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Maison de joaillerie internationale

Des ventes mondiales suivies quasi en temps réel, et 4 000 à 5 000 utilisateurs en libre-service sur des données certifiées.

Un reporting sur SAP BusinessObjects et SQL Server à migrer vers Power BI et Google Cloud pour la finance, l’omnicanal et la supply, avec des milliers d’utilisateurs dans le monde.

Joaillerie
  • Power BI
  • BigQuery
  • Microsoft Fabric
  • Migration

Résultats clés

utilisateurs en libre-service dans le monde
4 000–5 000
de modèles de rapports standardisés sur données certifiées
Une vingtaine
utilisateurs finance formés
100+
domaines migrés : finance, omnicanal, supply
3

Contexte

Un reporting sur SAP BusinessObjects et SQL Server à migrer vers Power BI et Google Cloud pour la finance, l’omnicanal et la supply, avec des milliers d’utilisateurs dans le monde.

Les enjeux

  • Un reporting historique sur SAP BusinessObjects et SQL Server, à migrer sans rupture pour la finance, l’omnicanal et la supply.
  • Une direction qui attend des chiffres de ventes mondiaux à jour, sans délai.
  • Des milliers d’utilisateurs en libre-service, et le risque de voir circuler des chiffres différents.
  • Des données sensibles : accès par site, coûts réservés à quelques profils.
  • Une capacité Fabric partagée, à protéger des pics de charge.

Ce que nous avons fait

Piloter la BI d’une maison de joaillerie internationale

  1. Migrer vers Power BI et BigQuery

    Reprise du reporting SAP BusinessObjects et SQL Server vers Power BI et Google Cloud (BigQuery), domaine par domaine : finance, omnicanal, supply.

  2. Refondre le modèle des ventes mondiales

    Actualisation incrémentale, groupes de calcul, logique de devises déplacée en amont, relations simplifiées et définitions d’indicateurs standardisées, pour un reporting de direction quasi temps réel.

  3. Organiser un libre-service maîtrisé

    Des modèles de rapports standardisés sur des modèles de données certifiés, des guides utilisateurs et des standards de visualisation. Un portail BI central catalogue les modèles et rapports certifiés par domaine, avec des sponsors métier, des product owners et un tableau de bord d’adoption.

  4. Sécuriser l’accès

    Sécurité au niveau des lignes par site, sécurité au niveau des objets sur les données de coûts.

  5. Opérer la capacité et les mises en production

    Suivi des pics de la capacité Fabric pour agir avant qu’elle ne soit menacée, plans de tests et mises en production contrôlées, plus de 100 utilisateurs finance formés.

Architecture

Des sources historiques aux décisions, sur une base certifiéeLes données convergent dans BigQuery, alimentent des modèles sémantiques certifiés, puis des rapports standardisés pour chaque domaine.
  1. Sources historiques
    • SAP BusinessObjects
    • SQL Server
  2. Google BigQuery
    • Datamarts par domaine
  3. Modèles certifiés
    • Ventes mondiales
    • Finance
    • Supply
  4. Power BI
    • Rapports standardisés
    • Portail BI
  5. Utilisateurs
    • Direction
    • Finance
    • Omnicanal
    • Supply
  • Sécurité par site (RLS)
  • Coûts protégés (OLS)
  • Capacité Fabric suivie

Avant

  • Reporting sur SAP BusinessObjects et SQL Server
  • Devises calculées dans les rapports
  • Indicateurs définis équipe par équipe
  • Pas de vue d’ensemble de ce qui est certifié et utilisé

Après

  • Power BI sur Google BigQuery
  • Devises calculées une fois, en amont
  • Définitions d’indicateurs standardisées
  • Un portail BI central et un suivi d’adoption

Ce que ça a changé

La direction suit les ventes mondiales sur des chiffres certifiés, quasi en temps réel, et des milliers d’utilisateurs construisent leurs analyses sur la même base.

Technologies
  • Power BI
  • Google BigQuery
  • Microsoft Fabric
  • DAX
  • Groupes de calcul
  • Actualisation incrémentale
  • RLS / OLS
Format
Pilotage BI et administration de la plateforme, en lien avec les sponsors métier et les product owners de chaque domaine.

Contact

Votre reporting historique freine vos décisions ?

Nous migrons votre BI vers Power BI et le cloud, avec un libre-service que vous gardez sous contrôle.

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Réalisations

Autres réalisations

  • Luxe

    Groupe mondial du luxe

    Industrialiser Power BI et Fabric pour un groupe mondial du luxe

    Contexte
    Plusieurs équipes de développeurs Power BI, des mises en production manuelles et aucun contrôle systématique avant la production.
    Résultat
    100 % des développeurs Power BI formés3 environnements, de DEV à PRD, en promotion contrôlée
    • Power BI
    • Microsoft Fabric
    • GitHub Actions
    • CI/CD
  • Santé / Medtech

    Groupe medtech

    Sortir d’Excel : la première plateforme BI d’un groupe medtech

    Contexte
    Un groupe medtech sans plateforme BI : ventes, marketing, finance et direction pilotaient à partir de gros fichiers Excel et d’exports retravaillés à la main.
    Résultat
    130+ utilisateurs en ventes, marketing, finance et direction-50 % de manipulations manuelles
    • Power BI
    • CRM
    • Libre-service
    • Automatisation