De la Data Platform à la Data Viz - Le chaînon manquant de votre stratégie data

La Data Platform : ce magnifique château fort... vide de visiteurs

Vous avez investi des millions dans votre Data Platform. Data Lake sur AWS S3, entrepôt Snowflake dernier cri, pipelines orchestrés avec Airflow, catalogue de données avec Collibra ou Purview. Vos données sont propres, gouvernées, accessibles (en théorie, car cela reste très souvent un challenge encore plus grand que la Dataviz). Et pourtant, lors du dernier CODIR, le CFO vous a demandé : "Mais concrètement, qu'est-ce que ça m'apporte ?"

La vérité : Une Data Platform sans Data Viz, c'est comme une bibliothèque sans fenêtres. Les trésors sont là, mais personne ne les voit.

Le piège de la "Data for Data"

Nous constatons parfois un schéma récurrent chez nos clients, que l’on ne recommande pas bien évidemment :

Phase 1 (2020-2022) : "Nous allons construire une Data Platform moderne !"

• Budget : 2-5M€
• Focus : Infrastructure, pipelines, qualité des données
• Équipe : Data Engineers, Architectes Data

Phase 2 (2023-2024) : "Pourquoi personne n'utilise notre Data Platform ?"

• Taux d'adoption métier : <15%
• Nombre de dashboards utilisés quotidiennement : 3-5
• Frustration : Maximale

Phase 3 (2025-2026) : "Comment valoriser notre investissement data ?"

• Besoin : Rendre les données accessibles et actionnables
• Solution : Repenser la Data Viz comme l'interface de la Data Platform

Les 4 piliers d'une Data Viz qui exploite vraiment votre Data Platform

1. L'architecture "Data Product" plutôt que "Dashboard Factory"

Le problème classique :

• Chaque métier demande "son" dashboard
• Les Data Analysts deviennent des usines à graphiques
• Les dashboards se multiplient sans cohérence
• Personne ne sait quel dashboard est la référence

L'approche Data Product :

• Définir des produits data par domaine métier (Finance, Supply Chain, Marketing...)
• Chaque produit data = ensemble cohérent de datasets + visualisations + documentation + algorithme ML (eux même utilisé dans un autre produit data ou non)
• Propriétaire produit identifié côté métier
• Architecture modulaire : un même dataset alimente plusieurs vues

Exemple concret : Chez un acteur de l'énergie que nous accompagnons :

• Avant : 127 dashboards "production" dont 80% non maintenus
• Après : 12 Data Products thématiques avec 45 vues contextuelles
• Résultat : Taux d'utilisation quotidienne x4, temps de création divisé par 3

2. Le "Semantic Layer" : la couche magique qui manque à 90% des projets

Votre Data Platform stocke des tables avec des noms comme fact_sales_v2_corrected_final et des colonnes amt_tot_ttc_cur. Normal, c'est optimisé pour le stockage et le traitement.

Le problème : Vos métiers parlent de "Chiffre d'affaires HT", "Marge brute", "Taux de conversion". Pas de amt_tot_ttc_cur.

La solution : Le Semantic Layer

• Une couche d'abstraction entre la Data Platform et les outils de Viz
• Définit les métriques business une fois pour toutes : Revenue = SUM(amt_tot_ttc_cur) WHERE status='confirmed'
• Gère la logique métier : "Marge = Revenue - Coûts", avec toutes les règles de calcul
• Outils : dbt Semantic Layer, AtScale, Cube.js, ou même des vues SQL bien conçues

Bénéfice concret :

• Les analystes métier créent leurs propres dashboards sans passer par la DSI
• Une métrique = une définition = une source de vérité
• Changement de règle métier ? On modifie le Semantic Layer, tous les dashboards se mettent à jour

3. La Data Viz contextuelle : le bon insight, au bon moment, pour la bonne personne

2020 : La Data Viz passive

• Des dashboards figés que personne ne regarde
• "Allez voir sur Power BI si vous avez une question"

2026 : La Data Viz active et contextuelle

• Insights injectés dans les outils métiers (CRM, ERP, outils collaboratifs)
• Alertes intelligentes basées sur des seuils métier
• Notifications personnalisées selon le rôle

Architecture technique :

Cas d'usage retail :

• Le directeur régional reçoit chaque matin sur Teams : "3 magasins sous-performent vs objectif, dont 2 avec baisse de trafic anormale"
• Clic sur le message → Dashboard contextuel pré-filtré sur ces magasins
• Action immédiate plutôt que découverte en fin de semaine

4. L'Observability Data : monitorer l'usage de vos dashboards comme vous monitorez vos applis

Vous ne déployez jamais une application sans APM, logs, et monitoring. Pourquoi déployer des dashboards sans observer comment ils sont utilisés ?

Métriques essentielles à tracker :

• Taux d'utilisation par dashboard / utilisateur / équipe
• Temps de chargement des requêtes
• Requêtes qui timeout ou qui échouent
• Dashboards jamais consultés (candidats à la suppression)
• Parcours utilisateurs : quels dashboards sont consultés ensemble ?

Outils :

• Logs Power BI via Azure Monitor / Log Analytics
• Tableau Server logs + Tableau Metadata API
• Custom tracking avec Segment, Amplitude ou Mixpanel

Impact business :

• Identifier les dashboards inutiles → réduire la dette technique
• Optimiser les requêtes lentes → améliorer l'UX
• Comprendre les besoins réels → prioriser les développements

L'IA générative va bouleverser la Data Viz (et c'est une bonne nouvelle)

En 2026, l'IA va transformer notre façon d'interagir avec les données :

Natural Language to Viz :

• "Montre-moi l'évolution du CA par région sur les 3 derniers trimestres"
• L'IA interroge le Semantic Layer, génère la visualisation adaptée
• Outils : Tableau Pulse, Power BI Copilot, ThoughtSpot AI

Automated Insights :

• "Pourquoi le CA a baissé en octobre ?"
• L'IA analyse les corrélations, propose des hypothèses, génère des graphiques explicatifs
• Plus besoin d'être data scientist pour investiguer

Condition de succès : Votre Data Platform doit être prête

• Métadonnées riches et à jour
• Semantic Layer bien défini
• Qualité de données irréprochable

Les 3 erreurs à éviter absolument

Erreur 1 : Choisir l'outil avant de définir les besoins
"On va déployer Power BI/Tableau/Looker parce que c'est le standard du marché." → Résultat : Un outil sous-exploité, frustration des utilisateurs

À faire : Atelier "Use Cases First" - définir les 10 questions métier prioritaires, puis choisir l'outil adapté

Erreur 2 : Négliger la gouvernance de la Data Viz
Multiplication anarchique des dashboards, métriques contradictoires, sources de vérité multiples.

À faire : Dashboard catalog, processus de validation, ownership clairement défini

Erreur 3 : Sous-estimer le Change Management
"Les dashboards sont prêts, maintenant les métiers n'ont qu'à les utiliser."

À faire : Formation, accompagnement, success stories internes, champions métier

Checklist 2026 : Votre Data Viz exploite-t-elle vraiment votre Data Platform ?

• [ ] Les métiers créent 50%+ des dashboards eux-mêmes (autonomie)
• [ ] Chaque métrique business a UNE définition partagée (Semantic Layer)
• [ ] Les dashboards sont utilisés quotidiennement, pas une fois par trimestre (sauf justifié par certains sujets)
• [ ] Des insights sont poussés proactivement (alertes, bots, embedded)
• [ ] Vous monitorez l'usage et l'adoption des dashboards
• [ ] Le Time-to-Insight est <5 minutes pour les questions courantes
• [ ] Vos dashboards intègrent l'IA pour faciliter l'exploration

Si vous cochez <4 cases : votre Data Platform n'est pas valorisée à son plein potentiel.

Conclusion : De la Data Platform à la "Data Experience"

En 2026, l'enjeu n'est plus de stocker et traiter les données (problème résolu), mais de les rendre vivantes, accessibles, actionnables.

La Data Viz n'est pas un projet à part : c'est l'interface utilisateur de votre Data Platform. C'est ce qui transforme des téraoctets de données en décisions business.

Chez Ippon, nous accompagnons cette transformation en couplant expertise data engineering et UX/UI, pour créer de véritables "Data Experiences" qui font la différence entre un Data Lake qui dort et une Data Platform qui crée de la valeur.

Votre Data Platform est un investissement. Votre Data Viz en est le ROI.