La Business Intelligence (BI) repose sur un éco-système de données structuré en trois grandes phases : collecte, analyse et restitution. Sans cette approche, la BI devient un simple entrepôt de chiffres sans valeur décisionnelle.
Chez Les Vikings, nous appliquons une méthodologie rigoureuse qui garantit des insights exploitables, actionnables et adaptés aux besoins métier.
🧱 1. Collecte & structuration des données : La base de toute BI efficace
📌 Pourquoi c’est critique ?
Sans une donnée propre et bien structurée, il est impossible d’extraire des insights fiables. Garbage in, garbage out : si les sources sont incohérentes, les analyses seront erronées.
📌 Ce que nous mettons en place :
- Extraction & ingestion multi-sources : CMS e-Commerce, ERP, CRM, Google Analytics, campagnes publicitaires, IoT, réseaux sociaux…
- Pipeline ETL/ELT (Extract, Transform, Load) : Nettoyage, structuration et enrichissement des données brutes
- Stockage optimisé dans un Data Warehouse (DWH) ou Data Lake : BigQuery, Snowflake, Redshift, Azure Synapse
📌 Exemple e-Commerce :
Un marchand en ligne dispose de données de commandes dans son ERP, du trafic via Google Analytics et des performances publicitaires sur Facebook Ads.
👉 Sans BI : chaque département analyse ses propres chiffres, souvent avec des doublons ou des écarts.
👉 Avec BI : un pipeline ETL fusionne toutes ces données dans un Data Warehouse, élimine les incohérences et permet une vue unique, consolidée et fiable.
📌 Résultat : La direction marketing et financière peuvent se fier aux mêmes chiffres pour piloter la stratégie.
📊 2. Analyse & modélisation : Transformer la donnée brute en insights exploitables
📌 Pourquoi c’est critique ?
Sans modélisation avancée, une donnée brute ne permet pas de prendre des décisions intelligentes. La BI moderne ne se limite pas aux simples tableaux Excel : elle exploite des algorithmes puissants pour prédire, segmenter et optimiser.
📌 Ce que nous mettons en place :
- Modélisation prédictive des ventes & de la demande 📈 (Machine Learning, statistiques avancées)
- Segmentation intelligente des clients 🎯 (Clustering, RFM Analysis, scoring client)
- Attribution marketing multi-touch 🏆 (Identifier les campagnes qui génèrent réellement des conversions, au-delà du dernier clic)
📌 Exemple e-Commerce :
Une marque de cosmétiques vend à la fois sur son site e-Commerce et en boutiques physiques.
👉 Sans BI : Elle ne sait pas quels clients online reviennent en boutique et optimise mal son budget pub.
👉 Avec BI : Un modèle d’attribution multi-canal identifie les clients qui passent de l’e-Commerce au retail et permet d’ajuster les investissements marketing intelligemment.
📌 Résultat : Meilleure fidélisation, optimisation du budget marketing, augmentation du panier moyen des clients multi-canal.
📈 3. Restitution & visualisation : Transformer les analyses en actions concrètes
📌 Pourquoi c’est critique ?
Une bonne BI ne doit pas juste produire des chiffres : elle doit rendre l’information claire et actionnable pour chaque département métier (finance, marketing, logistique, direction).
📌 Ce que nous mettons en place :
- Dashboards interactifs (Looker Studio, Power BI, Tableau, Metabase)
- Rapports automatisés avec envoi régulier (PDF, emails dynamiques)
- Alertes & monitoring en temps réel (notifications en cas d’anomalie détectée)
📌 Exemple e-Commerce :
Une enseigne de mode observe que son taux de conversion mobile chute de 15 % sur un modèle de smartphone spécifique.
👉 Sans BI : Le problème passe inaperçu pendant plusieurs semaines, entraînant une perte de chiffre d’affaires.
👉 Avec BI : Une alerte automatique déclenchée dès qu’un KPI chute envoie une notification à l’équipe technique.
📌 Résultat : L’équipe réagit immédiatement et corrige le problème en quelques heures au lieu de plusieurs semaines.
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