Solution
Analyse décisionnelle et reporting
Conception de modèles analytiques, de tableaux de bord et d’applications de visualisation. Développement des pipelines qui alimentent les tables de reporting et des couches sémantiques qui définissent les indicateurs.
Architecture et réalisation
Modèles analytiques
Modélisation des dimensions, des indicateurs et des agrégations pour l’exploration des données.
Tableaux de bord et visualisation
Tableaux de bord Power BI, Tableau et Looker, visualisations interactives et applications analytiques sur mesure.
Publication des données
Production et diffusion automatisées de rapports, avec API et exports de données.
Décisions de conception
Conception de modèles sémantiques et de jeux de données pour la BI. Les définitions des mesures, les règles d’actualisation et les droits d’accès sont traités avec les visualisations, afin que les mêmes indicateurs conservent leur sens d’un tableau de bord à l’autre.
Exemple d’application
Un tableau de bord peut présenter les valeurs courantes et leur historique avec une date de référence commune, même lorsque les sources se mettent à jour à des rythmes différents.
Livrables techniquesJeux de données, mesures documentées, tableaux de bord et traitements d’actualisation
Azure Data Factory collecte les mesures des équipements et les données de gestion d’un parc solaire. Les traitements conservent les séries historiques, préparent les tables d’analyse et exécutent les modèles de prévision. Les API et les dashboards publient les mesures comparées entre installations et les prévisions de production.
Azure Storage
Business Central
Azure Data Factory
Docker
.NET
Microsoft Entra ID
Microsoft Graph
Power BI
Python
Apache Spark
SQL Server
Terraform
Composants et flux
- Collecte des séries temporelles, des données Business Central et des fichiers accessibles par Microsoft Graph
- Conservation dans Azure Storage, normalisation avec Spark et chargement des modèles SQL Server
- Calcul des prévisions en Python et publication des historiques et résultats dans Power BI
Le site marchand enregistre les commandes dans PostgreSQL, diffuse leurs événements par Kafka et les synchronise avec Business Central. Cette organisation peut servir un commerce associant boutique en ligne et gestion centralisée des produits, des stocks et de la facturation ; les données de vente alimentent séparément un historique analytique dans Snowflake.
- Business Central
dbt- Docker
- .NET
GitHub
JavaScript
Apache Kafka
Kubernetes
PostgreSQL- Power BI
- Python
Redis
Snowflake
Composants et flux
- Accès web par une API .NET ; commandes et événements à publier conservés dans une transaction PostgreSQL
- Publication vers Kafka par un worker, puis synchronisation des commandes avec Business Central
- Historique dans Snowflake, modèles dbt et analyses Power BI ; cache Redis pour les accès fréquents
Les formulaires mobiles et Salesforce alimentent un entrepôt PostgreSQL qui réunit les données de programmes et leurs références financières. Tableau utilise les modèles analytiques pour les visualiser. Une recherche multilingue consulte les documents associés en conservant leurs références d’origine.
- Docker
- .NET
Infomaniak
Kotlin
LangChain
Microsoft 365
n8n- PostgreSQL
- Python
Salesforce
Tableau
Composants et flux
- Collecte mobile via une API .NET et intégration du CRM Salesforce aux données des programmes
- Entrepôt PostgreSQL alimenté par Python, publication analytique dans Tableau et accès aux données par API
- Recherche multilingue dans les documents Microsoft 365, avec LangChain et une API de modèles hébergée chez Infomaniak
Développement et intégration
- Modèles sémantiques et indicateurs
- Visualisation interactive et exploration
- Pipelines d’actualisation et publication automatisée
- Applications analytiques web
Les systèmes concernés
- Entrepôts et bases relationnelles
- Outils de BI et tableurs
- Portails et applications métier
Service associéDonnées →
Pour approfondir
Choisir l’architecture et les licences de Power BI pour une PME
Un entrepôt de données et un modèle sémantique partagé fiabilisent les chiffres. Le nombre de lecteurs et la taille des modèles décident ensuite du type de licence, par utilisateur ou par capacité Fabric.
Une plateforme de données pour l’analytique, les applications et l’IA
Modèles de données, historiques et interfaces de publication pour relier un entrepôt aux analyses, aux applications et aux modèles prédictifs.
Fiabiliser les rapports sans remplacer tous les outils
Définir les indicateurs, modéliser les sources et développer un pipeline de reporting dont les calculs et les données peuvent être vérifiés.
Solutions complémentaires
Parlons de votre projet
Un échange sur la conception, le développement et la mise en production de votre projet.