BI · BIGQUERY · REPORTING AUTOMATISÉ
Vous ne payez pas un écran. Vous payez des décisions qui arrivent à l'heure.
Un dashboard, c'est la surface visible. Le vrai livrable, c'est une couche de données fiable sur BigQuery, plus un rapport qui s'écrit tout seul et arrive dans la boîte mail de celui qui ne se connecte jamais.
Pourquoi la plupart des dashboards meurent au bout d'un mois
Parce qu'ils sont construits comme des écrans, pas comme des systèmes.
Les chiffres vivent dans cinq outils qui ne se parlent pas : le CRM, le ticketing, la téléphonie, un tableur et la mémoire de quelqu'un. Alors chaque vendredi, un humain consolide un Excel à la main, le rapport arrive en retard et personne ne fait totalement confiance aux chiffres.
Un joli dashboard posé sur des données cassées ne répare rien. Il décore. Les décisions continuent d'arriver en retard, et les décisions tardives sont les plus chères.
Notre approche : la couche de données d'abord, l'écran ensuite
Nous commençons là où vit la valeur, là où personne ne la voit : ingestion depuis votre CRM, ticketing, téléphonie et API métier, centralisée dans BigQuery, avec des pipelines modélisés et nettoyés qui rendent le reporting sans erreur au lieu d'un export manuel.
Puis la couche visible : des dashboards temps réel avec la data viz qui compte, des alertes sur les seuils qui vous importent, et un rapport hebdomadaire ou mensuel automatisé, poussé par mail ou Slack sans aucune intervention. Le coût d'infrastructure est facturé en pass-through transparent, jamais caché dans notre marge. Et toute la couche est à vous, documentée.
Ce que vous recevez
- Une couche de données centralisée dans BigQuery : ingestion depuis CRM, ticketing, téléphonie et API métier.
- Des pipelines modélisés et nettoyés qui rendent le reporting sans erreur, pas un export Excel manuel.
- Des dashboards temps réel avec la data viz qui compte, plus des alertes sur vos seuils.
- Un rapport hebdomadaire ou mensuel automatisé, poussé par mail ou Slack sans aucune intervention.
- Le coût d'infrastructure (BigQuery et compagnie) facturé en pass-through transparent, jamais caché dans notre marge.
Cas d'usage typiques
Le stack comme preuve
Un dashboard sans couche de données en dessous, c'est un cadran sans rien derrière la vitre. Nous construisons la capacité, pas juste l'écran.
Preuve : une boucle de reporting pour un opérateur télécom européen
Pour Onoff Telecom, notre équipe a relié un support client automatisé à un dashboard temps réel sur BigQuery et à un rapport hebdomadaire généré sans aucune intervention. L'agent traite le cas, l'automatisation le journalise, le dashboard le rend visible et le rapport ferme la boucle.
- Une large part des demandes répétitives traitées sans humain, de l'ordre de 50 à 70%estimation à valider
- Première réponse sur les demandes courantes réduite de plusieurs heures à environ une minuteestimation à valider
Livré par notre équipe dans le cadre de son expérience européenne (Evolution Agency, France). Présenté ici pour démontrer le savoir-faire, pas comme un contrat de Revolution Agency.
Lire le cas Onoff TelecomLes questions qu'on nous pose avant chaque projet
Faut-il une équipe data pour ça ?
Non. Nous construisons et opérons les pipelines, et nous vous remettons une couche documentée que votre équipe peut interroger. Si vous recrutez un profil data plus tard, il hérite d'un système propre au lieu d'une pile d'exports.
Combien coûte l'infrastructure ?
À volumes typiques, moins que ce que la plupart imaginent, et vous voyez chaque centime : BigQuery et les coûts associés sont facturés en pass-through, séparés de nos honoraires. Aucune ligne surprise cachée dans notre marge.
Peut-il nous alerter au lieu qu'on vérifie le dashboard ?
Oui, c'est le but. Les seuils que vous définissez déclenchent des alertes par mail ou Slack, et le rapport récurrent arrive dans la boîte de celui qui ne se connecte jamais. Le dashboard reste là pour creuser.
Découvrez si votre couche de données est la victoire la plus rapide
L'audit IA gratuit cartographie vos sources et vous dit ce qu'une boucle de reporting fiable changerait, avec des chiffres honnêtes.