BUT : un besoin d'outils innovant pour analyser ses KPI

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.

Cover Cas client But

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 SI à faire évoluer

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.

Une DSI forcée d’agir en goulot d’étranglement

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 artisanale

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.

Centralisation des données de l’enseigne

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. 

Un accompagnement sur mesure

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.

Une relation en plusieurs temps

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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