Expertise

Passez plus de temps
à analyser vos données

Vous avez beaucoup d'idées de rapports Power BI, mais vous êtes dépendant de l'IT pour intégrer vos données. Vous pouvez faire des analyses ad-hoc, mais vous avez peur de vous perdre dans votre modèle de données. Nos 5 modules sont faits pour ça.

Nous confier votre projet
Équipe Limpida data analyse

Data Analysede la préparation à la décision

Définition

L'analyse de données, c'est plus que des tableaux de bord

C'est un processus dynamique et itératif — exploration, transformation, analyse — pour discerner les tendances, les modèles et les informations significatives cachées dans vos données.

Son succès dépend de la fluidité entre chacune des étapes : préparation et intégration, exploration et enrichissement, reporting et optimisation. Une rupture dans la chaîne, et vos insights arrivent trop tard ou pas du tout.

Notre approche unit perspectives métier et ingénierie pour que les utilisateurs finaux comprennent vraiment ce que leurs données disent — et agissent en conséquence.

Les 4 niveaux d'analyse
01

Analyse descriptive

Que s'est-il passé ? — Synthèse des données historiques pour comprendre les événements passés

02

Analyse diagnostique

Pourquoi est-ce arrivé ? — Identification des causes racines et des facteurs explicatifs

03

Analyse prédictive

Que va-t-il se passer ? — Modélisation statistique pour anticiper les tendances futures

04

Analyse prescriptive

Que faire ? — Recommandations d'actions concrètes pour optimiser les décisions

Nos accélérateurs

5 modules pour gagner votre autonomie
dans l'exploitation de vos données

Transformation des donnéesVos données brutes ne sont pas prêtes à être analysées. On les nettoie, les restructure et les enrichit — via KNIME pour les transformations visuelles et DBT pour les pipelines SQL versionnés dans votre Data Warehouse.
Extraction & intégrationConnexion à toutes vos sources — ERP, CRM, fichiers Excel, APIs — pour centraliser vos données dans un modèle cohérent. Quelle que soit la complexité de votre modèle de données, on a les outils pour l'intégrer dans votre outil BI.
Exploration & exploitationDes environnements d'analyse ad-hoc pour que vos équipes métiers explorent leurs données en toute autonomie — sans dépendre de l'IT à chaque nouvelle question, même sur des modèles de données complexes.
Visualisation & datavizDes tableaux de bord Power BI qui racontent une histoire, pas des grilles de chiffres. Nos Data Analytical Engineers maîtrisent les principes UX/UI pour transformer vos données complexes en visualisations claires et engageantes — accessibles à tous vos collaborateurs, pas seulement aux analystes.
Reporting & optimisationModèles de rapports Power BI dédiés à la Finance et aux autres métiers — pré-paramétrés pour un déploiement rapide. Avec des KPI actionnables, pas des métriques de vanité. Et un suivi continu pour que votre reporting évolue avec vos besoins.
Notre méthode

Un processus itératif en 4 phases

01
PréparationCollecte, nettoyage et intégration des données depuis toutes vos sources dans un modèle unifié
02
ExplorationIdentification des patterns, tendances et anomalies pour poser les bonnes questions analytiques
03
Analyse & modélisationProduction des insights actionnables, de l'analyse descriptive à la prédictive selon vos besoins
04
Reporting & transfertMise en place des tableaux de bord et montée en autonomie de vos équipes sur les outils
Pour aller plus loin

Ressources sur la Data Analyse

Grille de maturité dataGrille d'évaluation
Mesurez votre indice de maturité DataÉvaluez le niveau de maturité analytique de votre organisation et identifiez les axes de progression prioritaires.Télécharger →
Analyse de donnéesLivre blanc
Analyse de données : méthode et bonnes pratiquesLes méthodes et outils pour structurer vos projets analytiques — de la préparation des données à la restitution.Lire le livre blanc →
Structurer un projet d'analyseWebinar
Comment structurer efficacement un projet d'analyse de données ?Méthodologie pas-à-pas pour cadrer, exécuter et restituer un projet analytique.Voir le replay →

Vos équipes passent trop de temps à préparer,
pas assez à analyser ?

Nettoyage manuel, exports Excel, dépendance à l'IT pour chaque nouveau rapport — dites-nous où vous en êtes. En 30 minutes, on identifie les modules qui vous feront gagner le plus de temps.

Nos profils Data Analyse Démarrer un projet →
Mission Limpida data analyse
Questions fréquentes

Tout ce que vous voulez savoir sur la data analyse

Les questions que nos clients posent le plus souvent avant de se lancer.

Le Data Analyst répond à des questions business concrètes : que s'est-il passé, pourquoi, et que devrait-on faire ? Il travaille sur des données structurées, produit des tableaux de bord et des analyses qui alimentent directement les décisions opérationnelles. Le Data Scientist construit des modèles prédictifs et statistiques complexes, souvent sur des données non structurées, pour répondre à des problèmes plus ouverts. Dans la plupart des organisations, le besoin de Data Analysts est 3 à 5 fois supérieur à celui de Data Scientists — mais c'est souvent l'inverse qui est recruté.
Oui — c'est même l'objectif principal de notre module Exploration & exploitation. La dépendance à l'IT pour chaque nouvelle question analytique est l'un des freins les plus coûteux en entreprise : délais, frustration des métiers, files d'attente interminables. Nous mettons en place des environnements d'analyse en libre-service (self-service BI) et des modèles de données bien structurés qui permettent aux équipes métier de créer leurs propres analyses sans risquer de casser quoi que ce soit — ni de produire des chiffres erronés.
Power BI est notre outil principal pour la visualisation et le reporting — et dans la grande majorité des cas, c'est le bon choix pour les organisations dans l'écosystème Microsoft. Il offre un excellent rapport fonctionnalités/coût, une intégration native avec Excel, Teams et Azure, et une courbe de prise en main raisonnable pour les utilisateurs métier. Cela dit, si vous êtes dans l'écosystème Google (Looker) ou si vous avez des besoins de dataviz très avancés (Tableau), nous saurons vous le dire avant de démarrer. Discutons de votre contexte.
Pour un tableau de bord sur des données déjà accessibles et relativement propres, nous livrons généralement une première version fonctionnelle en 2 à 4 semaines. Si les données doivent d'abord être extraites, nettoyées et modélisées (ce qui est souvent le cas), comptez 4 à 8 semaines pour un périmètre bien délimité. Notre approche itérative permet de livrer rapidement une version utile — et de l'enrichir progressivement plutôt que d'attendre un projet parfait qui n'arrive jamais.
C'est la vraie question — et celle que peu de prestataires posent avant de livrer. Un tableau de bord fiable dans le temps repose sur trois piliers : un pipeline de données documenté et versionné (c'est pour ça qu'on utilise DBT), des règles de transformation explicites et testées automatiquement, et des propriétaires de données côté métier qui valident les chiffres régulièrement. Notre module Reporting & optimisation intègre ce suivi continu — avec des alertes en cas de dérive et une revue périodique des KPI.
Absolument — et c'est une situation très courante. Excel reste la source de données principale dans beaucoup d'organisations, souvent en parallèle d'un ERP ou d'un CRM. Notre module Extraction & intégration est précisément conçu pour connecter ce type de sources hétérogènes — fichiers Excel, CSVs, bases de données, APIs — et les centraliser dans un modèle cohérent. On ne vous demande pas d'avoir une infrastructure parfaite pour démarrer : on part de là où vous en êtes.