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Valoriser les données métier autour de Power BI

Comment notre client Biogaran, grand acteur pharmaceutique, a mis en place la solution Power BI afin d’extraire et consolider des données en ligne ?

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Où en êtes-vous dans vos projets de BI ?

Voici les trois situations les plus communément rencontrés chez nos clients et la meilleure façon d’envisager l’optimisation de votre système décisionnel Business Intelligence et Data Visualisation.

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Un dashboard unique pour consolider la donnée

Une cellule internationale de Biogaran a exprimé auprès de la DSI France des besoins de pilotage pour l’activité d’un marché secondaire en plein développement. Le challenge était de proposer une réponse rapide et fiable afin de consolider des données issues de sites extranet de grossistes pilotés par Biogaran au sein d’un même dashboard.

La cellule internationale souhaitait optimiser la production de ces tableaux de bords, réalisés sur Excel au moyen d’extractions manuelles en CSV à raison d’une heure par jour. L’enjeu était par conséquent d’automatiser et d’accélérer tous ces processus, en mettant en place un canal de transmission de données alors inexistant.

Notre problématique venait d’un besoin qui pourrait paraître trivial pour le métier mais qui, au sein d’un SI complexe, se révélait difficile à adresser avec les outils institutionnels. La restitution de donnée est plutôt acquise chez nous, Biogaran était bien monté en compétence sur ce sujet. La partie acquisition de données posait davantage de problèmes. C’était donc une opportunité de progresser sur des technologies que nous ne maîtrisions pas encore. Responsable Data Management chez Biogaran

Améliorer la connaissance client avec la data science

Outils de data visualisation : enjeux, tendances et chiffres clés


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Power BI, un reporting simple et intuitif

Après avoir engagé une phase de recueil des besoins métiers et d’analyse technique du problème posé, la solution proposée par DataValue Consulting a combiné deux approches : une approche Big Data adaptée à la diversité des sources de données et une approche BI classique.

La première étape consistait à extraire les données à partir des sites extranets des grossistes. Pour cela, une solution Big Data de scraping des données a été proposée. Elle consiste à développer des scripts Python qui se connectent aux sites extranets hétérogènes, de scanner les données de ventes puis de les organiser dans des fichiers CSV, exploités comme sources de données dans Power BI.

La deuxième étape consiste à mettre en place un modèle de données sur Power BI permettant la consolidation automatique des données de vente récupérées par les scripts Python, puis à élaborer un dashboard global pour une analyse efficace de l’activité des grossistes. Le dashboard, basé sur l’exécution automatique des scripts, expose les données en quasi-temps réel.

De cette façon, l’équipe Data Management de Biogaran a outillé une partie de l’activité qui n’était pas dans le Core Model de l’entreprise.

Des résultats qui dépassent leurs attentes

1 mois

Le socle du projet a été réalisé rapidement.

3x

Un dashboard actualisé trois fois par jour. 

+

Diminution des ruptures de stock. 

3 jours

Gain de 3 jours par mois d’ETP.

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