Envie de faire évoluer vos outils de pilotage, de refondre vos tableaux de bord, de challenger vos choix technologiques et d’architecture des données ?
Nous vous accompagnons dans la réalisation de votre audit business intelligence.
Quelques raisons pour lancer un audit décisionnel / BI (Business Intelligence) :
- Vous passez trop de temps à chercher l’information pour pouvoir produire vos reportings
- Analyse critique de l’usage de vos outils actuels par des experts en Business Intelligence en tenant compte de vos besoins, expertises et usages métier
- Vous savez qu’il existe des opportunités technologiques (Qlik, PowerBI, Tableau …) mais ne savez pas laquelle correspond à vos besoins et laquelle choisir
- Vous vous posez des questions sur votre architecture décisionnelle actuelle
Grâce à une expérience éprouvée dans le secteur médico-social, nos experts peuvent vous aider à répondre à vos questions et vous aider à prendre les bonnes décisions !
La démarche d’Audit BI
En seulement 3 ateliers, nous vous aidons à :
- Réaliser un état des lieux (usages, process et gouvernance, organisation, outils, sources de données)
- Projeter un ou plusieurs scénarios d’architectures des données pour répondre à vos besoins métier
- Formuler des recommandations d’améliorations
- Définir un plan d’action adapté à votre besoin
L’architecture décisionnelle
Une architecture décisionnelle efficace est une architecture qui permet de :
- Centraliser les données utiles dans un entrepôt pour faciliter les analyses en utilisant des données croisées
- Assurer la qualité et l’historisation de vos données
Pérenniser le reporting (sans qu’il n’y ait de modifications à effectuer régulièrement dessus) - Rendre les utilisateurs consommateurs de la data autonomes dans la construction des rapports et analyses et aider à la réalisation d’analyses plus poussées
Nous vous aidons à mettre en place l’architecture qui vous convient !
Choix technologiques
Au travers de cet audit, nous vous aiderons à passer en revue tous les sujets structurants vous permettant de faire les bons choix technologiques :
- Hébergement
- Entrepôt / Stockage des données
- Outil de visualisation des données / décisionnel
- Stockage Data NoSQL
- ETL & API, Data Science, etc.