Projet BI réussi : les 7 étapes à suivre
1. Constituez votre équipe projet BI
La réussite d’un projet BI repose avant tout sur les femmes et les hommes qui le pilotent. Avant de penser technologie ou outils, il est essentiel de réunir une équipe projet BI aux compétences complémentaires.
On distingue généralement trois profils clés :
Les métiers : ils définissent les besoins concrets en matière de reporting, d’analyse et de pilotage de la performance. Leur rôle est de s’assurer que le projet BI réponde aux enjeux opérationnels de l’entreprise.
La DSI : garante de l’infrastructure technique, elle veille à la sécurité, à l’intégration avec les systèmes existants et à la pérennité des choix technologiques.
Un chef de projet BI : il coordonne l’ensemble, assure le suivi des délais et du budget, et fait le lien entre les métiers et la technique.
Selon la taille de l’entreprise, il peut être pertinent d’ajouter un expert data pour anticiper les questions de qualité et de fiabilité des informations exploitées.
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2. Définissez un périmètre clair pour votre projet BI
L’une des principales causes d’échec d’un projet BI est le manque de clarté sur son périmètre. Avant de démarrer, il est crucial de délimiter précisément les contours du projet : quels besoins couvrir, quelles données exploiter et quels utilisateurs impliquer.
Un bon périmètre se construit autour de trois dimensions :
Les objectifs métier
Les sources de données
Les priorités
Identifiez les décisions stratégiques ou opérationnelles que la BI doit éclairer (suivi des ventes, rentabilité, performance RH, satisfaction client, etc.).
3. Adoptez un processus de gouvernance de la qualité des données dans votre projet BI
Un projet BI n’a de valeur que si les données qu’il exploite sont fiables. Sans une gouvernance adaptée, les rapports risquent de véhiculer des informations inexactes, ce qui entraîne une perte de confiance des utilisateurs et limite l’adoption de la solution. Mettre en place une gouvernance de la qualité des données consiste à :
Définir des règles claires
Normaliser les formats, harmoniser les définitions (qu’est-ce qu’un “client actif” ? un “produit vendu” ?), éviter les doublons.
Attribuer des responsabilités
Identifier des référents métiers ou data stewards chargés de veiller à la cohérence et à la mise à jour des informations.
Suivre des indicateurs de qualité
Taux de complétude, fraîcheur, exactitude et cohérence des données.
Ce processus doit être pensé dès le lancement du projet BI, et non en fin de parcours. Il garantit que les tableaux de bord reposent sur une base solide et reconnue par tous.
4. Concevez l’architecture et la sécurité de votre projet BI
Avant de choisir votre outil, prenez le temps de concevoir une architecture décisionnelle claire et évolutive. Elle doit garantir la centralisation, la performance et la sécurité de vos données.
Concevoir l’architecture
Sécuriser et garantir la conformité
Identifiez vos sources (ERP, CRM, bases métiers…) et définissez les flux de circulation via un ETL ou ELT. Mettez en place un data warehouse ou un data lake adapté à votre volumétrie et vos usages analytiques.
Pensez à documenter le data lineage pour assurer la traçabilité et faciliter la maintenance.
5. Choisissez la bonne solution BI pour votre projet
Une fois l’architecture définie, vient le moment de sélectionner la solution BI qui portera votre projet BI. Ce choix est déterminant : il doit répondre aux besoins actuels des utilisateurs tout en offrant la flexibilité nécessaire pour accompagner l’évolution de l’entreprise.
En 2025, les solutions de Business Intelligence évoluent vers davantage d’automatisation, d’intégration cloud et de collaboration entre métiers et DSI. Le choix d’un outil doit donc s’appuyer sur la flexibilité, la sécurité et la simplicité d’usage afin de garantir une adoption rapide et durable.
Les critères à prendre en compte
La facilité d’utilisation : l’outil doit être accessible aux profils non techniques pour favoriser l’adoption.
La richesse fonctionnelle : exploration de données, tableaux de bord interactifs, analyses prédictives, mobilité…
L’intégration avec le SI existant : compatibilité avec les bases de données, ERP, CRM et autres applications stratégiques.
Le coût total de possession : licences, maintenance, formation et support.
Les solutions BI de référence
MyReport : particulièrement adapté aux PME, il mise sur la simplicité et l’autonomie des utilisateurs pour créer des rapports fiables à partir de leurs données.
Microsoft Power BI : proposé par Microsoft, il séduit par sa puissance, son intégration native avec l’écosystème Office 365 et sa capacité à gérer des projets BI de grande envergure.
Sage BI Reporting : conçu pour les entreprises déjà équipées d’un ERP Sage, il offre une intégration fluide et des analyses financières et comptables adaptées aux besoins de gestion.
Dans ce processus, il est souvent pertinent de s’appuyer sur un intégrateur BI. Son rôle est de vous accompagner dans le choix de la solution la plus adaptée, d’assurer le paramétrage et de faciliter la mise en production, tout en tenant compte de vos enjeux métier et techniques.
💼 Cas client : Une PME industrielle optimise son pilotage avec MyReport
Une PME industrielle spécialisée dans la fabrication d’équipements mécaniques faisait face à une forte croissance et à une multiplication des fichiers Excel. La consolidation manuelle de ses indicateurs financiers et commerciaux devenait un frein à la fiabilité et à la réactivité du pilotage.
Nos consultants BI ont mené un audit complet de la chaîne de données existante avant de concevoir une architecture décisionnelle intégrée à l’ERP de l’entreprise. MyReport a ensuite été déployé pour automatiser la collecte, la consolidation et la diffusion des reportings.
Résultats :
⏱️ Temps de production des reportings divisé par 3
📊 Fiabilité des données améliorée de 40 %
🙌 Adoption rapide des tableaux de bord par les managers grâce à une meilleure ergonomie
6. Organisez le reporting et le partage de l’information dans votre projet BI
La mise en place d’une solution de Business Intelligence ne se limite pas à la collecte et à la consolidation des données. La véritable valeur d’un projet BI réside dans la capacité à restituer l’information de manière claire, utile et facilement partageable. Un reporting bien organisé repose sur trois piliers :
La pertinence des indicateurs
L’ergonomie des tableaux de bord
L’accessibilité de l’information
Choisir des KPI alignés avec les objectifs stratégiques et opérationnels de l’entreprise. Trop d’indicateurs diluent le message ; mieux vaut privilégier quelques mesures vraiment représentatives.
7. Formez vos utilisateurs pour garantir la réussite de votre projet BI
Même la meilleure solution ne peut porter ses fruits sans une adoption solide par les utilisateurs. La formation est donc une étape incontournable pour garantir la réussite durable de votre projet BI.
Un plan de formation efficace doit couvrir plusieurs dimensions :
La maîtrise de l’outil : permettre aux collaborateurs de créer, consulter et personnaliser leurs rapports sans dépendre systématiquement de l’IT.
La compréhension des données : expliquer la signification des indicateurs, les règles de calcul et la logique des reportings et tableaux de bord afin d’éviter toute mauvaise interprétation.
L’accompagnement au changement : rassurer les équipes, montrer les bénéfices concrets du projet BI dans leur quotidien et valoriser les gains de temps et de fiabilité.
Il peut être pertinent de mettre en place des sessions différenciées selon les profils : ateliers pratiques pour les métiers, formations plus avancées pour les analystes, et modules spécifiques pour les managers. L’objectif est que chacun se sente autonome et engagé dans l’utilisation de la solution.
FAQ sur les étapes et la réussite d’un projet BI
Comment réussir un projet BI ?
En définissant des objectifs clairs, en impliquant les métiers, en garantissant la qualité des données et en choisissant une solution adaptée aux besoins de l’entreprise. La réussite d’un projet BI repose autant sur la technique que sur la conduite du changement.
Quelles sont les erreurs les plus fréquentes dans un projet BI ?
Les principales erreurs à éviter sont :
Lancer le projet sans sponsor métier identifié,
Sous-estimer le nettoyage et la gouvernance des données,
Négliger la formation des utilisateurs finaux,
Choisir un outil avant d’avoir défini les besoins.
