BUT : Analyser ses KPI avec Saagie
But est une enseigne de distribution française spécialisée dans l’aménagement de la maison et la décoration, disposant de près de 300 magasins sur le territoire français.
Challenges
Pour mieux exploiter son portefeuille de données, But souhaitait disposer d’ outils innovants lui permettant d’analyser ses indicateurs commerciaux avec plus de profondeur. Le groupe faisait face à plusieurs défis :
Un système d'information trop complexe
Son architecture SI était complexe, avec des données dispersées dans divers systèmes.
Certaines données étaient hébergées au sein du SI de partenaires opérant sur sa marketplace, ce qui en limitait l’accès pour But.
Un manque de compétence ralentissant les avancées
La DSI de But ne disposait pas du temps nécessaire pour répondre aux nombreux besoins métiers émergeant au sein de l’organisation.
De plus, elle manquait de compétences internes en data science et en data engineering, ce qui l’empêchait d’adresser tous les projets envisagés de la meilleure des manières.
Une approche trop artisanale compliquée
Les initiatives lancées par les équipes métiers adoptaient très souvent une approche artisanale, causée à la fois par des données difficilement accessibles et des outils peu adaptés.
Solutions
But a adopté la Plateforme DataOps de Saagie pour adresser ses cas d’usage data d’analyse d’indicateurs de performance commerciale.
Amélioration méthodique du SI :
Data Lake accessible
La construction d’un socle de données unique pour centraliser toutes les données clients de But au sein d’un lac, dont certaines étaient jusque-là difficilement accessibles.
Accompagnement personnalisé :
Développement rapide de valeur métier
L’accompagnement quotidien des équipes métiers But par l’équipe Professional Services de Saagie pour développer de la valeur métier rapidement et permettre à But de monter en compétence sur les sujets data.
Construction méthodique et ordonnée :
étapes successives d'expansion
La validation de la solution technique Saagie et de son approche méthodologique au cours d’un premier cas d’usage de centralisation de données avant d’étendre l’adoption à d’autres projets reposant sur de la BI et de l’analyse prédictive.
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