Comment structurer les données pour améliorer le pilotage métier ?
Comment structurer les données, automatiser les reportings Power BI et accompagner les métiers grâce à un Data Analyst ?
ETUDES DE CAS
2/14/20256 min read
Lorsqu’une organisation utilise les données pour piloter plusieurs activités, la difficulté ne consiste pas uniquement à produire des tableaux de bord.
Il faut également :
comprendre les besoins des équipes ;
structurer les données à la source ;
garantir la cohérence des indicateurs ;
automatiser les transformations ;
rendre les reportings lisibles ;
accompagner les utilisateurs dans leur interprétation.
Dans ce contexte, le rôle du Data Analyst dépasse largement la production de graphiques. Il se situe à l’interface entre les équipes métiers, la data et les fonctions techniques.
Retour sur une mission menée au sein d’un établissement d’enseignement supérieur, avec un enjeu central : rendre les données plus accessibles, fiables et exploitables pour les différents départements.
Le contexte : plusieurs métiers, plusieurs besoins data
L’organisation concernée devait exploiter des données provenant de plusieurs domaines :
pédagogie ;
admissions ;
finance ;
suivi de la performance ;
activités administratives.
Chaque département dispose de ses propres indicateurs et de ses propres questions. Pourtant, les données doivent rester cohérentes et reposer sur des règles communes.
Dans ce type d’environnement, les difficultés apparaissent rapidement :
les indicateurs ne sont pas toujours calculés de la même manière ;
les utilisateurs dépendent de fichiers ou de traitements manuels ;
les tableaux de bord deviennent difficiles à maintenir ;
les besoins métiers sont parfois mal traduits en spécifications techniques ;
les équipes techniques manquent de temps pour accompagner chaque utilisateur ;
les données restent disponibles, mais difficiles à interpréter.
L’enjeu était donc de renforcer la fonction Data Analyst afin de faciliter le passage de la donnée brute à une information réellement utile à la décision.
Une mission à l’interface entre data et métiers
Le profil recherché devait être capable de travailler sur l’ensemble de la chaîne analytique :
comprendre le besoin métier ;
identifier les sources de données pertinentes ;
transformer et modéliser les données ;
construire les indicateurs ;
développer les tableaux de bord ;
accompagner les utilisateurs ;
collaborer avec les Data Engineers et la Data Ops.
Cette position d’interface est essentielle. Un tableau de bord techniquement bien construit peut rester inutilisé s’il ne répond pas aux questions réelles des équipes.
À l’inverse, une bonne compréhension du métier permet de produire des indicateurs plus pertinents et mieux adoptés.
Les responsabilités confiées au Data Analyst
Modéliser et transformer les données avec DBT
La modélisation constitue une étape centrale de la mission.
L’utilisation de DBT permet de construire des modèles de données organisés, documentés et adaptés aux besoins des départements.
Le travail consiste notamment à :
transformer les données disponibles ;
structurer les modèles analytiques ;
harmoniser les règles de calcul ;
créer des tables adaptées aux usages métiers ;
faciliter la réutilisation des modèles ;
respecter les standards techniques de l’environnement data.
Cette organisation améliore la fiabilité des analyses et limite la multiplication de traitements individuels dans les fichiers de reporting.
Concevoir des tableaux de bord Power BI
Power BI constitue l’interface principale entre les données et les utilisateurs.
Les tableaux de bord doivent permettre de :
suivre les KPI essentiels ;
filtrer les informations selon les besoins ;
comparer différentes périodes ;
identifier des écarts ;
repérer des tendances ;
faciliter la prise de décision.
La maîtrise de DAX est nécessaire pour construire des mesures pertinentes et des indicateurs dynamiques.
Le travail ne consiste toutefois pas à ajouter le plus grand nombre possible de graphiques. Un bon tableau de bord doit rendre l’information compréhensible et directement exploitable.
Traduire les besoins métiers en solutions data
L’un des enjeux importants de la mission concerne le cadrage des besoins.
Les utilisateurs formulent rarement leur besoin sous la forme d’une spécification technique.
Le rôle du Data Analyst consiste à transformer ces demandes en questions précises :
Quel indicateur faut-il suivre ?
Quelle est sa définition ?
Quelle est la source de référence ?
À quelle fréquence doit-il être actualisé ?
Qui va l’utiliser ?
Quelle décision doit-il permettre de prendre ?
Quel niveau de détail est nécessaire ?
Cette étape évite de produire des reportings qui répondent imparfaitement au besoin initial.
Collaborer avec les équipes techniques
Le Data Analyst intervient dans un écosystème qui comprend notamment :
Data Engineers ;
Data Ops ;
équipes techniques ;
utilisateurs métiers ;
responsables de département.
La collaboration doit permettre de respecter les guidelines techniques définies pour chaque développement data.
Cela implique notamment de :
documenter les transformations ;
appliquer les conventions de développement ;
respecter les règles de qualité ;
signaler les dépendances ;
coordonner les mises en production ;
faciliter la maintenance future.
Cette discipline est indispensable pour éviter que les tableaux de bord deviennent dépendants d’une seule personne ou de traitements difficiles à reproduire.
Un environnement technique structuré
La mission s’appuie sur plusieurs technologies complémentaires :
Power BI : Visualisation, reporting et tableaux de bord
DAX : Création de mesures et d’indicateurs dynamiques
DBT : Transformation et modélisation des données
SQL : Interrogation et préparation des données
Snowflake : Environnement de stockage et d’analyse
Python : Traitements et analyses complémentaires
Airflow : Orchestration des flux de données
La connaissance de cet environnement permet au Data Analyst de dialoguer efficacement avec les équipes techniques et de mieux comprendre les contraintes liées aux pipelines de données.
Former les utilisateurs à la lecture des données
La production d’un tableau de bord ne suffit pas à garantir son adoption.
Les utilisateurs doivent comprendre :
la signification des indicateurs ;
les filtres disponibles ;
les sources utilisées ;
les limites de l’analyse ;
les différences entre les niveaux de granularité ;
la manière d’interpréter les résultats.
Le Data Analyst joue donc également un rôle d’accompagnement et de pédagogie.
Il peut notamment :
organiser des sessions de présentation ;
rédiger des guides utilisateurs ;
expliquer les indicateurs ;
répondre aux questions ;
recueillir les retours ;
faire évoluer les tableaux de bord.
Cette dimension est particulièrement importante lorsque les utilisateurs ne travaillent pas quotidiennement avec des outils de Business Intelligence.
Les résultats attendus
Une mission de ce type vise à produire plusieurs bénéfices :
des données mieux structurées ;
des indicateurs plus cohérents ;
des tableaux de bord plus lisibles ;
une réduction des traitements manuels ;
une meilleure autonomie des utilisateurs ;
des échanges plus fluides entre les métiers et la technique ;
une prise de décision facilitée.
Les gains ne sont pas uniquement techniques. Ils concernent aussi l’organisation :
moins de temps consacré à rechercher ou retraiter les données ;
moins d’ambiguïtés sur les définitions des KPI ;
une meilleure compréhension des résultats ;
une capacité accrue à faire évoluer les reportings.
Pourquoi le rôle du Data Analyst reste essentiel malgré les outils de BI ?
Les outils de Business Intelligence permettent de construire des visualisations, mais ils ne remplacent pas l’analyse du besoin ni la compréhension du contexte.
Un Data Analyst doit être capable de distinguer :
une tendance réelle d’un effet de périmètre ;
une erreur de donnée d’une évolution métier ;
un indicateur utile d’un indicateur simplement disponible ;
une corrélation d’une relation causale ;
une demande de visualisation d’un véritable besoin de pilotage.
La valeur du profil ne réside donc pas uniquement dans sa maîtrise de Power BI ou de DBT. Elle tient également à sa capacité à poser les bonnes questions et à rendre les données compréhensibles.
Ce type de mission est-il adapté à votre organisation ?
Le recours à un Data Analyst peut être pertinent si votre organisation :
dispose de plusieurs sources de données ;
utilise déjà Power BI ou souhaite le déployer ;
rencontre des difficultés à harmoniser ses KPI ;
dépend encore de nombreux fichiers Excel ;
souhaite industrialiser ses transformations avec DBT ;
veut améliorer la collaboration entre les métiers et la Data ;
dispose d’une équipe Data Engineering mais manque d’un profil orienté usages ;
souhaite former les utilisateurs à l’interprétation des reportings.
Ce profil est particulièrement utile lorsqu’il faut faire le lien entre une infrastructure data existante et des utilisateurs qui attendent des réponses concrètes.
Les points à clarifier avant de lancer la mission
Avant de rechercher un Data Analyst, il est utile de préciser :
les départements concernés ;
les reportings prioritaires ;
les sources de données disponibles ;
l’état de la documentation ;
le niveau de maturité Power BI ;
l’organisation de l’équipe Data ;
les standards DBT à appliquer ;
les responsabilités entre Data Analyst, Data Engineer et Data Ops ;
le niveau d’accompagnement attendu auprès des utilisateurs.
Ces éléments permettent de distinguer un besoin de production de dashboards d’un besoin plus large de structuration et de gouvernance de la donnée.
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