Sources de données

Démo

Vos données existent déjà. Le défi, c'est de les rendre utiles.

Démonstration basée sur un cas métier anonymisé et des données retraitées à des fins de présentation. Aucune donnée client sensible n'est exposée.

Vos données existent déjà.

Elles sont souvent dispersées, incomplètes ou mal exploitées. Le rôle de Data Lumen est de les structurer, les croiser et les transformer en informations utiles. Vous n'avez pas besoin d'un système parfait pour commencer.

De vos données brutes à vos décisions

Un processus en 6 étapes

Sources dispersées

Excel, exports, mails, planning...

Nettoyage

Dédoublonnage, structuration

Croisement

Liaison entre les sources

Indicateurs

KPIs, marges, écarts

Alertes

Anomalies détectées

Décisions

Actions claires et chiffrées

Sources exploitables — pas besoin de toutes les avoir

Excel / CSV

Historiques, exports, tableaux de bord artisanaux

Google Sheets

Plannings, suivis, rapports collaboratifs

Exports logiciel facturation

Factures, devis, clients

Exports logiciel de planning

Heures prévues, affectations, interventions

CRM ou carnet de contacts

Prospects, clients, historique commercial

Exports de caisse

Tickets, CA quotidien, produits vendus

Fichiers comptables

Balance, grand-livre, compte de résultat

Emails structurés

Commandes, devis, confirmations

Formulaires terrain

Rapports d'interventions, qualité, incidents

Outils métiers spécifiques

Logiciels sectoriels avec export possible

API connectées

Données automatiques en temps réel

Données terrain photos/notes

Relevés, états des lieux, observations

Vous n'avez pas besoin d'un ERP parfait.

Un fichier Excel bien tenu, un export de votre logiciel de planification et vos devis en PDF peuvent déjà permettre de calculer vos marges réelles, détecter des dérives et prioriser vos actions.

Ce que Data Lumen apporte

1.

Audit de vos sources existantes

Quelles données avez-vous ? Dans quel format ? Quelle fiabilité ?

2.

Structuration et nettoyage

Dédoublonnage, standardisation, détection des incohérences.

3.

Croisement des données

Mise en lien des sources pour des analyses croisées.

4.

Construction des indicateurs

KPIs utiles, alertes, tableaux de bord adaptés à votre métier.

"Cette démo illustre une méthode de travail : chaque projet réel est adapté aux données, contraintes et priorités de l'entreprise."