Analyse de données
Une analyse de données qui transforme les données opérationnelles en actions
Définissez les indicateurs qui comptent, construisez les pipelines qui les calculent de manière fiable et mettez les enseignements entre les mains des décideurs. Les spécialistes analytiques de SoftSapien créent des programmes d'analyse que les équipes utilisent chaque jour.
Dernière mise à jour :
Clients sélectionnés
Vue d'ensemble
Des indicateurs sur lesquels tout le monde s'accorde
Quand chaque service calcule le chiffre d'affaires, l'attrition ou le taux d'utilisation à sa façon, les réunions tournent au débat sur les bons chiffres. Les analystes passent l'essentiel de leur temps à préparer les données et peu à les analyser.
Notre pratique d'analyse de données commence par un cadre de KPI rattaché aux objectifs métier, puis construit les pipelines et la couche sémantique qui calculent chaque indicateur de la même façon partout. Les outils en libre-service permettent aux utilisateurs métier d'explorer les données eux-mêmes, tandis que des définitions gouvernées maintiennent l'alignement de tous.
L'analytique produit, marketing, commerciale et opérationnelle est livrée avec des responsabilités et une documentation claires, pour que le programme reste sain à mesure que votre organisation évolue.
Les défis que nous relevons
Les problèmes d'analytique que nous résolvons
Chiffres concurrents
Chaque service calcule le chiffre d'affaires à sa façon.
Un cadre de KPI et une couche sémantique définissent chaque indicateur une seule fois et le calculent de la même façon partout.
Goulet d'étranglement des analystes
Les analystes passent leurs journées à préparer des données.
L'analytics engineering automatise la préparation des données pour que les analystes consacrent leur temps à l'analyse.
Attente des rapports
Les équipes métier attendent des jours pour obtenir des réponses simples.
Des outils en libre-service gouvernés permettent aux utilisateurs métier d'explorer eux-mêmes des données fiables.
Programmes qui s'essoufflent
Nos initiatives analytiques s'essoufflent après le lancement.
Des responsabilités claires, une documentation et un suivi de l'adoption maintiennent le programme analytique en bonne santé à mesure que l'organisation évolue.
Ce qui est inclus
Compétences en analyse de données
Stratégie, ingénierie et accompagnement pour les programmes analytiques.
Stratégie analytique et conception des KPI
Des hiérarchies d'indicateurs rattachées aux objectifs métier et à leurs responsables.
Analytics engineering
Des transformations de données modélisées et testées qui alimentent chaque rapport de façon cohérente.
Couche sémantique
Des définitions centrales des indicateurs partagées entre outils de BI et applications.
Analytique en libre-service
Des jeux de données sélectionnés et des formations qui permettent aux utilisateurs métier de répondre à leurs propres questions.
Analytique produit et marketing
Analyse des entonnoirs, des cohortes, de l'attribution et de la performance des campagnes.
Analytique opérationnelle
Indicateurs de débit, d'utilisation et de niveau de service pour les équipes opérationnelles.
Résultats métier
Ce qu'apporte une analytique solide
La réussite de l'analytique se mesure à l'adoption, à la précision et à la rapidité des décisions.
Un seul jeu de chiffres
Des définitions partagées mettent fin aux rapports contradictoires entre services.
Des décisions plus rapides
Les données à jour sont disponibles au moment des décisions.
Plus de temps d'analyse pour les analystes
La préparation automatisée libère les analystes pour le travail d'analyse.
Des responsabilités claires
Chaque indicateur a un responsable et une cible.
Des signaux d'alerte précoce
Les alertes de tendance signalent les anomalies avant qu'elles ne deviennent des problèmes.
Secteurs
L'analyse de données dans tous les secteurs
Comment la discipline s'adapte aux réglementations, aux données et aux clients de chaque secteur.
Finance et commerce
Analyse des ventes, des marges, du panier et de l'acquisition client.
- Fintech
- Banque
- Assurance
- E-commerce
- Biens de consommation
- Distribution de mode
Santé et sciences de la vie
Analyse du flux de patients, des indicateurs qualité et du cycle de revenus.
- Santé et hôpitaux
- Santé et bien-être
- Dentaire
Industrie et chaîne d'approvisionnement
Analyse du TRS, des livraisons à l'heure et de la rotation des stocks.
- Automobile
- Industrie manufacturière (Industrie 4.0)
- Logistique
- Transport
- Construction
- Architecture
- Pétrole et gaz
- Cleantech
- Énergie et services publics
- Agriculture
Entreprise et technologie
Analyse de l'usage produit, de l'activation et de la rétention pour le SaaS.
- Informatique
- Services B2B
- Télécommunications
Approche de delivery
Comment nous menons les programmes analytiques
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S'aligner sur les objectifs
Les objectifs métier sont traduits en cadre de KPI.
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Auditer les données
Les sources, la qualité et les rapports existants sont examinés.
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Construire et modéliser
Les pipelines et la couche sémantique sont construits et testés.
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Livrer les analyses
Les rapports et les jeux de données en libre-service sont mis à disposition des utilisateurs.
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Accompagner et gouverner
La formation, la documentation et les responsabilités maintiennent le programme en bonne santé.
Technologie
Les plateformes et outils que nous utilisons
Choisis pour chaque mission en fonction de votre patrimoine existant, de vos licences et des compétences de votre équipe.
Transformation
- dbt
- SQL
- Python
- Dataform
Entrepôts de données
- Snowflake
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Databricks SQL
Ingestion
- Fivetran
- Airbyte
- Stitch
- Azure Data Factory
Analytique produit
- Google Analytics 4
- Mixpanel
- Amplitude
- Segment
BI et couche sémantique
- Power BI
- Looker
- Tableau
- Cube
Modèles d'engagement
Comment travailler avec SoftSapien
Commencez petit et élargissez, ou engagez-vous sur un programme complet. Chaque modèle inclut les mêmes standards de propriété, de sécurité et de reporting.
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À partir d'environ 4 semaines
Pilote
Prouvez la valeur sur un processus, une campagne ou une preuve de concept avant d'investir plus largement.
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Prix forfaitaire
Delivery au forfait
Un livrable clairement délimité, selon des critères d'acceptation convenus.
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Mensuel, défini après le cadrage
Forfait programme
Un delivery continu, avec des priorités revues à chaque cycle.
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Délais de réponse définis
Support managé
Des contrats de support qui maintiennent la performance des plateformes et des campagnes après le lancement.
Pourquoi SoftSapien
Pourquoi les entreprises choisissent SoftSapien
Ce que toute organisation peut attendre d'une mission d'analyse de données avec SoftSapien.
Propriété à la passation
Le code source, les configurations, la documentation et les livrables stratégiques sont transférés à votre organisation à la clôture de la mission.
Sécurité et conformité par défaut
Le travail s'effectue dans vos périmètres d'identité, d'accès et de résidence des données dès le premier jour, vos exigences de conformité étant intégrées au delivery.
Une réponse sous 2 heures ouvrées
Chaque demande parvient à un spécialiste et reçoit une réponse sous deux heures ouvrées.
Des spécialistes du lancement à la passation
Les ingénieurs et stratèges qui cadrent votre mission restent mobilisés jusqu'au delivery et à la passation.
Toutes les disciplines, coordonnées
Les expertises en ingénierie, IA, cloud, business et marketing se combinent dès qu'une mission couvre plusieurs disciplines.
Un delivery sur tous les fuseaux horaires
Des équipes en Amérique du Nord, en Europe, au Moyen-Orient et en Asie-Pacifique alignent le delivery sur vos horaires de travail.
Questions fréquentes
FAQ sur l'analyse de données
Aucune question ne correspond.
Construisez-vous aussi les tableaux de bord ou seulement le pipeline sous-jacent ?
Généralement les deux. Le pipeline et la couche de reporting sont cadrés ensemble pour que les indicateurs parviennent à ceux qui en ont besoin.
Que se passe-t-il si une source de données en amont change de format ?
La supervision du pipeline détecte le changement et alerte l'équipe avant qu'un indicateur ne devienne obsolète.
En quoi consiste concrètement le conseil en analyse de données ?
La définition des indicateurs avec les équipes qui les utiliseront, l'architecture du pipeline analytique de la source au tableau de bord et la supervision continue du pipeline.
Combien coûte une mission d'analyse de données ?
Le coût dépend du nombre de sources de données et de la complexité du pipeline. Nous l'estimons après avoir examiné votre infrastructure de données actuelle.
Combien de temps faut-il pour construire un pipeline analytique ?
Un pipeline à source unique peut être livré en quelques semaines. Les plateformes analytiques multisources se construisent par phases, validées sur des indicateurs réels à chaque étape.
À qui appartiennent le code du pipeline et les définitions des indicateurs lors de la passation ?
À vous. Le code du pipeline, les définitions des indicateurs et la documentation sont transférés à votre organisation lors de la passation.
Comment décidez-vous des indicateurs qui comptent ?
Avec les équipes qui les utiliseront, en lien avec les décisions qu'elles prennent.
Quels secteurs ont le plus besoin de pipelines analytiques ?
Les organisations du commerce, de la logistique, du SaaS et des services financiers qui suivent des indicateurs opérationnels issus de plusieurs sources de données.
Pouvez-vous connecter l'analytique à notre outil de BI existant ?
Oui. La sortie du pipeline est prévue pour alimenter votre outil de BI existant lorsqu'il y en a un.
Dans quel délai pouvez-vous démarrer une mission d'analyse de données ?
Chaque demande reçoit une réponse sous 2 heures ouvrées.
Faites parler vos données
Indiquez-nous les indicateurs suivis par votre direction et les points où le reporting fait défaut. Nous recommanderons un cadre de KPI et une feuille de route analytique.