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Decision Support & Analytics

Optimisation de la
Rentabilité
Commerciale

Conception d'une solution bout en bout — du nettoyage des données brutes jusqu'au tableau de bord décisionnel — pour identifier les produits qui détruisent la marge.

Python ETL PostgreSQL Power BI DAX Star Schema
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01 / Analyse Métier

Problème de l'entreprise

"

Contexte client

Variabilité & Marge

"L'entreprise fait face à une variabilité de ses ventes et souhaite améliorer sa rentabilité globale. Elle a besoin d'identifier précisément les produits qui génèrent de la valeur, ceux qui sont neutres et ceux qui font perdre de l'argent."

Performances invisibles

Aucun indicateur consolidé pour suivre la rentabilité produit en temps réel.

Détection tardive des pertes

Les produits déficitaires sont identifiés avec trop de retard pour corriger le tir.

Décisions sans visibilité

Les choix stratégiques sont pris sans données fiables et centralisées.

Solution : Un pipeline complet Python → PostgreSQL → Power BI.

02 / Architecture Technique

Pipeline de Données

Architecture ETL & BI complète — extraction, modélisation, restitution.

Python
PostgreSQL
Power BI
Décision
01

Extraction & Transformation

Mini ETL Python

  • Extract : Collecte et lecture des fichiers de ventes brutes.
  • Transform : Nettoyage, typage strict, gestion des valeurs nulles.
  • Load : Injection propre dans PostgreSQL via psycopg2.
Script Python
02

Modélisation & Stockage

Schéma en Étoile

  • EDA : Analyse exploratoire pour comprendre la distribution des données.
  • Star Schema : Tables faits & dimensions normalisées.
  • Vues SQL : Requêtes optimisées pour la couche BI.
Requêtes SQL
03

Restitution & Décision

Mesures DAX

  • KPIs : CA, coût de revient, marge brute par produit.
  • Classif. ABC : Segmentation stratégique du catalogue.
  • Métier : Analyse des goulets d'étranglement de la marge.
Rapports BI
03 / Business Intelligence

Tableau de Bord Power BI

Cliquez sur un aperçu pour l'agrandir.

Vue Globale Power BI
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01
Vue Globale

Synthèse des KPIs clés et visibilité directe sur la performance globale pour piloter la stratégie.

Haute Valeur Power BI
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02
Haute Valeur

Analyse ciblée des produits générateurs de valeur — ceux qui soutiennent réellement la croissance.

Audit des Pertes Power BI
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03
Audit des Pertes

Identification précise des articles non rentables pour ajuster le catalogue et réduire les coûts.

Évolution résultats
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04 / Synthèse

Résumé de la solution

Ce projet couvre l'intégralité du cycle de la donnée. L'extraction et la transformation des ventes brutes ont été automatisées avec Python, un entrepôt relationnel structuré sur PostgreSQL Star Schema, et des mesures DAX précises pour restituer une vision claire de la rentabilité réelle par produit.

3

Étapes
pipeline

ABC

Classif.
produits

3

Dashboards
BI

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nous est donnée"