Nos expertises
Nos consultants data vous assistent sur les différentes étapes du cycle de vie de votre projet de gestion de la donnée : des phases d’étude préalable à la mise en place de votre solution Data (expression de besoins, définition architecture technique, prototypage, choix d’outils…) jusqu’à la TMA (Maintenance) de votre environnement Data en passant par la mise en œuvre, la formation, l’accompagnement et support utilisateurs…
BIPP Consulting est aussi partenaire/intégrateur des principales solutions liées à l’activité du pilotage de la performance. En fonction de chacune de vos problématiques, nous vous conseillerons la meilleure solution à mettre en place.
Mesurer, analyser et piloter
BI – Data visualisation
Disposez d’outils d’analyse et de suivi de vos indicateurs clés et pilotez votre performance.
La mise en place d’une solution de pilotage agile nécessite de bien définir les attentes fonctionnelles des métiers.
Il faut ainsi préciser le périmètre de données attendu et apporter des solutions répondant aux besoins fonctionnels exprimés.
Analyse des besoins fonctionnels et techniques
Élaboration des spécifications techniques
Réalisation de tableaux de bord
Accompagnement de A à Z
Questions fréquentes sur la BI et la Data Visualisation :
Qu’est ce que la Business Intelligence (BI) ?
La Business Intelligence (BI) regroupe les méthodes et outils permettant de collecter, consolider, analyser et visualiser les données d’une entreprise afin d’améliorer la prise de décision. Elle permet notamment de construire des tableaux de bord, suivre des indicateurs clés de performance (KPI), analyser les écarts et partager une information fiable auprès des différents métiers. BIPP Consulting accompagne les entreprises dans le cadrage, le choix des outils, la conception et la mise en œuvre de leurs solutions de Business Intelligence.
Comment mettre en place un projet de Business Intelligence ?
Un projet BI commence généralement par l’identification des besoins métiers et des indicateurs à suivre. Il faut ensuite définir les sources de données, l’architecture technique et la solution de visualisation adaptée. La conception des tableaux de bord, les phases de test et l’accompagnement des utilisateurs permettent ensuite d’assurer l’adoption de la solution. BIPP Consulting intervient sur l’ensemble de ces étapes, du cadrage jusqu’à la maintenance et au support.
Quelle différence entre reporting et Business Intelligence ?
Le reporting consiste principalement à restituer des informations et des indicateurs, tandis que la Business Intelligence permet d’aller plus loin dans l’analyse et l’exploration des données. Une solution BI peut notamment permettre aux utilisateurs de filtrer les informations, d’analyser les écarts, de croiser plusieurs sources et d’explorer les données de manière autonome. L’objectif est ainsi de transformer les données disponibles en informations utiles à la décision.
Quels sont les avantages d’un tableau de bord décisionnel ?
Un tableau de bord décisionnel permet de centraliser les indicateurs importants et de donner aux utilisateurs une vision synthétique de leur activité. Il facilite le suivi des objectifs, l’identification des écarts et la détection des tendances ou anomalies. Lorsqu’il est correctement conçu, il permet également de réduire le temps consacré à la production du reporting et d’améliorer la fiabilité et la disponibilité de l’information.
Planifier, budgétiser, prévoir, optimiser vos process métier
Enterprise Performance Management (EPM) & Business Process
Au travers de cette activité, nos consultants data répondent aux besoins d’optimisation des process métiers des entreprises.
Ces derniers peuvent être catégorisés selon leurs besoins de simulation, planification et validation (EPM) ou simplement de process de validation (Business Process).
Selon vos attentes, nos consultants fonctionnels (Contrôleur de gestion) seront en mesure de vous accompagner dans la définition/validation de vos process métier et dans la mise en place de solution adaptée.
Une solution d’EPM permet à chaque collaborateur de disposer de données, d’indicateurs et de perspectives fiables.
Elle intègre des fonctions de planification, de simulation, de versionning, associées à une analyse intuitive et un reporting performant (Réel Vs Budget/forecast).
Les solutions EPM permettent à la fois la consolidation de vos données (Réel) et la planification de vos objectifs opérationnels et stratégiques (Budget, Forecast…). Elles vous permettent également de simuler, de répartir selon vos clés budgétaires et de suivre votre projet réalisé au travers de reporting et tableaux de bord (P&L, Bilan,Cash Flow…).
Il existe des outils dédiés à l’EPM comme Board. Mais une solution d’EPM peut également être mise en place sur Power BI (via Aimplan).
Planification budgétaire et reporting
Simulation masse salariale et BDESE
Optimisation processus S&OP
Simulation coût et prix de revient
La gestion des processus d’entreprise (BPM) consiste à analyser, optimiser et accélérer vos processus ou flux de travail.
Ils peuvent être de type opérationnel (processus fabrication, suivi d’affaire …), de type gestion (processus validation demande achat…) voire de type support.
Suivi production et d’affaire
Suivi et validation des demandes d’achats
Suivi et validation des notes de frais
Suivi et validation des visites clients
Questions fréquentes sur l’EPM et les Business Process :
Qu’est-ce que l’EPM (Enterprise Performance Management) ?
L’EPM, ou Enterprise Performance Management, désigne l’ensemble des méthodes et solutions permettant de planifier, simuler, suivre et analyser la performance d’une organisation. Une solution EPM peut notamment couvrir le budget, le forecast, la planification, le versioning, la consolidation et le reporting financier. Elle permet de comparer le réel au budget ou au forecast et de disposer d’une vision structurée de la performance de l’entreprise.
Pourquoi mettre en place et utiliser une solution EPM pour gérer son budget ?
Une solution EPM permet de structurer et d’industrialiser le processus budgétaire. Elle facilite la collecte des données, la saisie des hypothèses, les validations, les simulations et la consolidation des budgets. Elle permet également de conserver une meilleure traçabilité des versions et de comparer plus facilement le réalisé au budget ou au forecast. L’EPM constitue ainsi une alternative structurée aux processus budgétaires reposant principalement sur des fichiers Excel.
Quelle différence entre EPM et Excel ?
Excel reste un outil très flexible, mais les processus budgétaires complexes peuvent devenir difficiles à maintenir lorsqu’ils impliquent de nombreux utilisateurs, fichiers, versions et règles de gestion. Une solution EPM apporte notamment une gestion centralisée des données, des workflows, des droits d’accès, des versions et des règles de calcul. Le choix entre Excel et une solution EPM dépend toutefois de la complexité du processus et des besoins de l’organisation.
Quels processus métier peut-on optimiser avec l’EPM ?
L’EPM peut être utilisé pour de nombreux processus de planification et de pilotage : budget, forecast, simulation de masse salariale, analyse des coûts, calcul de prix de revient, planification opérationnelle ou encore processus S&OP. L’intérêt est de disposer d’un environnement structuré permettant de consolider les données, de simuler différents scénarios et de suivre les résultats par rapport aux objectifs définis.
Qu’est-ce que le Business Process Management (BPM) ?
Le Business Process Management consiste à analyser, structurer et optimiser les processus d’une organisation. Il peut concerner des processus opérationnels, de gestion ou de support, comme la validation d’une demande d’achat, le suivi d’une affaire ou la gestion d’une note de frais. Les outils Low Code tels que Power Apps et Power Automate peuvent notamment permettre de digitaliser ces processus.
Collecter, contrôler, transformer
Data Management & Governance
La gestion des données est un passage obligé pour garantir la cohérence de l’information traitée, sa qualité afin de proposer des analyses et des indicateurs pertinents.
La prise en compte de la problématique de gouvernance de la donnée passe par la mise en place de processus d’identification, de gestion, de contrôle, de sécurité des données avant d’envisager une analyse plus approfondie des données.
La réussite d’un tel projet nécessite d’agir à la fois sur une organisation humaine, l’évolution de processus et l’intégration de solutions technologiques.
Les outils utilisés par nos consultants data vont ainsi permettre de faciliter la prise en compte des différentes étapes clés identifiées précédemment.
Gestion des référentiels de données
Ces outils sont utiles pour créer et exploiter des dictionnaires de données (définitions de terminologies, modélisation données, règles de nommage…).
Ils vont apporter une meilleure visibilité des métadonnées existantes au sein du système d’information. Ils vont également garantir l’exploitation et le partage avec le reste du système d’information, de la donnée de référence (golden record).
Questions fréquentes sur le Data Management :
Qu’est-ce que la Data Gouvernance ?
La Data Gouvernance désigne l’organisation, les règles et les processus permettant de garantir que les données d’une entreprise sont correctement identifiées, gérées, sécurisées et utilisées. Elle concerne notamment la qualité des données, les responsabilités, les droits d’accès, les référentiels, les métadonnées et les règles de gestion. Une gouvernance efficace permet de renforcer la confiance accordée aux données utilisées pour le reporting et la prise de décision.
Pourquoi la qualité des données est-elle importante pour un projet BI ?
La qualité des données conditionne directement la fiabilité des analyses et des indicateurs produits. Des doublons, des valeurs incohérentes ou des informations incomplètes peuvent conduire à des tableaux de bord inexacts et à de mauvaises décisions. Avant ou pendant la mise en place d’un projet BI, il est donc important d’identifier les problèmes de qualité, de définir des règles de contrôle et de mettre en place les processus permettant de maintenir cette qualité dans le temps.
Comment mettre en place une gouvernance des données ?
La mise en place d’une gouvernance data commence par l’identification des données stratégiques, des responsabilités et des principaux problèmes rencontrés. Il faut ensuite définir les règles de gestion, les processus de contrôle, les droits d’accès et les indicateurs de qualité. La réussite d’un projet de gouvernance repose à la fois sur l’organisation, les processus et les outils technologiques.
Quel est le rôle du Data Management dans une entreprise ?
Le Data Management regroupe les pratiques permettant de collecter, organiser, transformer, contrôler, sécuriser et exploiter les données. Il constitue un socle pour les projets de Business Intelligence, de Data Science et d’analyse. Un dispositif de Data Management bien structuré permet notamment de mieux maîtriser les sources de données, leur qualité, leurs transformations et leur disponibilité pour les utilisateurs métiers.
Explorer, prédire, automatiser
Data Science
La démarche de la Data Science consiste à explorer et à analyser des données passées et actuelles grâce à l’utilisation d’outils analytiques permettant de décrire et de synthétiser les données (statistiques descriptives), de modéliser et de prédire des phénomènes (statistiques inférentielles).
La Data Science fournie des outils d’analyse et de prédiction au travers d’algorithmes statistiques et d’outils de Machine Learning.
Questions fréquentes sur la Data Science :
Qu’est-ce que la Data Science ?
La Data Science regroupe les méthodes permettant d’explorer et d’analyser les données afin d’en extraire des informations, d’identifier des tendances ou de réaliser des prédictions. Elle s’appuie notamment sur les statistiques, les algorithmes et le machine learning. Contrairement au reporting traditionnel, l’objectif peut être de comprendre ce qui s’est passé mais également d’anticiper certains phénomènes à partir des données disponibles.
Dans quels cas utiliser la Data Science en entreprise ?
La Data Science peut être pertinente lorsqu’une entreprise souhaite identifier des tendances, détecter des anomalies, prévoir une évolution ou automatiser certaines analyses. Elle peut par exemple être utilisée pour la prévision de ventes, l’anticipation de la demande, l’analyse de comportements ou l’optimisation de processus. La pertinence d’un projet dépend toutefois de la qualité, du volume et de la disponibilité des données.
Quelle différence entre Business Intelligence, Data Science et Intelligence Artificielle ?
La Business Intelligence vise principalement à analyser et visualiser les données afin de comprendre et piloter l’activité. La Data Science utilise notamment des méthodes statistiques et de machine learning pour explorer les données et produire des modèles prédictifs. L’intelligence artificielle constitue un domaine plus large regroupant différentes techniques permettant notamment d’automatiser certaines tâches d’analyse, de génération ou de décision.
Comment démarrer un projet de Data Science ?
Un projet de Data Science doit commencer par la définition précise du problème métier à résoudre. Il faut ensuite identifier les données disponibles, vérifier leur qualité et déterminer les méthodes analytiques pertinentes. Les modèles sont ensuite construits, testés et évalués avant d’envisager leur mise en production. Une approche progressive permet de vérifier rapidement la valeur métier du projet avant d’industrialiser la solution.
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