Des données au service des décisions
Architecture avant les outils
Un modèle de données cohérent est défini avant de choisir un outil de visualisation. Les indicateurs sont définis avec les métiers, pas imposés par la DSI. La structure garantit la fiabilité dans le temps.
Dashboards décisionnels réels
Pas des rapports statiques : des tableaux de bord actualisés qui donnent aux directions les informations nécessaires pour décider. Conçus pour être compris rapidement, sans formation préalable.
Expérience banque et santé
Application wealth management à 150+ Mrd CHF d’actifs, reporting HUG multi-services, tableaux de bord Hospice Générale sur 50 sites. Des environnements exigeants sur la fiabilité de la donnée.
Livrables produits
- Catalogue des indicateurs métier (KPI dictionary)
- Modèle de données et schéma relationnel
- Dashboards décisionnels opérationnels
- Documentation des sources de données
- Guide de lecture et formation utilisateurs
Déroulement type
Définition des KPIs
Ateliers avec les directions pour identifier les indicateurs qui pilotent réellement les décisions.
Audit des sources de données
Identification et qualification des sources, évaluation de la qualité et des flux d’alimentation.
Modélisation et architecture
Conception du modèle de données, définition des règles de calcul et de consolidation.
Déploiement et formation
Mise en production des dashboards, recette avec les utilisateurs et formation à la lecture des indicateurs.
Des environnements où la fiabilité de la donnée est critique
Banque Privée Genevoise
CHF d’actifs. Application wealth management : modélisation données clients, dashboards B2C/B2B, reporting temps réel desktop et mobile.
HUG Genève
Collaborateurs. Architecture données multi-services, taxonomie et flux d’information temps réel sur l’intranet institutionnel.
Hospice Générale
Sites cantonaux connectés. Tableaux de bord de pilotage documentaire et suivi des workflows automatisés.
Ce que les directions demandent souvent
Quels outils de visualisation sont utilisés ?+
Power BI est l’outil privilégié pour les environnements Microsoft. Tableau, Looker ou des solutions natives (Metabase, Grafana) peuvent être utilisés selon l’infrastructure existante. L’outil est choisi en fonction de l’environnement du client, pas inversement.
Faut-il disposer d’un entrepôt de données existant ?+
Non. La mission peut partir de sources dispersées : ERP, CRM, fichiers Excel, bases SQL. Une architecture de données consolidée est construite à partir de l’existant. L’audit des sources fait partie du périmètre.
Comment garantir la qualité et la fiabilité des données ?+
Via un audit préalable de la qualité des données sources, la définition de règles de validation et la documentation des règles de calcul pour chaque indicateur. Chaque KPI est accompagné de sa définition, sa source et sa fréquence de mise à jour.
Les dashboards sont-ils maintenables en interne après la mission ?+
Oui, c’est un critère de conception explicite. La documentation technique et la formation des équipes internes font partie des livrables. L’objectif est l’autonomie du client, pas la dépendance au consultant.
Cette mission est-elle compatible avec les contraintes réglementaires du secteur bancaire ?+
Oui. Les contraintes FINMA, LPD et les exigences de traçabilité des données financières sont intégrées dès la phase de modélisation. Une expérience directe sur une application wealth management à 150+ Mrd CHF d’actifs.
Des données au service de vos décisions
Premier échange sans engagement pour qualifier le besoin et définir l’architecture adaptée.
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