Data Analyse · Data Visualisation · Data Strategy · Business Intelligence

Cabinet de conseil en data analyse

Stratégie data, data analyse, data visualisation et gouvernance : Synapsys, cabinet de conseil data, vous accompagne de l’audit de vos données à la mise en production de vos solutions analytiques, pour piloter votre activité par la donnée.

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Le contexte

Pourquoi choisir Synapsys comme cabinet de conseil data ?

La plupart des organisations ont plus de données qu’elles ne le pensent et moins de capacité à les exploiter qu’elles ne le voudraient. Le rôle d’un cabinet de conseil data comme Synapsys est de combler cet écart : nous partons de votre réalité data actuelle pour construire une trajectoire vers une organisation pilotée par la donnée. Notre approche est systématiquement pragmatique : des livrables concrets à chaque étape, pas un rapport stratégique de 200 pages inapplicable.

Synapsys accompagne des PME et ETI de tous secteurs dans leur transformation data. Nous adaptons l’ambition de votre programme data à votre budget, à la maturité de vos équipes et à vos contraintes IT, pour démarrer avec des cas d’usage à forte valeur ajoutée et étendre progressivement. Nos premiers livrables sont visibles en quelques semaines, pas en quelques mois.

Premier dashboard

Premier tableau de bord Power BI opérationnel sur vos données prioritaires, visible et utilisable dès le démarrage du programme data.

Audit data

Cartographie de vos sources de données, évaluation de la qualité et identification de 3 cas d’usage prioritaires pour démarrer sur des bases solides.

ROI data documenté

Business case documenté pour chaque initiative data : économies de temps, amélioration de la qualité des décisions et gains opérationnels mesurables définis avant chaque déploiement.

Bénéfices

Les bénéfices d’une stratégie data structurée

Les organisations qui pilotent leur activité par la donnée prennent de meilleures décisions, plus rapidement et avec plus de confiance. Un programme data structuré transforme vos données brutes en insights actionnables et en avantage compétitif durable.

Décisions basées sur des données fiables

Tableaux de bord temps réel, indicateurs fiables et visualisations interactives : vos dirigeants et responsables opérationnels disposent des données dont ils ont besoin pour décider vite et juste, sans attendre les extractions Excel de fin de mois.

Stratégie data alignée sur le métier

Votre stratégie data part de vos enjeux métier, pas des outils. Nous identifions les cas d’usage data à plus forte valeur ajoutée pour votre secteur et construisons une architecture data proportionnée à vos besoins et à votre budget.

Data Visualisation impactante

Dashboards interactifs, rapports automatisés et visualisations métier sur Power BI, Tableau ou Looker : des représentations graphiques qui rendent vos données accessibles à tous les décideurs, pas seulement aux analystes.

Qualité et gouvernance des données

Profilage des données, détection des anomalies, règles de validation, catalogues de données et politiques de rétention : nous mettons en place les fondations de la qualité data qui garantissent la fiabilité de vos analyses.

Analytics avancé et IA

Au-delà du reporting, nous déployons des modèles prédictifs, de la détection d’anomalies et des analyses avancées alimentées par l’IA, pour anticiper les tendances, optimiser les processus et créer de nouveaux avantages compétitifs.

Autonomisation des équipes data

Formation de vos équipes métier aux outils d’analyse et de self-service BI pour qu’elles deviennent autonomes dans l’exploitation de leurs données, réduisant la dépendance à l’IT et accélérant le temps d’accès aux insights.

Notre méthode

Notre méthodologie data en 4 étapes

Une approche pragmatique et incrémentale : de l’audit de vos données actuelles à la mise en production de vos solutions analytiques, en passant par la définition de votre stratégie data et le déploiement de vos plateformes.

Phase 01

Audit & cartographie data

Inventaire de vos sources de données (ERP, CRM, bases de données, fichiers), évaluation de leur qualité, cartographie des flux de données et identification des cas d’usage data à forte valeur ajoutée pour votre activité.

Phase 02

Stratégie & architecture data

Co-construction de votre stratégie data avec vos métiers et IT : définition des cas d’usage prioritaires, architecture technique cible (data warehouse, data lake, lakehouse), choix des outils et plan de mise en œuvre par phases.

Phase 03

Déploiement & intégration

Mise en production de vos pipelines de données (ETL/ELT), entrepôts de données (Azure Synapse, Databricks, BigQuery), modélisation sémantique et dashboards Power BI ou Tableau, en mode agile avec des livraisons itératives.

Phase 04

Adoption & amélioration continue

Formation des utilisateurs aux outils data, accompagnement à l’adoption de la culture data, monitoring des performances, gouvernance des données et évolution continue de votre écosystème data selon vos nouveaux besoins métier.

Sans stratégie data

Les risques d’une organisation sans pilotage par la donnée

Ne pas structurer votre approche data, c’est prendre du retard sur vos concurrents qui, eux, décident sur données, tout en accumulant des risques opérationnels, réglementaires et stratégiques.

Décisions prises à l’instinct

Sans données fiables et centralisées, vos décisions stratégiques et opérationnelles reposent sur des intuitions ou des extractions Excel approximatives, avec les risques d’erreur et de biais que cela implique sur la performance de votre organisation.

Non-conformité RGPD et réglementaire

Une gouvernance data absente expose votre organisation à des violations du RGPD : données personnelles non cartographiées, durées de rétention non respectées, droits d’accès non contrôlés, avec des risques de sanctions de la CNIL pouvant atteindre 4 % du chiffre d’affaires mondial.

Retard concurrentiel irréversible

Vos concurrents qui pilotent leur activité par la donnée gagnent en agilité et en réactivité. Le retard data se comble, mais plus il dure, plus il est coûteux à rattraper, surtout quand vos concurrents déploient déjà des modèles prédictifs et de l’IA sur leurs données.

Pourquoi nous choisir

L’expertise qui fait la différence

Synapsys est votre cabinet de conseil data de bout en bout : de la définition de la stratégie à la mise en production des solutions, en passant par la formation de vos équipes, avec une approche business-first qui priorise la valeur métier sur la complexité technique.

  • Expertise technique & sectorielle
    Nos consultants data maîtrisent les technologies leaders (Power BI, Azure Fabric, Databricks, dbt, SQL) et les enjeux métier de vos secteurs, pour des solutions data à la fois techniquement solides et business-relevant.
  • Approche business-first
    Chaque projet data commence par la compréhension de vos enjeux métier et des décisions à améliorer. Nous créons de la valeur mesurable, pas des architectures techniques déconnectées des besoins opérationnels.
  • De la stratégie à la production
    Contrairement à des cabinets purement stratégiques, Synapsys assure aussi la mise en œuvre technique, pour un accompagnement de bout en bout qui garantit que votre stratégie data se transforme en solutions opérationnelles réelles.
  • Culture data & formation équipes
    Au-delà des outils, nous développons la culture data de vos équipes pour que la donnée devienne un réflexe de décision à tous les niveaux de votre organisation, pas seulement dans l’équipe IT.
+14 ans d'expertise
200 consultants experts
+100 projets réalisés
9,2/10 de satisfaction client
Vos données vous attendent

Valorisez vos données dès maintenant

Nos experts data réalisent en 2 semaines votre audit data et vous remettent une cartographie de vos sources, une évaluation de la qualité et 3 cas d’usage prioritaires avec business case, pour démarrer votre programme data sur des bases solides.

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FAQ

Questions fréquentes

Tout ce que vous devez savoir avant de démarrer votre projet.

Qu’est-ce qu’un cabinet de conseil data ? +

Un cabinet de conseil data accompagne les organisations dans la valorisation de leurs données : définition de la stratégie data, mise en place de la gouvernance, déploiement de solutions d’analyse et de data visualisation, formation des équipes et acculturation data. Contrairement à une ESN généraliste, un cabinet de conseil data combine expertise conseil (stratégie, gouvernance) et compétences techniques (engineering, analytics) pour un accompagnement de bout en bout.

Qu’est-ce qu’une stratégie data ? +

Une stratégie data est le plan directeur qui définit comment votre organisation collecte, gère, analyse et valorise ses données pour atteindre ses objectifs business. Elle couvre la gouvernance data (qui possède les données, comment elles sont gérées), les cas d’usage prioritaires (quelles analyses créent le plus de valeur), l’architecture technique (outils, plateformes) et les compétences nécessaires pour exécuter la stratégie.

Quels outils utilisez-vous pour la data visualisation ? +

Nous travaillons principalement avec Microsoft Power BI et Microsoft Fabric, mais aussi avec Tableau, Looker, Qlik et Metabase selon votre environnement. Notre recommandation s’appuie toujours sur votre écosystème existant, vos compétences internes et vos contraintes budgétaires — pas sur une préférence a priori pour un outil particulier.

Par où commencer quand on n’a pas de culture data ? +

Nous recommandons de démarrer par un audit data rapide (2 semaines) pour cartographier vos sources de données, évaluer leur qualité et identifier 2 à 3 cas d’usage prioritaires à forte valeur ajoutée. Ces premiers cas d’usage servent de pilotes pour démontrer la valeur de la donnée, embarquer les équipes et financer les investissements suivants grâce aux gains démontrés.

Qu’est-ce que la data gouvernance et pourquoi est-ce important ? +

La data gouvernance est l’ensemble des processus, politiques et responsabilités qui garantissent que vos données sont fiables, accessibles, sécurisées et conformes à la réglementation. Sans gouvernance data, les organisations souffrent de données incohérentes entre départements, de problèmes de qualité chroniques, de risques RGPD non maîtrisés et de projets IA qui échouent faute de données fiables.

Quelle différence entre data warehouse, data lake et data lakehouse ? +

Un data warehouse (Azure Synapse, Snowflake) stocke des données structurées optimisées pour le reporting SQL. Un data lake (Azure Data Lake, S3) stocke toutes sortes de données brutes à bas coût. Un data lakehouse (Microsoft Fabric, Databricks) combine les deux : stockage flexible d’un data lake avec les performances analytiques et la gouvernance d’un data warehouse. C’est l’architecture moderne recommandée pour la plupart des organisations.

Comment garantissez-vous la qualité des données ? +

La qualité des données est intégrée dès la conception. Nous mettons en place : le profilage des données sources (détection des doublons, valeurs manquantes, anomalies), des règles de validation en entrée des pipelines, un tableau de bord de qualité data avec indicateurs clés, des processus de correction des données et un catalogue documentant la définition et la source de chaque indicateur métier.

Pouvez-vous travailler avec des données existantes sans tout refondre ? +

Oui, et c’est même notre approche par défaut. Nous partons systématiquement de votre existant data — bases de données, fichiers Excel, ERP, CRM — pour créer de la valeur rapidement avec des pipelines et des dashboards connectés à vos sources actuelles. La refonte complète de l’architecture data n’est envisagée que si les besoins le justifient, après avoir démontré la valeur avec les données existantes.

Comment accompagnez-vous la conformité RGPD dans les projets data ? +

Chaque projet data intègre les enjeux RGPD : cartographie des données personnelles traitées, documentation des traitements, mise en place des durées de rétention et des processus de suppression, contrôles d’accès selon le principe du moindre privilège et traçabilité des accès aux données personnelles. Nous travaillons en coordination avec votre DPO pour garantir que votre architecture data est conforme aux exigences du RGPD dès la conception.

Combien coûte un projet de data analyse ? +

Le coût d’un projet data varie selon le périmètre et la complexité. Un premier dashboard Power BI sur des données existantes : 3 à 8 jours. Un programme de data visualisation couvrant plusieurs départements : 20 à 50 jours. Une stratégie data complète avec déploiement d’une architecture moderne (Fabric, Databricks) : 3 à 12 mois de projet. Nous proposons systématiquement un audit data préalable (5 à 10 jours) qui permet de cadrer précisément le périmètre et le budget.