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Reporting Financier : 2 semaines preuve de concept

FINELOG

Automatisez la collecte et le retraitement des données, Structurez l'information pour un usage analytique, Analysez et présentez l'information dans Power BI et Excel

FINELOG-BISEUM accompagne les clients dans l'automatisation de leurs reportings financiers. Cela se traduit par une économie de temps des opérationnels pour collecter et retraiter les données. Ils se consacrent davantage à l'analyse grâce à l'utilisation de Power BI en mode Desktop ou Powerbi.com. L'application est ensuite industrialisée avec Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Analysis Services, Power BI.

Le prix et la durée du service varient selon :

  • le nombre de sources de données à collecter
  • la qualité des données à retraiter
  • le nombre et le type de rapports à réaliser
  • la complexité des mesures d'analyses à concevoir et modéliser

La démarche proposée est itérative et centrée sur les usages puis sur les données et les processus de retraitement associés. Le projet débute nécessairement par une phase de cadrage court au contact des Sachants métiers et de l’IT, dans le cadre d’ateliers ponctués par un compte-rendu, permettant :

• D’appréhender l’ensemble des données sources, leur format, leur intégrité et les conditions permettant d’industrialiser le rafraichissement des données et de préciser les modalités de la chaîne applicative (conditions d’accès aux fichiers sources, fréquences de mise à jour, profondeur d’historique, gestion de l’historisation) • De cadrer le modèle de données et de mesurer l’effort pour mettre en conformité les données sources • De spécifier toutes les règles de retraitement permettant d’aligner les données à la cible • De préciser les indicateurs et les reportings attendus en intégrant la cinématique et l’interactivité

Dans la continuité de ce cadrage court nous procéderons aux développements itératifs selon les modalités suivantes :

  1. Flux par flux pour valider l’ensemble des règles de retraitement et le résultat de leur application
  2. La structuration du modèle de données une fois l’ensemble des données intégrées, intégrant la sémantique fonctionnelle
  3. La création des indicateurs et leurs déclinaisons

Vue d’ensemble

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