1. Choisir un cas d’usage mesurable
Une ambition trop générale, comme « devenir data-driven », ne suffit pas pour lancer un projet utile.
- Formuler la décision à améliorer : délai, coût, chiffre d’affaires ou qualité.
- Identifier l’utilisateur du résultat et la fréquence nécessaire.
- Définir un critère de réussite observable.
2. Cartographier les données disponibles
Avant de choisir Python ou Power BI, il faut savoir où se trouvent les informations et à quel point elles sont fiables.
- Lister fichiers Excel, ERP, logiciels métiers et saisies terrain.
- Vérifier les identifiants communs, dates, unités et doublons.
- Documenter les données manquantes et les règles de contrôle.
3. Réaliser un premier livrable
Une version réduite, montrée tôt aux utilisateurs, permet de valider le sens des chiffres.
- Construire trois à cinq indicateurs pertinents.
- Comparer les résultats avec un échantillon contrôlé manuellement.
- Recueillir les retours avant de généraliser et automatiser.