Comment Corail Analytics a aidé Blank à fiabiliser son pilotage via la refonte de son data warehouse et de sa BI
- 19 juin
- 4 min de lecture
Blank avait un défi concret : des données fragmentées entre quatre systèmes, une dette technique accumulée, et une équipe data qui n'avait pas la bande passante pour tout adresser.
En 5 mois, avec une seule consultante Analytics Engineer déployée en autonomie, Corail Analytics a rebâti une partie critique du data warehouse, migré la modélisation vers dbt et livré des dashboards actionnables à trois équipes distinctes. Voici comment.
Le contexte : une dette technique à résorber, une donnée éparpillée entre quatre systèmes
Blank, néobanque en ligne dédiée aux professionnels et lancée par le Groupe Crédit Agricole, place la donnée au cœur de son activité : suivi des parcours d'onboarding, détection de fraudes, conformité réglementaire, pilotage de la satisfaction client.
Autant de cas d'usage critiques qui exigent une donnée fiable, centralisée et accessible.
Or, à l'heure de l'intervention de Corail Analytics, les données étaient éparpillées entre quatre sources distinctes sans passerelle unifiée :
la plateforme Blank pour les données clients et l'usage des comptes
le CBS pour les transactions bancaires
Hubspot pour le CRM et le marketing
Zendesk pour les tickets et indicateurs de satisfaction.
Cette fragmentation rendait impossible un suivi cohérent des parcours utilisateurs, une mesure fiable des performances d'onboarding, une détection proactive des anomalies de conformité, et la mise à disposition d'indicateurs consolidés pour le CODIR.
En parallèle, le rachat de Blank par Kolecto ajoutait une contrainte supplémentaire : documenter et intégrer le process d'ingestion des données Blank dans l'environnement Kolecto, sur une infrastructure cible encore en construction.
Notre approche : une consultante Analytics Engineer senior, pour rebâtir le data warehouse et la BI
Corail Analytics a déployé une consultante Analytics Engineer à temps plein chez Blank pendant 5 mois, dans le cadre du modèle "agence embarquée".
Intégrée directement au sein de l'équipe Data, elle a travaillé en collaboration étroite avec les équipes Ops, Compliance et CODIR, tout en bénéficiant du support de Corail : suivi hebdomadaire, relecture technique et méthodologique, mobilisation d'experts complémentaires si nécessaire.
Ce qui rend cette mission particulièrement significative : notre consultante a opéré seule sur l'ensemble de son périmètre. Pas d'équipe dédiée, pas de renfort au quotidien. Le scope couvert en 5 mois par une seule personne : reconstruction du data warehouse, migration dbt, dashboards multi-équipes, acculturation data, est le reflet direct de ce niveau d'autonomie et de séniorité.
La mission s'est déroulée en trois phases :
Phase 1 : Ingestion et documentation des données
Première priorité : documenter et sécuriser le process d'ingestion des données Blank dans l'environnement Kolecto suite au rachat.
Un travail de fond, peu visible mais structurant, qui conditionne la fiabilité de tout ce qui vient ensuite.
En parallèle, notre consultante a piloté la migration complète de la modélisation depuis Databrew (AWS) vers dbt, posant ainsi les bases d'un Analytics Engineering moderne et maintenable.
Phase 2 : Collaboration avec les équipes Ops et Compliance
Une fois les fondations posées, l'enjeu était de répondre aux besoins métiers les plus urgents.
Notre consultante a recueilli les besoins directement auprès des équipes, construit les KPIs correspondants et livré des tableaux de bord opérationnels : suivi des performances des parcours d'onboarding utilisateurs pour les Ops, identification des comptes frauduleux pour la Compliance.
Des dashboards construits pour être utilisés au quotidien, dans le langage des équipes qui en ont besoin.
Phase 3 : Définition des KPIs stratégiques du CODIR
Dernière étape, et sans doute la plus structurante pour la durée : la définition des KPIs stratégiques à destination du CODIR.
Notre consultante a mis en place une vision data centralisée intégrant les sources Hubspot et Zendesk, permettant au CODIR de piloter la performance globale à partir d'un seul point de vérité.
Les livrables : un data warehouse reconstruit, quatre dashboards, une culture dbt installée
En 5 mois, la mission a produit des livrables sur trois dimensions complémentaires.
Un data warehouse fiable et modernisé
La refonte complète de la modélisation sous dbt a permis de mettre fin aux extractions manuelles et aux analyses "à la calculatrice". La centralisation et l'harmonisation des données issues de Blank, CBS, Hubspot et Zendesk donnent désormais à chaque équipe accès à une donnée cohérente, documentée et prête à l'analyse.
La migration de Databrew vers dbt est avant tout un choix structurant pour la maintenabilité à long terme. Elle a également été l'occasion d'installer des bonnes pratiques de modélisation et de documentation au sein de l'équipe data, au-delà de la seule durée de la mission.
Quatre dashboards couvrant deux niveaux de lecture
Les quatre tableaux de bord livrés répondent à deux usages distincts et complémentaires : une vue CODIR pour le pilotage stratégique de la performance globale, et une vue opérationnelle permettant l'exploration détaillée par les équipes Ops et Compliance.
Chacun construit à partir d'une donnée fiabilisée, avec les définitions et les périmètres documentés.
Une équipe data plus solide
Au-delà des livrables, notre consultante a activement poussé l'adoption des bonnes pratiques dbt et de modélisation au sein de l'équipe.
Résultat : des standards élevés qui perdurent après la fin de la mission, une équipe plus autonome dans la lecture et l'analyse de ses données, et une culture data renforcée sur des bases solides.
"Céline a su rebâtir une partie critique du data warehouse et du dashboarding de Blank sur l'infrastructure cible en un temps record et en autonomie, nous permettant ainsi de rattraper des mois voire années de dette. Toujours motrice quel que soit le contexte, elle a également su pousser à l'adoption de bonnes pratiques dbt et de modélisation, apportant ainsi une qualité et une exigence supplémentaire au travail de l'équipe. Un grand merci à elle, ainsi qu'au reste de l'équipe Corail pour leur accompagnement très qualitatif."
Notre valeur ajoutée
Ce que cette mission illustre, c'est qu'un bon Analytics Engineer comprend les enjeux métiers, s'intègre aux équipes, prend des décisions de modélisation structurantes et embarque les personnes autour de lui dans les bonnes pratiques.
Chez Corail Analytics, c'est le profil que nous déployons : des consultants suffisamment seniors pour travailler en autonomie sur des sujets complexes, suffisamment ancrés dans les réalités des organisations pour ne pas livrer des solutions déconnectées du terrain.
Si vous faites face à une dette technique data, une migration de stack ou un besoin de structuration de votre Analytics Engineering, nous serions ravis d'en discuter.
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