Modernisation du pilotage produit avec Power BI & Databricks Mise en place d’un pilotage produit moderne basé sur Databricks et Power BI, centralisant des données auparavant dispersées, améliorant la qualité et l’accessibilité de l’information, optimisant la visualisation des ventes et du catalogue, et accompagnant les équipes produit dans l’adoption d’une BI unifiée et opérationnelle au quotidien.
Problématique & Objectif :
Un pilotage produit freiné par un paysage data fragmenté
Avec des données réparties entre 22 pays, les équipes produit de Rubix faisaient face à un manque de continuité dans l’information :
des indicateurs difficiles à suivre, car disséminés entre fichiers, exports pays ou anciens rapports,
un état de migration complexe à interpréter,
une vision perturbée de l’offre produit et des volumes de vente.
La conséquence : beaucoup de temps perdu à reconstruire la donnée et à vérifier les sources.
Un besoin d’unification pour soutenir la croissance
Pour soutenir le développement du groupe, Rubix souhaitait :
s’appuyer sur un socle data homogène, actualisé quotidiennement,
offrir au groupe un référentiel commun,
fluidifier la compréhension du catalogue produit et des performances commerciales,
obtenir des réponses simples rapidement,
croiser des données issues de différentes thématiques pour produire des analyses pertinentes,
gérer de gros volumes de données sous forme synthétisée et présentable,
monitorer l’activité dans la database.
Une ambition claire : un pilotage produit robuste et partagé
L’objectif final :
Permettre à toute l’organisation de s’appuyer sur une donnée unique, maîtrisée et lisible, en mettant fin aux écarts d’interprétation entre différentes sources.
Disposer d’un vrai outil de travail pour des projets spécifiques : suivi des projets, export de la data directement depuis la BI, vue globale et possibilité d’aller dans le détail.
Faciliter la prise de décision sur des projets stratégiques.
Le process :
Repenser le pilotage autour de la réalité terrain Rubix
Rubix est présent dans de nombreux marchés européens, chacun avec des pratiques BI, des historiques techniques et des contraintes locales différentes.
La démarche a donc reposé sur une compréhension fine de :
l’architecture data existante (Blob, Synapse, PostgreSQL, exports pays),
la manière dont chaque équipe consomme la donnée,
les difficultés concrètes rencontrées au quotidien.
L’enjeu : moderniser sans perturber les opérations, tout en créant un socle plus fiable et plus cohérent.
Une co-construction continue avec les équipes
Le projet s’est structuré autour de points réguliers avec Rubix regroupant équipes produit, data engineers et analystes :
enrichissement progressif des tables pour répondre aux usages métier,
clarification des règles de gestion,
ajustements continus pour coller à la réalité opérationnelle.
Chaque arbitrage a été guidé par les besoins concrets d’analyse et de pilotage.
Une intégration progressive dans l’environnement BI
Plutôt que de remplacer l’existant, l’approche a consisté à faire converger :
la reprise ordonnée de l’existant dans Databricks,
la création d’une architecture data plus lisible et plus robuste,
la migration maîtrisée de Qlik vers Power BI,
l’uniformisation des calculs, attributs et définitions.
Résultat : une entrée unique pour toutes les données produit et vente.
Avant
Données éparpillées dans des environnements différents
Rapports non homogènes entre Qlik, Excel et Power BI
Migration difficile à visualiser
Informations produit et ventes dispersées
Après
Données centralisées dans Databricks
Applications Power BI regroupant + de 20 rapports
Suivi clair de la migration, étape par étape
Vision consolidée de l’offre, des ventes et des attributs clés
Croisement des thématiques et synthèse de gros volumes pour analyse
Monitoring de l’activité et suivi détaillé des projets
Construire une expérience BI vraiment utile
Des dashboards pensés pour l’efficacité quotidienne
L’objectif : afficher l’essentiel, tout de suite, sans surcharge.
Les dashboards ont été conçus pour :
clarifier les attributs essentiels du catalogue,
offrir une compréhension immédiate du stock, des ventes et de la qualité de la donnée,
remplacer les manipulations Excel par une visualisation directe,
fournir une vue d’ensemble et un accès au détail selon les besoins.
Une adoption facilitée grâce à la pédagogie
La prise en main a été accélérée par :
une organisation des rapports par thématique,
des métriques explicitées dans l’interface,
des visuels cohérents d’un dashboard à l’autre,
un accompagnement continu des équipes.
Avant
Consolidations Excel longues et répétitives
Incohérences entre les différentes sources
Multiplication des outils et absence de vision globale
Après
Dashboards alignés sur les usages de chaque équipe
Données mises à jour automatiquement
Grand recul du temps passé sur la reconstruction d’information
Suivi renforcé de la migration et de la qualité de la donnée
Une BI plus fluide, collaborative et lisible
Possibilité d’exporter la data depuis Power BI pour projets spécifiques
Dashboards utiles pour le suivi de projets et la prise de décision
Résultat & bénéfice :
Un socle technique qui fiabilise tout le pilotage produit
Pour les équipes produit :
→ une vision enfin consolidée des ventes, du catalogue et de l’avancement de la migration.
Pour les équipes opérationnelles :
→ une architecture unifiée, mieux structurée, et des dashboards centralisés dans Power BI.
Une dynamique collective renforcée
Les échanges réguliers avec les équipes Rubix ont permis des avancées claires :
compréhension plus fine de la donnée,
amélioration continue de la qualité des tables et indicateurs.
L’adoption a été rapide car la solution répond à des usages concrets et simplifie réellement le quotidien.
Un patrimoine digital solide et évolutif
Rubix avance vers :
une base de données centralisée,
un modèle BI cohérent,
des dashboards pérennes et flexibles,
un système prêt à soutenir les évolutions futures de l’organisation,
une roadmap claire pour les évolutions futures :
consolidation des pipelines Databricks
centralisation des outils BI
exploitation des nouveautés Power BI (pbip + Git)
et ouverture vers des usages data science : prévisions, clustering…
