Dans une institution publique et chez un opérateur, la donnée est à la fois une obligation et un actif. Il faut transmettre une déclaration au régulateur à une date et dans un format précis, et ces mêmes chiffres pourraient montrer où l’argent fuit et où le risque s’accumule. Le hic, c’est que la donnée vit rarement au même endroit, et des tableurs assemblés à la main avant une échéance ne font ni une déclaration fiable ni une analytique exploitable.
D’après notre expérience, la difficulté n’est pas de « produire le rapport » mais de bâtir un processus répétable et auditable qui recalcule chaque mois les mêmes chiffres à partir des mêmes sources. Nous montrons quelles compétences data et BI nous pouvons installer dans votre équipe, en nous appuyant sur l’expérience du groupe RITS en Big Data et en construction de plateformes de données (dont nos équipes data et IA au sein du groupe RITS).
Pourquoi les données d’une institution publique sont-elles si fragmentées ?
Une institution part rarement de zéro. Au fil des ans, elle accumule une couche de systèmes métier : facturation, SIG, RH, finance et comptabilité, systèmes de comptage et registres, souvent de fournisseurs différents et de générations technologiques différentes. Chacun a son modèle de données, ses nomenclatures et sa propre notion de « client » ou de « point de livraison ».
À cela s’ajoute que le reporting a longtemps reposé sur des personnes plutôt que sur un processus : un analyste exporte des données de plusieurs systèmes, les fusionne dans un tableur, les corrige à la main et les envoie. Ce modèle cesse de tenir dès que les rapports se multiplient, que les échéances sont fixes et que quelqu’un demande d’où vient tel chiffre. La première étape n’est donc pas un nouveau tableau de bord mais la mise en ordre des sources.
Qu’est-ce qu’un entrepôt de données pour le secteur public et qu’apporte-t-il ?
Un entrepôt de données pour le secteur public est l’endroit où les données de nombreux systèmes atterrissent dans un modèle cohérent et une définition unique de la vérité. Nous le concevons pour répondre aux vraies questions de reporting et de pilotage, pas pour copier chaque table des sources. Nous le bâtissons généralement en plusieurs couches :
- une couche brute, dans laquelle nous chargeons les données sources telles quelles, pour garder une trace de l’original,
- une couche modèle, où nous nettoyons, unifions les nomenclatures et dérivons des dimensions communes (temps, territoire, client, point de livraison),
- une couche de restitution, avec des tables prêtes pour des déclarations et des tableaux de bord précis.
Cette séparation permet d’ajouter une source ou un rapport sans tout reconstruire, et lors d’un audit il est facile de montrer le chemin d’un chiffre, de la déclaration jusqu’à l’enregistrement source.
Comment construire les pipelines du reporting réglementaire ?
Le reporting réglementaire a ses propres règles : ce qui compte n’est pas seulement le résultat, mais le fait qu’il ait été produit de façon répétable. Au lieu d’exports manuels, nous mettons donc en place des pipelines de données qui s’exécutent selon un calendrier et chargent, transforment et valident les données d’eux-mêmes.
Nous automatisons tout le cycle ETL/ELT : extraction des sources, transformation vers le modèle, contrôles de qualité et génération des états au format exigé par le régulateur. Nous nous appuyons sur une stack éprouvée (orchestration de workflows, transformations SQL, logique versionnée dans un dépôt), choisie pour s’accorder à ce que l’institution possède déjà.
Nous y ajoutons l’auditabilité, car la question « d’où vient ce chiffre ? » finit toujours par arriver. Nous conservons une traçabilité complète des données d’une ligne de déclaration jusqu’à l’enregistrement source, versionnons la logique de transformation (pour qu’un rapport d’il y a un trimestre puisse être reproduit) et garantissons des exécutions reproductibles. Un audit consiste alors à montrer un processus documenté, pas à reconstituer des calculs de mémoire.
Quels tableaux de bord de pilotage vaut-il la peine de donner aux décideurs ?
Une fois les données en ordre, la couche de pilotage se monte vite. Nous concevons des tableaux de bord de pilotage qui répondent aux questions d’un directeur au lieu de les noyer sous les graphiques. Pour un opérateur, ce sont les indicateurs de ventes et de consommation, le niveau des pertes, le recouvrement et l’état du réseau ; pour une institution, l’exécution budgétaire, la charge des processus et le respect des délais de traitement.
Nous tenons à la règle d’un écran pour une décision : au lieu de dizaines de tuiles, nous donnons quelques indicateurs avec leur contexte (valeur, tendance, référence au plan, possibilité de descendre dans le détail). Nous les alimentons depuis la même couche modèle que les déclarations, pour que la direction et le régulateur regardent des chiffres cohérents, et non deux vérités différentes.
Comment publier des données ouvertes via une API ?
De plus en plus d’institutions ont l’obligation de mettre des données à disposition à l’extérieur. L’open data n’est toutefois pas le dépôt d’un CSV sur un site, mais un canal de publication maintenu, documenté et sûr.
Nous construisons la couche de publication pour que les données partent vers le portail open data ou une API depuis le même entrepôt que les déclarations. Nous prenons en charge un schéma stable, les métadonnées et le versionnage, l’anonymisation là où la protection des données personnelles l’exige, et la publication automatique. Les données ouvertes restent ainsi à jour et cohérentes avec le reporting officiel.
Comment analyser la consommation et les pertes chez les utilities ?
Chez un opérateur, la plus grande valeur se cache dans l’analytique de la consommation et des pertes. Lorsque les données de comptage, de facturation et de réseau atterrissent dans un même modèle, vous pouvez comparer ce qui a été produit et ce qui a été facturé et voir l’écart, c’est-à-dire les pertes techniques et commerciales.
Sur cette base, nous construisons l’analyse des profils de consommation, la détection d’anomalies (une consommation inhabituelle qui signale une fuite ou un vol) et la prévision de la demande. Là où cela a du sens, nous ajoutons une couche de modèles prédictifs - les compétences en IA et en machine learning existent vraiment au sein du groupe RITS - entraînés sur les données d’un réseau précis plutôt que livrés sur étagère.
Comment garantir la qualité et la sécurité des données ?
Un rapport ne vaut que les données qui le portent. Nous branchons des contrôles automatisés sur les pipelines : règles de complétude, de cohérence et de validité qui arrêtent les données fautives avant qu’elles n’atteignent une déclaration.
La sécurité dans le secteur public n’est pas négociable. Nous rattachons les accès aux rôles, chiffrons les données sensibles, séparons les environnements et journalisons les opérations sur les données personnelles pour la conformité au RGPD. Nous concevons aussi la conservation et l’anonymisation, pour que les données analytiques et ouvertes ne deviennent pas une porte dérobée vers des enregistrements sensibles.
Quelles compétences fournissons-nous pour un projet data ?
Même sans étude de cas chez une administration précise, nous pouvons installer dans votre équipe des personnes qui construisent de tels systèmes. Nous pourvoyons des rôles adaptés à l’étape du projet :
- un architecte data / entrepôt qui conçoit le modèle et les couches,
- un ingénieur data qui construit et maintient les pipelines,
- un spécialiste BI responsable des rapports et des tableaux de bord,
- un analyste ou ingénieur ML lorsque la prédiction et la détection d’anomalies entrent en jeu.
Nous travaillons en renfort d’équipe (body leasing) ou en équipe dédiée, selon que nous comblons des manques ou reprenons tout le domaine. En tant que partenaire nearshore depuis la Pologne, nous rejoignons vite votre rythme de travail.
Comment procédons-nous chez RITS ?
Nous nous appuyons sur des compétences data et BI réelles au sein du groupe RITS, et non sur des récits de déploiements faits par d’autres. Nous concevons un entrepôt et un modèle de données pour le reporting et l’analytique, automatisons le reporting réglementaire avec une auditabilité complète, développons tableaux de bord, open data et analytique de la consommation sur une même couche, et ajoutons des compétences IA/ML là où elles sont réellement rentables. Le plus souvent, nous procédons en logiciel sur mesure construit par notre équipe et, lorsqu’il faut compléter vite les effectifs, en renfort d’équipe.
Par où commencer avec le reporting et l’analytique ?
Commencez par le rapport qui fait le plus mal : identifiez de quelles sources il provient, quelles sont ses définitions et ce qui s’y fait encore à la main aujourd’hui. Cela définit le périmètre de la première version de l’entrepôt, les premiers pipelines et les rôles dont vous avez besoin. Les rapports suivants viendront se poser sur un socle qui fonctionne déjà. Nous avons traité les différences entre modèles de collaboration dans notre article sur les modèles de collaboration IT.
Vous construisez le reporting réglementaire ou l’analytique dans une institution ou chez un opérateur ? Parlons-en - nous adapterons une équipe et une architecture à vos données.
Construisez avec nous le reporting et l’analytique de vos données