Contexte & enjeu
Préparer des données métier et les rendre exploitables dans un Datalab et des reportings.
La préparation, l’analyse d’anomalies, la restitution et l’automatisation mobilisaient plusieurs étapes complémentaires.
Objectifs
- Intégrer les données métier dans un Datalab.
- Créer et fiabiliser des datasets.
- Concevoir des rapports et dashboards Power BI.
- Automatiser les reportings et améliorer les processus.
Sources & données
- Données métier
- Datasets du Datalab
- Anomalies de données
- Indicateurs de reporting
Intervention
Création de datasets, analyse d’anomalies, dashboards Power BI, DAX, Power Query et automatisation de certains processus avec Power Automate.
- Préparation et intégration des données dans le Datalab.
- Création de datasets et analyse des anomalies.
- Conception des restitutions avec Power BI, DAX et Power Query.
- Automatisation avec Power Automate.
Résultat
Des données structurées et fiabilisées, associées à une restitution Power BI directement exploitable par les utilisateurs métier et à des processus de reporting automatisés.
Données préparées
Création de datasets adaptés à l’analyse et au reporting.
Restitution métier
Conception de rapports Power BI exploitables par les utilisateurs.
Automatisation
Automatisation de certaines étapes de reporting et de processus.
Technologies
- Power BI
- DAX
- Power Query
- Power Automate
- SQL
- Python
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