Contexte et objectifs

Une société active dans les services de soins aux personnes âgées souhaitait améliorer sa stratégie d'utilisation des données, en se concentrant sur son équipe de vente et de marketing tout en fournissant des informations aux utilisateurs de sa plateforme Software-as-a-Service.

L'entreprise avait besoin de revoir sa stratégie de données pour générer des rapports plus efficaces à partir de ses multiples systèmes de données. Son objectif principal était de développer un cockpit de vente qui aiderait les équipes de vente et de marketing à suivre la conversion des prospects. En outre, elle a demandé des conseils sur les meilleures pratiques d'Azure Cloud et un coaching pour son équipe de données en matière de développement et de principes d'ingénierie des données.

Approche

Tout d'abord, nous devions comprendre la structure des données et leur source. Pour ce faire, nous avons utilisé Azure Cloud, la plateforme cloud de Microsoft qui améliore l'évolutivité, la flexibilité, la productivité et la rentabilité des opérations informatiques.

Ensuite, nos data scientists ont créé un tableau de bord Power BI automatisé et convivial à l'aide de Python et des outils Azure Cloud. Il s'agissait de planifier les processus ETL, c'est-à-dire d'extraire les données de plusieurs sources, de les transformer dans un format standard et de les charger dans la destination finale.

Enfin, nous avons partagé notre expertise avec l'équipe d'ingénierie des données du client pour construire des pipelines de données modernes. Grâce aux conseils, à la documentation et au soutien continu, nous avons permis à l'équipe de gérer le travail de développement de manière indépendante.

Résultats

Notre client a acquis une meilleure compréhension de la structure et des flux de données. Nous avons identifié plusieurs approches pour l'extraction des données et développé une feuille de route pour la mise en œuvre de la meilleure option.

Nous avons fourni un prototype de cockpit de vente qui répondait à toutes les exigences de l'entreprise.

L'équipe du client est maintenant équipée pour construire et maintenir son pipeline de données et son cockpit de manière indépendante.