BottleNeck — architecture data

Contexte et demande

Après la fiabilisation de ses données, BottleNeck, e-commerçant spécialisé dans le vin, veut les rendre exploitables par ses équipes métier dans Power BI. Avant de construire le tableau de bord, un rapport d'analyse devait établir comment extraire, traiter et visualiser les données de sa base SQLite (Bottleneck.db, un an d'activité), et recommander une solution.

Démarche

Un état des lieux de la base et de sa pertinence pour les enjeux du projet (stocks, marge face à l'inflation, rentabilité des promotions), puis la comparaison de trois méthodes d'extraction :

• Export manuel CSV ou Excel → simple pour une analyse ponctuelle, mais manipulations répétées, risque d'erreurs et de données non actualisées : écarté pour un pilotage quotidien.
• Pipeline ETL externe, type KNIME → robuste et visuel, mais une couche technique et une maintenance de plus, disproportionnées pour le besoin : écarté.
• Connexion directe à SQLite via Power Query et Python → retenue : meilleur compromis entre fiabilité, simplicité d'usage et maintenabilité.

Le traitement se fait ensuite en trois étapes : extraction Python (chemin de la base paramétré), nettoyage et typage dans Power Query, puis mesures métier en DAX, regroupées par thème.

Livrables

• Rapport d'analyse : état des lieux, besoins en outils, comparaison des trois solutions, avantages et limites, recommandations
• Code M et Python d'extraction documenté en annexe

Résultats

• Une solution qui évite l'installation de pilotes SQLite externes et laisse l'utilisateur simplement actualiser le rapport
• Un modèle organisé autour de la table Finance (granularité mensuelle par SKU), reliée aux tables Web, Calendrier, Sales et Promo
• Des limites posées dès le départ : dépendance à un environnement Python, période couverte courte, informations fournisseurs et délais réels absents, règles métier non validées

Ce que j'en retiens

Justifier un choix technique devant un non-technicien : trois options, leurs avantages, leurs limites et une recommandation claire.