingérable. Sans couche de transformation intermédiaire (data warehouse BigQuery + transformation dbt ou SQL), les définitions de métriques divergent, les données sont inconsistantes et la fiabilite est impossible a garantir.

Our approach

Ateliers de Cadrage des Besoins Decisionnels

Sessions de travail avec chaque profil decideur (DG, marketing, finance, operations, produit) pour identifier les questions business auxquelles la BI doit repondre. Pour chaque question, on definit la métrique, la source, la frequence et l'action attendue. Pas de dashboards pour le plaisir : chaque visualisation doit déclenchér une décision ou une action.

Architecture Data et Modelisation dans BigQuery

Conception de l'architecture data optimale : inventaire des sources a connecter, choix du data warehouse (BigQuery ou Snowflake), définition de la couche de transformation (dbt ou SQL), et construction du modèle de données unifie. Chaque métrique a une définition unique, documentee et validée par les parties prenantes.

Conception des Dashboards par Profil Utilisateur

Design des dashboards adaptés a chaque audience avec les regles d'UX data : hierarchie visuelle claire, drill-down pertinents (du strategique a l'opérationnel), alertes automatiques sur les anomalies, comparaisons contextuelles (vs objectif, vs N-1, vs semaine precedente). Focus sur l'actionnable : chaque chiffre affiche doit pouvoir déclenchér une action.

Deploiement, Formation et Self-Service

Deploiement progressif avec formation personnalisée par profil utilisateur. Documentation de chaque métrique dans un data dictionary partage. Mise en place du self-service BI avec des datasets pre-configurés, des templates de dashboards et des explorations guidees pour que chaque équipe puisse repondre a ses propres questions sans créer de ticket pour la data team.

Concrete results

Every project is unique. We adapt our approach to your specific challenges.

Centralisation BI pour groupe retail 4 enseignes

Un groupe retail avec 4 enseignes utilisant chacune des outils différents (GA4, Adobe Analytics, Matomo) et des définitions de KPIs incompatibles. Mise en place d'un data warehouse BigQuery centralise, modelisation dbt avec des définitions unifiées et dashboards Looker Studio adaptés au COMEX. Le temps de reporting est passé de 3 jours par mois a 30 minutes.

-85% temps de reporting

Pilotage e-commerce en temps réel

Un e-commerce a 50M de CA annuel pilote a l'Excel avec des rapports hebdomadaires manuels qui arrivent toujours en retard (J+3). Architecture BigQuery + Looker Studio avec rafraichissement en quasi-temps-réel (15 minutes), alertes automatiques sur les KPIs critiques (conversion, panier moyen, stock) et drill-down par catégorie, canal et device.

De J+3 a quasi-temps-réel

Self-service BI pour 25 marketeurs

Une équipe marketing de 25 personnes entierement dependante d'un unique data analyst pour chaque demande de rapport. Mise en place d'une couche de self-service dans Looker Studio avec des datasets pre-configurés par thematique (acquisition, conversion, CRM), des modèles de dashboards clonables et une formation de 2 demi-journees. Le nombre de rapports créés en autonomie par les équipes a ete multiplie par 8.

x8 rapports autonomes en 4 semaines

What you should know

La BI automatise le quoi, pas le pourquoi

Un dashboard automatise montre ce qui se passé et combien, mais pas toujours pourquoi. L'interpretation, l'hypothese et la prise de décision restent humaines. Notre roadmap inclut un volet acculturation et formation pour developper le reflexe analytique au-dela de la lecture passive de graphiques.

Des données fiables en entree sont un prerequis absolu

La qualité de vos dashboards ne peut pas exceder la qualité de vos données en amont. Si votre tracking GA4 est incomplet, votre CRM mal renseigné ou vos données produit inconsistantes, ces problèmes se retrouveront dans vos rapports BI. Nous identifions ces enjeux dans la phase d'audit et recommandons les corrections prioritaires.

What you gain concretely

Du Temps d'Analyse au Lieu de Compilation

Une Source de Verite Partagee

Une définition unique et documentee pour chaque KPI, hébergée dans BigQuery et consommee par tous les dashboards. Plus de debat sur quel chiffre est le bon : tout le monde regarde la mêmedonnée.

Pilotage en Quasi-Temps-Réel

Des dashboards actualises automatiquement toutes les 15 minutes pour reagir vite aux changements, identifier les anomalies et saisir les opportunités avant la concurrence.

Autonomie Complete des Equipes Metier

Le self-service BI permet a chaque équipe (marketing, finance, operations) d'explorer les données, de créer ses propres vues et de repondre a ses propres questions sans créer de dépendance avec la data team.

Every project is unique. Let's discuss yours.

They trusted us

Our consultants have worked for leading brands

Our team has worked with all types of companies and agencies (marketing, data, tracking) across all verticals (E-commerce, B2B, Tech, Healthcare...) with the same commitment to your data projects.