Contexte
En 2021, l’entreprise dispose déjà d’un volume important de données alimentées par les modules du SI, mais leur exploitation reste éclatée et largement manuelle.
Avant le projet, les analyses passent par des requêtes SQL exécutées à la demande, une première tentative de restitution graphique dans le portail JSF, puis des consolidations Excel souvent dispersées. L’ensemble est trop contraignant pour un usage décisionnel durable.
Le sujet n’est pas de produire davantage de statistiques. Il s’agit de transformer des données déjà présentes en un outil de pilotage lisible, capable de relier le terrain aux lectures de chiffre d’affaires, de stock, de trésorerie et de rentabilité.
Rôle
- Je me suis formé de manière autodidacte sur Power BI, Power Pivot, DAX et M.
- J’ai structuré le passage d’analyses ad hoc vers un dispositif BI plus centralisé et plus exploitable.
- J’ai travaillé avec mes collègues pour identifier le bon niveau d’information utile selon les usages, puis simplifier la consultation.
- J’ai cherché quelles données recouper, comment les relier et sous quelle forme les restituer pour produire une lecture réellement utile.
Périmètre / fonctionnalités
La BI devient la couche de synthèse des autres modules du SI et sert de support de lecture pour les responsables de service et la direction générale.
Le dispositif couvre notamment :
- la production : nombre de dossiers, volumes produits, vitesses, temps de production et d’improduction, taux de panne, nombre de calages, consommations ;
- les stocks : quantités et disponibilités à date, boni / mali, valorisation ;
- les ventes : chiffre d’affaires global, par client et par commercial, évolution, taux de transformation ;
- les achats : consommations, suivi des prix, variations de prix, commandes ;
- la trésorerie et la rentabilité : suivi de trésorerie et lecture économique jusqu’à la rentabilité par dossier.
Une partie des restitutions reste produite dans Excel avec Power Pivot. Une autre est diffusée dans Power BI, avec usage de la plateforme en ligne pour agréger plusieurs bases différentes en vue de leur exploitation. Les technologies mobilisées sont Power BI, Power Pivot, DAX, M et SQL.
Le BI consolide des données issues des bases internes de production, des bases du logiciel de GMAO CARL et des bases du logiciel comptable CEGID.
Décisions / arbitrages
- Positionnement : j’ai fait du BI l’aboutissement des autres modules du SI plutôt qu’un reporting isolé.
- Sortie du bricolage décisionnel : j’ai sorti le décisionnel d’une logique de requêtes SQL ponctuelles, de graphiques limités dans le portail JSF et de consolidations Excel dispersées.
- Deux niveaux d’usage : j’ai conservé une approche à deux niveaux : Excel / Power Pivot quand le format restait adapté, Power BI et sa plateforme en ligne quand il fallait consolider, croiser et diffuser plus largement.
- Lisibilité : j’ai privilégié la facilité de consultation et l’utilité de lecture pour les utilisateurs plutôt qu’une sophistication technique peu exploitable.
Résultats / apports
- Les statistiques sont désormais produites dans les formats Power BI / Power Pivot.
- Les responsables de service et la direction générale disposent d’un point d’accès plus centralisé et plus lisible pour leurs analyses.
- Le BI devient un outil central de pilotage : il aide à repérer les dysfonctionnements, à objectiver les réussites et à appuyer les décisions.
- Le pilotage ne repose plus seulement sur des extractions ponctuelles et des retraitements dispersés, mais sur une restitution plus stable et plus durable.
- Le dispositif relie les rapports de terrain aux lectures économiques plus hautes : chiffre d’affaires, valorisation des stocks, prix, trésorerie et rentabilité.
- Il contribue aussi à des arbitrages concrets : pilotage du parc informatique, décisions d’ouverture ou de fermeture de machines, confortement d’investissements comme BALYO, négociation de contrats clients et orientation de la stratégie commerciale.