Vos tableaux de bord se construisent tout seuls, à partir de vos données réelles.
Un pipeline no-code qui consolide votre CRM, votre ERP, votre facturation et vos tableurs dans un seul dashboard à jour. Vous prenez des décisions sur du concret, plus sur de l'Excel compilé à la main.
2 à 4 jours par mois. C'est ce qu'un DAF passe encore à compiler ses reportings.
−80%
Baisse du temps passé à compiler et mettre à jour les tableaux de bord. Sur la base de nos 7 déploiements 2024, un reporting mensuel qui prenait 2 jours est automatisé en moins d'1 heure de supervision.
temps réel
Les dashboards se rafraîchissent automatiquement à chaque nouvelle transaction (vente, paiement, inscription). Plus de données stale : votre comité de direction prend des décisions sur du concret, pas sur de l'Excel J+5.
5+
Nombre typique de sources connectées sur un projet PME : CRM + ERP + facturation + tableurs + outil métier. Chaque source a sa fréquence de sync (temps réel, horaire, quotidien) selon sa criticité.
Sources : étude CFO Deloitte 'The CFO redefined' 2023, McKinsey 'Data-driven decision making' 2023, baromètre Bpifrance 'Transformation numérique des PME' 2023, données internes Coroflux (7 PME accompagnées en 2024).
Vos décisions sont prises sur des données déjà vieilles de 2 semaines.
- 01
Combien de temps un DAF ou un dirigeant passe-t-il à compiler ses reportings ?
En moyenne 2 à 4 jours par mois pour un DAF de PME, selon l'étude CFO Deloitte 2023. Le scénario classique : export CSV du CRM le 1er du mois, copier-coller dans Excel, re-export de l'ERP, recoupement avec la facturation, mise en forme pour le CODIR. Le chiffre n'est pas choquant en soi — c'est la répétition mensuelle (12 fois par an) et l'opportunité manquée (décisions sur données de 2 à 3 semaines) qui coûtent cher.
- 02
Comment avoir un tableau de bord à jour sans recruter un data engineer ?
Trois briques no-code combinées. Premièrement, des connecteurs natifs (Pennylane, HubSpot, Stripe, Google Sheets) qui exposent leurs données via API documentée. Deuxièmement, un pipeline ETL visuel (Make, n8n, Fivetran) qui orchestre la consolidation sans coder. Troisièmement, un outil de visualisation (Looker Studio, Power BI, Metabase) qui se branche sur la donnée consolidée. Aucune de ces briques n'exige un data engineer — c'est précisément notre valeur : assembler le pipeline sur-mesure pour votre cas.
- 03
Comment garantir la fiabilité des données dans un reporting automatisé ?
Trois garde-fous systématiques. Premièrement, le contrôle de source : chaque source est validée à chaque sync (détection des ruptures, valeurs manquantes, anomalies). Deuxièmement, la traçabilité : chaque chiffre affiché dans le dashboard est sourcé (bouton 'voir la donnée brute'). Troisièmement, la validation humaine : les KPIs financiers sensibles (CA, marge, cash) restent validés par votre DAF avant publication du reporting CODIR. C'est l'automatisation des tâches subalternes, pas du contrôle de gestion.
- 04
Reporting temps réel ou hebdomadaire, comment choisir la bonne fréquence ?
Ça dépend de la nature de la décision à prendre. Le temps réel est utile pour les KPIs opérationnels (alertes de stock, transactions échouées, leads chauds) où chaque heure compte. Le hebdomadaire suffit pour les KPIs de pilotage (CA, marge, satisfaction client) qui n'ont pas besoin d'être suivis à la minute. On conçoit le pipeline avec des fréquences différenciées selon la criticité : temps réel pour l'opérationnel, quotidien pour le commercial, hebdomadaire pour la finance.
Opérationnel en 14 jours. Branché sur vos sources existantes.
- 0148h
Audit des KPIs & des sources.
On identifie les 5 à 15 KPIs critiques pour votre activité (CA, MRR, marge brute, taux d'impayés, panier moyen, etc.) et on liste les sources qui les produisent. Sortie : une cartographie claire et hiérarchisée.
- 027 à 14j
Connexion aux sources & ETL.
On câble les connecteurs (API natives ou no-code via Make/n8n), on définit les transformations (calculs, jointures, agrégations) et on orchestre les fréquences de synchronisation. Tests de réconciliation sur 3 mois de données.
- 037 à 14j
Dashboard & alertes.
On construit le dashboard dans l'outil de votre choix (Looker Studio, Power BI, Metabase). Mise en page, KPIs, drill-down. Configuration des alertes email/Slack quand un seuil est franchi (ex : MRR < 80% de l'objectif).
- 041h + doc
Formation & handover.
Vos équipes sont formées à la lecture du dashboard, à l'ajout de nouveaux KPIs, et à la configuration d'alertes. On documente l'architecture (schéma des sources, fréquence, transformations) pour que vous puissiez faire évoluer le système sans nous.
Connecteurs natifs + ETL no-code + dashboard de votre choix.
On se branche sur les sources où vivent déjà vos données. Le pipeline est no-code (Make, n8n, Fivetran) — pas de data engineer à recruter. Le dashboard vit dans l'outil que vous choisissez (Looker Studio gratuit, Power BI si vous êtes dans l'écosystème Microsoft, Metabase en open-source).
Sources de données
ETL & orchestration
Visualisation
Tout ce qu'on nous demande avant de signer.
01Peut-on avoir un dashboard en temps réel ?
Oui, pour les KPIs où c'est pertinent (transactions, alertes opérationnelles). La fréquence est paramétrable par source : temps réel, horaire, quotidien, hebdomadaire. On ne force pas le temps réel sur tout — un reporting financier consolidé a souvent du sens en quotidien, pas en temps réel (les écritures du matin sont rarement closes avant midi).
02Quelles sources de données sont supportées ?
Tout ce qui expose une API ou un export : CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce), ERP / compta (Pennylane, Sage, Odoo, Cegid, Henrri), facturation (Stripe, Mollie, GoCardless), e-commerce (Shopify, WooCommerce), tableurs (Google Sheets, Airtable), outils métier (Notion, Linear, Jira), bases de données (PostgreSQL, MySQL, BigQuery). Pour les sources sans API, on utilise un export programmé.
03Peut-on créer des KPIs sur-mesure ?
Oui, c'est même la valeur principale. Un KPI sur-mesure = une formule appliquée à vos données (ex : marge nette par projet = CA projet - coûts directs - quote-part charges). On code les transformations en no-code (formules Make, Looker, SQL simple) et le résultat est documenté. Si la formule évolue, on l'ajuste en 15 minutes.
04Qui voit quoi ? Comment gérer les permissions ?
Les outils de visualisation (Looker, Power BI, Metabase) ont tous un système de permissions granulaires. On configure vos accès existants : un commercial voit son CA et son pipe, un DAF voit toute la finance, un COO voit les KPIs opérationnels. Les dashboards sont en lecture pour la plupart, avec droits d'édition pour les contrôleurs de gestion.
05On garde la propriété des dashboards et des données ?
Oui, intégralement. Vous êtes propriétaire des dashboards, des formules, des connecteurs, et des données consolidées. Si vous décidez d'arrêter de travailler avec nous, on vous fournit un export complet (schéma des sources, configuration ETL, requêtes de visualisation) et vous pouvez maintenir le système vous-même ou avec un autre prestataire. Aucun vendor lock-in.
06Que se passe-t-il si une source change d'API ou de format ?
On configure des alertes sur les ruptures de sync (pas de donnée depuis 24h sur une source qui devrait en produire). En cas de changement d'API, on met à jour le connecteur (généralement 1 à 2 jours). Pour les changements majeurs (migration d'ERP, refonte d'un outil), on vous prévient en amont et on budgète la mise à jour. C'est pour ça que l'architecture est documentée.
Prochaine étape
15 minutes pour identifier les 5 KPIs qui changeraient vos décisions.
On regarde ensemble vos sources, on identifie ce qui vous prend le plus de temps à compiler, et on vous dit si l'automatisation est rentable. Sans engagement.