Plateforme Data unifiée pour chaîne de magasins
Conception et mise en place d'une architecture Data Lakehouse pour centraliser les données de ventes, stocks et comportement client à travers un réseau de magasins.
-60%
Temps de reporting
Rapports automatisés vs Excel manuel
+25%
Précision prévisions
Grâce au croisement des données
x10
Volume traité
Scalabilité de l'architecture
Le Challenge
Données fragmentées et reporting manuel
Une chaîne de retail fait face à une problématique classique : des données dispersées dans plusieurs systèmes, rendant impossible une vision unifiée de l'activité.
Problématiques identifiées
- 1Données silotées entre POS, ERP et CRM sans interconnexion
- 2Rapports Excel manuels prenant plusieurs jours à produire
- 3Impossibilité de croiser les données ventes/stocks/clients
- 4Décisions stratégiques basées sur des données obsolètes
- 5Équipes data noyées dans les demandes ad-hoc
La Solution
Architecture Data Lakehouse moderne
Mise en place d'une plateforme data unifiée combinant la flexibilité du Data Lake avec les performances analytiques d'un Data Warehouse.
Notre approche
- Audit complet des sources de données et des flux existants
- Design d'une architecture medallion (Bronze/Silver/Gold)
- Ingestion automatisée depuis les systèmes sources
- Transformation des données avec modélisation dimensionnelle
- Couche sémantique pour l'accès self-service
- Dashboards automatisés pour les KPIs stratégiques
Mise en œuvre
Discovery & Design
Cartographie des données, définition de l'architecture cible et priorisation des cas d'usage.
Livrables
- Data catalog
- Architecture technique
- Roadmap détaillée
Infrastructure & Ingestion
Mise en place de l'infrastructure cloud et des pipelines d'ingestion.
Livrables
- Infrastructure Snowflake
- Pipelines Airbyte
- Monitoring
Transformation & Modélisation
Développement des transformations dbt et du modèle de données.
Livrables
- Modèles dbt documentés
- Tests de qualité
- Couche Gold
Visualisation & Formation
Création des dashboards et formation des équipes.
Livrables
- Dashboards Power BI
- Documentation utilisateur
- Formation
Technologies utilisées
Snowflake
Data Warehouse
dbt
Transformation
Airbyte
Ingestion
Power BI
Visualisation
GitHub Actions
CI/CD
Ce que nous avons appris
Commencer par un périmètre restreint et itérer permet d'avoir des quick wins rapides
L'implication des métiers dès le design est clé pour l'adoption
La documentation et les tests dbt sont essentiels pour la maintenabilité
Le self-service nécessite une couche sémantique bien pensée
Autres études de cas
Moteur de recommandation IA personnalisé
Développement d'un système de recommandation produits exploitant le comportement utilisateur pour personnaliser l'expérience client en temps réel.
Migration Cloud & Modernisation applicative
Migration d'une infrastructure on-premise vieillissante vers AWS avec modernisation progressive des applications critiques en architecture microservices.
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