Agence BI & DataViz
Vos dashboards, personne ne les regarde ?
On construit ceux qui font agir
Rapports Excel envoyés par email, dashboards qui chargent 10 minutes, KPI différents selon les services ? Nous déployons une BI gouvernée avec semantic layer, dimensional modeling et self-service — pour que chaque décideur ait les bons chiffres, au bon moment, sans demander à la tech.
Ils nous font confiance — 150+ projets livrés
Nos technologies BI & DataViz
Power BI, Tableau, Qlik ou Looker pour l'entreprise, Metabase et Superset en open-source, Grafana pour l'opérationnel, dbt pour la semantic layer, BigQuery ou Snowflake comme warehouse analytique — nous choisissons chaque brique selon votre contexte, pas selon la licence la plus chère.
Dataviz & Reporting
Semantic Layer
Warehouses
Power BI
Tableau
Qlik Sense
Looker
Looker Studio
Metabase
Apache Superset
Grafana
dbt
BigQuery
Snowflake+15 technologies BI & analytics maîtrisées
Nos cas clients en BI & Data
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Compass Group
Consolidation et visualisation des données de 40 pays en temps réel pour un leader mondial de la restauration collective. Dashboards opérationnels et reporting groupe unifié.
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BTP Consultants
Automatisation du reporting métier et mise en place de dashboards de pilotage — suppression des extractions Excel manuelles et réduction de 95 % des coûts d'exploitation.
Voir le cas client ›96% de nos clients continuent avec nous
“Ils ont eu énormément d’impact sur le traitement de la data.”
Julien GOUPIT, Directeur Innovation
Des dashboards qui font prendre des décisions, pas de la déco
Le problème n'est jamais l'outil de dataviz. C'est ce qu'il y a en dessous : un modèle de données bancal, des métriques mal définies, et zéro gouvernance.
Nos ingénieurs BI posent d'abord le modèle dimensionnel et la semantic layer — puis seulement ensuite la couche de visualisation. Résultat : des dashboards rapides, cohérents entre eux, et que vos équipes utilisent vraiment au quotidien.
Discutons de votre projet BI →Notre approche BI en 5 phases
Audit & Besoins analytiques
Inventaire des rapports existants, interviews des décideurs pour identifier les KPI critiques, cartographie des sources de données et diagnostic des écarts entre services.
1 à 2 semainesModélisation & Semantic Layer
Conception du modèle dimensionnel (star schema, SCD), définition du référentiel de métriques dans la semantic layer (dbt metrics, LookML ou Cube) et validation avec les métiers.
2 à 3 semainesDéveloppement des dashboards
Construction itérative des dashboards prioritaires avec les utilisateurs finaux. Performance tuning (materialized views, incremental refresh), row-level security et embedded analytics si nécessaire.
4 à 8 semainesSelf-Service & Formation
Déploiement du self-service gouverné : datasets certifiés, documentation des métriques, formation des power users et mise en place du champions program pour l'adoption.
1 à 2 semainesGouvernance & Évolution
Audit trail des accès, monitoring de l'adoption (qui utilise quoi), ajout de nouvelles sources et métriques, optimisation continue des performances et accompagnement des nouveaux usages.
Les problèmes BI concrets que nous résolvons
Vous reconnaissez ces situations ? Ce sont les cas les plus fréquents sur lesquels interviennent nos consultants BI — avec des résultats mesurables en quelques semaines.
Chaque service a ses propres chiffres
le CA finance ne matche pas celui du commerce, les KPI RH diffèrent selon les tableaux ? Le problème vient de l'absence de semantic layer. Nous définissons un référentiel unique de métriques (dbt metrics, LookML ou Cube) qui alimente tous les dashboards — un seul calcul, une seule vérité.
Vos dashboards mettent des minutes à charger
requêtes non optimisées, pas de materialized views, modèle de données en étoile absent ? Nous reprenons le dimensional modeling (star schema, agrégats pré-calculés, partitioning) pour des dashboards qui répondent en secondes, même sur des millions de lignes.
Vos analystes passent 80 % du temps à extraire des données
exports CSV, copier-coller entre outils, requêtes SQL ad-hoc à chaque demande ? Nous mettons en place du self-service analytics gouverné : vos équipes métier explorent les données elles-mêmes via des dashboards interactifs et des filtres contextuels, sans solliciter la tech.
Le reporting est un PDF envoyé lundi matin par email
pas de temps réel, pas d'interactivité, pas de drill-down ? Nous migrons vos rapports statiques vers des dashboards live avec alertes automatiques, abonnements programmés et embedded analytics intégrés directement dans vos outils métier (CRM, ERP, intranet).
Vivez enfin une expérience client 5✦ sans risque et garantie
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Audit & Modélisation — poser les fondations analytiques
Audit BI — inventaire des rapports existants, identification des métriques orphelines et des sources de divergence entre services. Dimensional modeling — conception du modèle en étoile (fact tables, dimensions, SCD type 2) optimisé pour les requêtes analytiques, pas pour le transactionnel. Semantic layer — définition du référentiel unique de métriques et dimensions (dbt metrics, LookML, Cube) pour garantir la cohérence entre tous les dashboards et consommateurs.
Développement & Déploiement — des dashboards qui servent le métier
Choix d'outil — Power BI, Tableau, Looker ou Metabase selon votre contexte (volumétrie, compétences internes, budget, écosystème cloud). Nous ne sommes mariés à aucun éditeur. Dashboards actionnables — design orienté décision (pas décoration) : KPI hiérarchisés, drill-down contextuels, alertes seuil, et embedded analytics dans vos outils métier. Performance — materialized views, incremental refresh, agrégats pré-calculés, row-level security pour des dashboards rapides et sécurisés même sur des volumes massifs.
Self-Service & Gouvernance — autonomiser sans perdre le contrôle
Self-service gouverné — vos équipes métier explorent les données en autonomie via des datasets certifiés, avec des garde-fous sur les métriques (pas de "version maison" des KPI). Formation & adoption — accompagnement des power users, documentation des métriques, office hours et champions program pour maximiser l'adoption.
Gouvernance & sécurité — row-level security, audit trail des accès, data catalog avec ownership par métrique, et conformité RGPD sur les données personnelles exposées.
Questions fréquentes
Le choix dépend de votre écosystème et de vos utilisateurs. Power BI s'intègre naturellement dans un environnement Microsoft (Azure, Teams, SharePoint). Tableau excelle sur la dataviz avancée et l'exploration ad-hoc. Looker est idéal si vous voulez une semantic layer intégrée et un modèle as-code (LookML). Metabase et Superset sont les meilleures options open-source pour démarrer vite avec un budget maîtrisé. Nous sommes agnostiques — on choisit selon votre contexte, pas selon nos partenariats.
La semantic layer est la couche qui traduit vos données brutes en métriques métier compréhensibles : "CA net", "panier moyen", "taux de churn". Sans elle, chaque dashboard recalcule les KPI à sa façon et les chiffres divergent entre services. Avec une semantic layer (dbt metrics, LookML, Cube), le calcul est défini une seule fois et consommé partout — dashboards, alertes, exports, API. C'est la différence entre une BI artisanale et une BI industrielle.
Les causes sont presque toujours les mêmes : requêtes qui scannent des tables entières au lieu d'agrégats, absence de materialized views, modèle de données non optimisé pour l'analytique (tables normalisées au lieu d'un star schema). Nous reprenons le dimensional modeling, créons des agrégats pré-calculés, mettons en place l'incremental refresh et le partitioning — résultat : des dashboards qui répondent en secondes, même sur des dizaines de millions de lignes.
Le self-service sans gouvernance, c'est le chaos assuré : chaque service crée ses propres métriques "maison". Notre approche : des datasets certifiés (validés par la data team) accessibles en exploration libre, une semantic layer qui empêche les recalculs sauvages, du row-level security pour contrôler qui voit quoi, et un data catalog documenté pour que chaque métrique ait un propriétaire et une définition claire.
Un premier dashboard opérationnel avec son modèle dimensionnel démarre à 20 000 €. Un dispositif BI complet (semantic layer, multiples dashboards, self-service gouverné, formation) se situe entre 60 000 et 150 000 € selon le nombre de sources et d'utilisateurs. Les licences outils (Power BI Pro à 10€/user/mois, Tableau à 70€/user/mois) s'ajoutent — ou vous pouvez opter pour Metabase/Superset en open-source pour réduire ce poste.
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