Architecture Data & BI : de la donnée brute aux décisions.

Vos données sont présentes dans vos ERP, CRM, applications métier ou fichiers Excel, mais restent difficiles à exploiter. Spiriit déploie votre architecture data & BI de bout en bout – collecte, structuration, datawarehouse, dashboards – pour que chaque décision s’appuie sur une donnée fiable et fraîche.

J'ai un projet data

Données centralisées & historisées
Automatisation des traitements
Dashboards adaptés par profil métier
Un socle prêt pour l'IA

Les situations où une architecture data devient indispensable

Lorsque les données se multiplient, les fichiers Excel aussi. Mais à mesure que l’activité grandit, les traitements manuels, les indicateurs contradictoires et les décisions prises sans visibilité deviennent des freins à la performance.

Les équipes passent leur temps à consolider des données

Exports Excel, copier-coller, rapprochements manuels : une grande partie du temps est consacrée à préparer l’information plutôt qu’à l’analyser.

Vos données sont réparties dans plusieurs outils

ERP, CRM, e-commerce, applications métier ou logiciels spécialisés : les données existent mais restent cloisonnées.

Les indicateurs ne sont pas partagés

Chaque service produit ses propres chiffres et les décisions sont ralenties par des écarts d’interprétation.

Les dashboards existants ne sont pas utilisés

Un tableau de bord n’a de valeur que s’il est compris et utilisé. L’adoption est souvent un enjeu plus important que la technologie elle-même.

Vous manquez de visibilité pour piloter l’activité

Marge, achats, ventes, opérations, qualité de service : certaines informations arrivent trop tard pour permettre une prise de décision efficace.

Vous préparez des usages IA

L’IA ne crée pas de valeur sans données fiables. Une architecture data constitue souvent la première étape avant des projets d’analyse prédictive ou d’agents IA.

Focus sur Baresto : piloter un réseau national grâce à la donnée

Baresto souhaitait offrir à ses adhérents, partenaires et équipes internes une vision consolidée de leurs achats et de leur activité.

Spiriit a conçu une architecture ETL, datawarehouse et BI permettant de centraliser les données issues de multiples sources et de restituer des indicateurs adaptés à chaque profil utilisateur.

Résultat : un pilotage plus fin des achats, une meilleure visibilité sur les performances et une base solide pour les futurs usages IA.

Notre approche pour structurer et valoriser vos données

Chaque projet data commence par une compréhension fine des usages métier. L’objectif n’est pas de produire plus de données, mais de rendre les bonnes informations accessibles aux bonnes personnes au bon moment.

01 – Identifier les usages prioritaires

Cartographie des données existantes, ateliers métiers et définition des indicateurs réellement utiles aux équipes.

02 – Construire l’architecture cible

Mise en place des flux de collecte, des traitements ETL et du datawarehouse pour centraliser et historiser les données.

03 – Fiabiliser les données

Contrôles qualité, automatisation, supervision et documentation garantissent la cohérence des informations utilisées.

04 – Concevoir les outils de pilotage

Création des dashboards et indicateurs adaptés à chaque profil : direction, opérations, commerce ou terrain.

05 – Former et rendre autonome

Accompagnement des utilisateurs afin que les équipes s’approprient durablement la plateforme et les indicateurs.

Les technologies au cœur de nos projets data

Nous sélectionnons les technologies les plus adaptées à votre contexte pour collecter, transformer, stocker et restituer vos données dans des environnements fiables et évolutifs.

Datawarehouse

BigQuery

Entrepôt cloud Google. Ingestion streaming 100k rows/sec, requêtes SQL à la demande, auto-scaling, compatible multi-sources.

ETL / Intégration

Talend

Solution de référence pour la collecte, l’intégration et la qualité des données. Connecteurs natifs ERP, CRM, fichiers EDI, APIs.

Pipeline open source

Apache Hop

Orchestration d’agents IA et gestion de workflows complexes impliquant plusieurs modèles ou outils.

Dashboard BI

Power BI

Dashboards interactifs, partage sécurisé par profil, connexion native BigQuery, mises à jour automatiques.

IA & analyse augmentée

Claude Artifacts

Analyses en langage naturel, synthèses automatiques et détection de patterns – intégré dans votre BI

Pourquoi choisir Spiriit pour votre projet data ?

Une architecture data réussie repose autant sur la qualité des outils que sur la compréhension des usages métier. Nos équipes combinent expertise data, intégration SI et accompagnement des utilisateurs pour garantir l’adoption des solutions déployées.

Une maîtrise complète de la chaîne data

Collecte, ETL, datawarehouse, dataviz et gouvernance : nous couvrons l’ensemble du cycle de vie de la donnée sans multiplier les interlocuteurs.

Une approche orientée usages métier

Nous concevons les indicateurs et les dashboards avec les utilisateurs finaux afin de garantir leur adoption et leur utilité au quotidien.

Un socle conçu pour évoluer vers l’IA

Les architectures que nous mettons en place préparent les prochaines étapes : analyse avancée, prédiction, automatisation et agents IA.

Faites nous part de votre projet Data

Échangez avec un expert Data pour explorer les cas d’usage les plus pertinents pour votre activité.

Questions fréquentes

Les questions que nos clients se posent avant de lancer leur projet data – et ce qu’ils en ont gagné.

Mes équipes passent plus de temps à préparer la donnée qu’à l’analyser. Est-ce normal ?

Non, c’est le signe que votre donnée n’est pas encore structurée pour l’usage. Exports manuels, fichiers Excel partagés, consolidations hebdomadaires : la donnée existe mais elle n’est pas exploitable. Un pipeline automatisé libère vos équipes de ces tâches à faible valeur ajoutée.

> Ce qu’ils ont gagné : suppression des retraitements chronophages

Nous avons plusieurs outils (ERP, CRM, logiciels métier) qui ne se parlent pas. Comment les connecter ?

C’est le rôle d’une architecture ETL + DWH. Nous cartographions vos sources, définissons les règles de transformation et de correspondance, puis centralisons tout dans un datawarehouse unique. Chaque outil conserve sa place mais les données convergent vers une vérité commune.

> Ce qu’ils ont gagné : 1 source de vérité partagée par toutes les équipes

Nos dashboards existants ne sont pas utilisés ou remis en question. Pourquoi ?

Un dashboard non adopté est presque toujours le symptôme d’un manque de co-construction avec les utilisateurs finaux, ou d’une donnée sous-jacente peu fiable. Nous répartissons l’usage par profil métier et impliquons les équipes à chaque démo intermédiaire pour garantir l’adoption dès la mise en ligne.

> Ce qu’ils ont gagné : dashboards adoptés, lus quotidiennement

Nous voulons prendre des décisions plus rapides. La BI peut vraiment accélérer ça ?

Directement oui. Quand vos KPIs sont visibles en un clic, actualisés automatiquement et accessibles par les bons profils, la cadence de décision s’accélère. Vous anticipez les tendances, détectez les signaux faibles et objectivez vos arbitrages — sans attendre la prochaine slide de comité.

> Ce qu’ils ont gagné : décisions objectivées et accélérées

Nous voulons utiliser l’IA mais notre donnée n’est pas encore structurée. Par où commencer ?

Par la donnée. Tout projet IA repose sur une donnée propre, centralisée et historisée. Sans ce socle, les modèles ne délivrent pas de valeur réelle. Nous construisons dès le départ une architecture pensée pour accueillir les prochaines briques IA : analyse prédictive, détection de patterns, enrichissement par LLM.

> Ce qu’ils ont gagné : socle data prêt pour l’IA dès la phase 2