Contexte & Objectifs

Une entreprise active dans les services de soins aux personnes âgées voulait améliorer sa stratégie d'utilisation des données, se concentrant sur leur équipe de vente et de marketing tout en fournissant des insights aux utilisateurs de leur plateforme Software-as-a-Service.

L'entreprise devait rénover sa stratégie de données pour générer des rapports plus efficaces à partir de leurs multiples systèmes de données. Leur principal objectif était de développer un tableau de bord de vente qui aiderait les équipes de vente et de marketing à suivre la conversion des prospects. De plus, ils ont demandé des conseils sur les meilleures pratiques d'Azure Cloud et un accompagnement pour leur équipe de données sur les principes de développement et d'ingénierie des données.

Démarche

Tout d'abord, nous devions comprendre la structure des données et sa source. Nous l'avons fait en utilisant Azure Cloud, la plateforme cloud de Microsoft qui améliore l'évolutivité, la flexibilité, la productivité et l'efficacité des coûts dans les opérations informatiques.

Ensuite, nos data scientists ont construit un tableau de bord Power BI automatisé et convivial en utilisant Python et les outils Azure Cloud. Cela a impliqué la planification des processus ETL — extraire des données de multiples sources, les transformer en un format standard et les charger dans la destination finale.

Enfin, nous avons partagé notre expertise avec l'équipe d'ingénierie de données du client pour construire des pipelines de données modernes. Grâce à des conseils, de la documentation et un soutien continu, nous avons permis à leur équipe de gérer le travail de développement de manière indépendante.

Résultats

Notre client a acquis une compréhension plus approfondie de la structure et des flux de données. Nous avons identifié plusieurs approches pour l'extraction des données et développé une feuille de route pour mettre en œuvre la meilleure option.

Nous avons livré un prototype de tableau de bord de ventes qui répondait à toutes les exigences commerciales.

L'équipe du client est maintenant équipée pour construire et maintenir leur pipeline de données et leur tableau de bord de manière autonome.