Le défi : Sortir des macros Excel pour le suivi des subventions
Historiquement, le pilotage des subventions de ce client reposait sur l'extraction d'une dizaine de fichiers Excel depuis une application métier, croisés manuellement via des macros. Si cette méthode fonctionnait pour de petits volumes, elle a rapidement montré ses limites face à la croissance des besoins analytiques :
Un temps considérable perdu à chaque actualisation des chiffres.
L'information restait bloquée sur les postes de travail, sans vision globale pour l'entreprise.
Impossible d'obtenir des indicateurs fiables en temps réel.
L’objectif était donc de restructurer cette analyse directement depuis la base de données source et d’automatiser entièrement le processus.
Ma solution : Un pipeline de bout en bout (ETL & BI)
Pour répondre à ce besoin, j'ai conçu une architecture basée sur Oracle Data Integrator (ODI) pour l'ETL et Power BI pour la restitution.
1. Recueil des besoins
La première étape, souvent la plus importante, a été de définir précisément les KPIs avec les métiers. Ensuite, j'ai mis en place une réplication de la base de données transactionnelle vers une base Oracle dédiée au décisionnel pour ne pas impacter les performances de l'outil de production.
2. Transformation et Modélisation (ODI)
Les données issues des logiciels de gestion sont formatées pour le transactionnel. À l'aide de l'ETL ODI, j'ai transformé et agrégé ces données pour construire un schéma en étoile (Star Schema). Cette modélisation (une table de faits entourée de ses dimensions) est optimisée pour la Business Intelligence, limitant les jointures et réduisant drastiquement le coût processeur lors des analyses.
3. Développement du modèle Power BI et DAX
Une fois le Data Warehouse (DWH) alimenté, j'ai construit le modèle sémantique dans Power BI. J'ai ensuite développé les principaux indicateurs en DAX (ex: Calcul du volume de subventions > 4 000€ pour les organismes parisiens).
4. Design de l'interface (Data Visualisation)
Pour garantir l'adoption de l'outil, j'ai conçu une interface ergonomique permettant une navigation par thématique. Le rapport intègre des infobulles dynamiques, des filtres croisés et la configuration d'alertes automatisées par email.
Les résultats : Un pilotage fiabilisé et du temps récupéré
Le retour sur investissement a été immédiat pour le client. Toute l’équipe métier accède désormais aux analyses via un simple lien sécurisé.
Gain de temps : 1 à 2 jours de travail manuel économisés chaque semaine.
Autonomie (Self-BI) : Les utilisateurs peuvent désormais croiser eux-mêmes les données actualisées pour répondre à des questions ponctuelles, sans passer par l'équipe technique.
Stack technique
🛠️ ETL & Base de données : Oracle Data Integrator (ODI), SQL
📊 Data Visualisation : Power BI, DAX, Power Query
