Expertises

Bases de données & Datalakes

Avant le moindre tableau de bord, il faut une donnée fiable. C'est la partie invisible du travail, et souvent la plus importante.

Rôle: Création, mise à jour et maintenance
Sources: ERP, CRM, finance, RH
Outils: SQL Server, SSMS
Débouché: Rapports Power BI

Trois logiciels, trois façons d'écrire le même client. Le vrai travail commence exactement là.

Harmoniser, concrètement

Chaque logiciel a sa nomenclature. Tant que ces trois lignes ne sont pas reconnues comme un seul et même client, aucun rapport ne peut être juste.

ERP: NomLAITERIE DU VAL SAS; IdentifiantCLI-00482; PaysFR

CRM: NomLaiterie du Val; Identifiant482; PaysFrance

Finance: NomLaiterie Val (SAS); Identifiant00482; PaysFRA

Datalake, zone métier: Nom?; Identifiant?; Pays?; Sources?

Exemple fictif.

Datalake ou base de données ?

Datalake Base de données

Données Brutes, tous formats : tables, fichiers, journaux, documents Structurées en tables, selon un modèle défini

Structure Définie à la lecture, au moment de l’analyse Définie à l’écriture, avant d’enregistrer

Usage Exploration, historique complet, data science Applications, transactions, reporting fiable

Point fort Flexibilité : on garde tout, on décide plus tard Cohérence, intégrité et sécurité des données

En pratique, les deux se complètent : le Datalake conserve tout, les tables métier qui en sortent servent les rapports.

Le chemin d'une donnée

Chez Synerlink, le Datalake existait déjà à mon arrivée : mon rôle était de le maintenir à jour et de l'améliorer, pour qu'il alimente de façon fiable tous les rapports Power BI.

SourcesERP, CRM, finance, RH
IngestionExtractions planifiées
Zone bruteCopie fidèle, historisée
Zone nettoyéeFormats et doublons corrigés
Zone métierTables prêtes à l’analyse
RestitutionRapports Power BI

En SQL, ça ressemble à ça

Une fois les identifiants alignés, une seule requête croise ce que trois logiciels savaient chacun de leur côté.

rapprochement_clients.sql

-- Chiffre d'affaires par client, vu par les trois sources
SELECT  e.client_id,
        TRIM(e.raison_sociale)      AS client,
        c.segment,
        SUM(f.montant_ht)           AS ca_ht
FROM    erp.clients       AS e
JOIN    crm.comptes       AS c ON c.code_erp  = e.client_id
LEFT JOIN finance.factures AS f ON f.client_id = e.client_id
GROUP BY e.client_id, e.raison_sociale, c.segment
ORDER BY ca_ht DESC;