Contexte et objectifs

Un fournisseur de services techniques a entrepris un nouveau projet important dans le secteur de l'énergie qui contribuerait grandement à son chiffre d'affaires. Il souhaitait moderniser les rapports de Business Intelligence (BI) avant d'entamer ce projet complexe et de grande envergure, afin d'offrir les meilleurs services possibles.

Le nouveau projet nécessitait une approche plus tactique et urgente du point de vue technique et organisationnel en ce qui concerne la qualité, l'exhaustivité et la facilité d'utilisation des données.

Le client a demandé un outil de reporting complet pour suivre l'avancement du projet et faire des comparaisons entre les mesures, y compris les prévisions, la logistique, les finances, la productivité des techniciens et la qualité du service.

Les principaux objectifs étaient les suivants

• Affiner et hiérarchiser les besoins de l'entreprise

• Rendre opérationnels les rapports les plus critiques

• Définir une feuille de route vers une architecture de reporting plus rationnelle et une solution de reporting unifiée

• Construire un nouveau modèle de données pour le reporting BI

Approche

Tout d'abord, nous avons défini une manière d'organiser au mieux le travail de BI et de répondre aux besoins de l'entreprise en nous appuyant sur les piliers que sont les personnes, les processus et les outils pour une approche plus structurée. Nous avons fait cela pour aider notre client à atteindre un haut niveau de maturité dans le reporting des données, à la fois d'un point de vue technique et d'un point de vue organisationnel . Ensuite, nous avons rencontré plusieurs parties prenantes dans différents départements (finances, RH, opérations) pour discuter des exigences et des priorités en matière de reporting.

Nous avons ensuite commencé à nous aligner sur le département informatique en ce qui concerne la disponibilité des données. Ensuite, nous avons rencontré plusieurs parties prenantes dans différents départements (finances, ressources humaines, opérations) pour discuter des exigences et des priorités en matière de rapports.

Les données n'étaient pas facilement disponibles car le projet n'avait pas encore démarré. Nous avons donc créé des données fictives pour alimenter les rapports préliminaires que nous avons créés dans Power BI.

Une fois les données de test disponibles, nous avons construit un grand modèle de données qui servirait de base à tous les rapports requis par les différents départements (opérations, logistique, finances, etc.).

Nous avons créé plusieurs rapports dans Power BI pour suivre les KPI importants demandés par les différents départements. Livrée via la version cloud de Power BI, la solution développée actualise automatiquement les rapports sans aucune intervention humaine. La capacité en nuage offre des caractéristiques de premier ordre telles que plus de performance, de flexibilité et de capacité.

Résultats

Auparavant, le reporting BI du client était souvent manuel, ce qui le rendait vulnérable aux erreurs humaines et prenait trop de temps. Les employés avaient peu de temps pour analyser les données ou agir sur la base de ces chiffres.

Le client utilise désormais un modèle de données automatisé et dispose de rapports BI préliminaires pour l'ensemble du projet commandé.

Au cours de la mission, nous avons pris en charge l'onboarding d'un data scientist interne au client. Nous avons transféré à cette personne toutes les connaissances relatives au modèle de données et à l'outil de reporting afin d'assurer la continuité.

À l'avenir, il existe de nombreuses possibilités d'évolution au fur et à mesure que les opérations du projet prennent de l'ampleur.