Dans cette vidéo (commentée en Français) je vais vous montrer comment à partir de fichiers Excel disparates vous allez pouvoir simplement redresser vos données pour pouvoir ensuite simplement les analyser.
Le Use Case est plutôt simple: vous travaillez dans la grande distribution, et vous devez analyser les ventes et profits de vos magasins (sur l’Europe). Visiblement votre directeur des ventes à pointé un gros problème de rentabilité.
Votre mission est de l’aider dans l’analyse de ce problème !
Mais voilà, la réalité se rappelle à vous et vos données ne sont pas forcément bien standardisées.
Un travail de préparation s’impose donc pour pouvoir consolider proprement ces données de ventes prévenants de sources de données distinctes (ici des fichiers Excel).
Ensuite, une fois les données consolidée nous pourront nous lancer dans une analyse assez simple et pouvoir répondre aux vrais enjeux métier :
- Pourquoi j’ai un soucis de rentabilité ?
- Dans quelle gamme de produit je constate le soucis (ou est-ce généralisé) ?
- Est-ce un problème régional, local ?
- et surtout quel en est la cause ?
- Etc.
Ingénieur en informatique avec plus de 20 ans d’expérience dans la gestion et l’utilisation de données, Benoit CAYLA a mis son expertise au profit de projets très variés tels que l’intégration, la gouvernance, l’analyse, l’IA, la mise en place de MDM ou de solution PIM pour le compte de diverses entreprises spécialisées dans la donnée (dont IBM, Informatica et Tableau). Ces riches expériences l’ont naturellement conduit à intervenir dans des projets de plus grande envergure autour de la gestion et de la valorisation des données, et ce principalement dans des secteurs d’activités tels que l’industrie, la grande distribution, l’assurance et la finance. Également, passionné d’IA (Machine Learning, NLP et Deep Learning), l’auteur a rejoint Blue Prism en 2019 et travaille aujourd’hui en tant qu’expert data/IA et processus. Son sens pédagogique ainsi que son expertise l’ont aussi amené à animer un blog en français (datacorner.fr) ayant pour but de montrer comment comprendre, analyser et utiliser ses données le plus simplement possible.