Elia Group est une entreprise de transport d’électricité à haute tension, opérant en Belgique et en Allemagne. La société gère une multitude de projets et s’appuie sur différents systèmes d’information pour ses opérations. Angela Tormo-Cassard est membre de l’équipe de Group Controlling chez Elia, en charge du reporting et a identifié des besoins critiques en matière de visualisation des données et d’analyse multidimensionnelle.
Pour répondre à ces besoins, Elia Group a fait appel à Prodecys, pour les accompagner dans l’intégration de Sciforma – une solution logicielle de gestion de projets (PPM) – et Power BI, outil de visualisation et d’analyse de données.
Objectifs du projet
Angela souhaitait :
- Centraliser et croiser les données provenant de Sciforma, SAP et Excel afin de créer un système de reporting complet, robuste et simple d’utilisation.
- Élargir l’audience des rapports à des utilisateurs non familiers avec Sciforma, notamment au management, qui lui ne va pas dans Sciforma pour obtenir des informations.
- Faciliter la prise de décision en mettant en évidence les risques et les problèmes de données de manière interactive pour transmettre les messages de façon simple et visuel.
L’objectif recherché aussi est la complémentarité entre Sciforma et PowerBI. Les personnes entrent les données dans Sciforma et PowerBI intervient en intégrant les données de Sciforma dans un outil de reporting complet pour tous types de besoins et de consommateurs de données. Cette combinaison permet d’améliorer la visualisation, l’interprétation et l’exploitation des informations.
« Le problème c’est que sans un outil de BI, on se retrouve avec des fichiers Excel avec des milliers de lignes et des tableaux croisés dynamiques que seuls les experts en Excel savent utiliser. Avec un outil comme PowerBI, on part d’une vue résumée et on peut aller creuser dans le détail de manière automatique et didactique. » Angela Tormo-Cassard
Solutions apportées
Intégration de Sciforma et Power BI
- Attentes : travailler sur les axes d’analyse, les visuels et les données dont on a besoin pour construire le tableau de bord. Nous avons commencé la construction du tableau de bord avec une seule source de données (Sciforma), mais il a vocation à intégrer des données d’autres systèmes d’information, comme SAP.
- Construction du prototype : construction de différentes pages pour revue, test et validation par Angela. Une fois que nous estimons avoir assez de matière, on le propose aux utilisateurs et on passe en production. Après le déploiement avec les retours, on continue à l’enrichir avec de nouveaux besoins. On fonctionne de manière itérative ce qui permet de lancer une première version du dashboard sans trop de délai. Le risque était de vouloir absolument présenter une première version complète et, de ce fait, de ne jamais rien sortir.
« Il est important de passer du temps sur les visuels selon l’analyse que nous souhaitons conduire en intégrant les bons niveaux d’alertes et avec les bonnes couleurs pour que les utilisateurs se rendent compte de manière intuitive des risques et des besoins d’action correctrice, ou une analyse plus poussée. » Mickaël Caillon, data analyst
Pour le respect des données de notre client, celle-ci ont été anonymisées.
Construction du tableau de bord :
- La page d’accueil : une interface conviviale pour orienter les utilisateurs avec les éléments explicatifs, les terminologies, les données qui s’y trouvent, les codes couleurs et un filtrage avancé.
- Filtrage avancé : un système de filtres globaux disponibles dès la page d’accueil et appliqués à toutes les pages du rapport. L’utilisateur choisit 1 fois ses filtres et n’a ensuite plus à s’en soucier. Il sait qu’il voit ce qu’il veut voir.
- Qualité des données : des pages dédiées à la vérification des incohérences, comme les projets sans budget mais avec des dépenses. Ainsi, en tant que contrôleur de gestion, on peut faire des signalements aux chefs de projet par exemple. Ce type de page fait ressortir les problèmes de masterdata pour aller les corriger à la source.
- Vue globale : une page « Management overview » pour avoir une approche globale, pouvoir visualiser ce qui ne va pas au plus haut niveau, et creuser grâce au « drill through ».
Connexion automatisée : une intégration directe entre Sciforma et Power BI, avec une actualisation quotidienne et automatisée des données.
PowerBI fournit également un rapport d’utilisation avec le nombre d’utilisateurs connectés, le nombre de vues et la fréquence de consultation du tableau de bord.
« Nous sommes attentifs aux mesures d’utilisation de nos tableaux de bord. Cela nous permet de nous assurer que nous sommes sur la bonne voie. C’est un investissement important en temps et en énergie, donc il est primordial pour nous de savoir que c’est utile. Il y a un vrai besoin d’analyse des données et de vérification de leur qualité en amont pour que le tableau de bord puisse être utilisé, qu’il soit pertinent et apporte une vraie plus-value au business et aux utilisateurs. En outre, nos tableaux de bord en Power BI permettent aussi de renforcer l’usage de Sciforma par leur complémentarité. » Angela Tormo-Cassard
Résultats & bénéfices
- Croiser les données de plusieurs systèmes d’information : 3 sources de données qui sont Sciforma, Excel et SAP.
- Fonctionnalités d’analyses poussés : mise en place d’indicateurs croisés avec différents filtres (projets / portefeuilles / centres de coûts / etc.).
- Expérience : pouvoir adapter la navigation pour chaque utilisateur, pour la rendre adaptée aux besoins individuels.
- L’interconnexion : avoir deux tableaux de bord PowerBI (finance et portefeuille) connectés et pouvoir naviguer de l’un à l’autre facilement.
- Historisation des données : les données de l’année écoulée sont conservées dans un tableau de bord dédié qui n’est pas affecté par les changements de baseline dans Sciforma.
« Il est très important de commencer par constituer un groupe de travail dédié pour définir les informations nécessaires à la création des visuels et des différentes analyses. Une fois que cela est déterminé, il faut revoir la structure des données à la source et faire ressortir uniquement celles qui seront utilisées pour constituer le modèle de données. » Mickaël Caillon, data analyst
« Il faut bien définir en amont le vrai besoin : qui est le client visé, son besoin et comment il va utiliser PowerBI ou naviguer pour lui fournir un outil qu’il va adopter facilement. Ne cherchez pas à avoir le dashboard parfait pour le lancer. La communication avec les utilisateurs permet de s’adapter et selon les besoins, certains éléments peuvent être très simples et rapides à mettre en place. » Angela Tormo-Cassard
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