Projet Digitalife – Automatisation et fiabilisation des référentiels de données clients
Contexte
Ce projet a été réalisé au sein de Digitalife, entreprise spécialisée dans la transformation digitale des processus commerciaux et administratifs B2B.
Dans le cadre de la migration vers l’ERP Odoo, l’objectif était de fiabiliser et automatiser les référentiels de données clients et partenaires afin d’assurer une intégration fluide, conforme et exploitable dans le nouveau système d’information.
Intégré à l’équipe Data et Transformation, j’ai contribué à concevoir une solution complète de traitement, enrichissement et normalisation des données avant leur intégration dans l’ERP.
Objectif du projet
Mettre en place une solution d’automatisation des flux de données permettant de :
- Nettoyer, enrichir et standardiser les données clients issues de sources externes (BCE, fichiers CSV).
- Garantir la qualité, unicité et conformité RGPD avant l’intégration ERP.
- Générer des fichiers métiers compatibles avec Odoo.
- Réduire le temps de préparation commerciale et les interventions manuelles.
Architecture fonctionnelle
| Étape | Description |
|---|---|
| Extraction | Collecte des données depuis la BCE et fichiers CSV clients. |
| Traitement / Nettoyage | Automatisation via scripts R et Python : suppression doublons, normalisation des formats, contrôle RGPD. |
| Enrichissement | Ajout d’informations via API BCE et autres sources partenaires. |
| Stockage & Suivi | Base SQL pour journaliser les traitements et suivre les taux de qualité. |
| Export vers ERP Odoo | Génération automatique de fichiers d’import au format compatible Odoo. |
Image 1 – Schéma d’architecture du flux de traitement
Image 2 – Schéma du data mart des données clients importé de la BCE
Stack technique
| Domaine | Outils / Technologies |
|---|---|
| Langages | R, PHP, Python, SQL |
| Front / Interface Web | HTML, JavaScript |
| ERP | Odoo (scripts d’import Python, champs personnalisés) |
| Automatisation | Scripts batch, contrôles qualité, logs |
| Sources | API BCE, fichiers CSV |
| Méthodologie | Cycle en V – cadrage, développement, tests, intégration |
Modules fonctionnels
1. Application Web de traitement des données
- Interface simple et sécurisée pour le chargement et la vérification des fichiers.
- Contrôle automatique des formats, unicité, conformité RGPD.
- Journalisation des opérations et suivi utilisateur.
2. Pipeline ETL automatisé
- Nettoyage, enrichissement et transformation des données en scripts R et Python.
- Insertion dans la base SQL et génération des logs.
- Calcul des taux de complétude et d’unicité.
3. Génération des fichiers ERP
- Production automatique de fichiers d’import au format métier Odoo.
- Application des règles de structuration internes (clients, fournisseurs, leads).
- Validation syntaxique avant chargement ERP.
4. Tableau de suivi qualité
- Calcul des KPI.
- Visualisation sous forme de rapports internes exportables (CSV ou PDF).
Image 3 – Interface Web de traitement
Résultats obtenus
| Indicateur | Résultat |
|---|---|
| Volume traité | +100 000 lignes de données par semaine |
| Gain de temps | -40 % sur la préparation des fichiers de prospection |
| Conformité RGPD | 100 % des référentiels contrôlés et conformes |
| Automatisation | Flux de traitement 100 % automatisé de bout en bout |
| Disponibilité applicative | Interface accessible et sécurisée via réseau interne |
Image 4 – Exemple de pipeline de traitement et enrichissement
Livrables produits
| Type | Description |
|---|---|
| Application Web | Interface HTML/PHP pour le traitement et le suivi des données. |
| Pipeline ETL | Scripts R, Python et SQL d’automatisation du flux de données. |
| Fichiers d’import ERP | Données prêtes à être intégrées dans Odoo. |
| Documentation technique | Règles de transformation, dictionnaire des champs, guide d’intégration. |
| Tableaux de bord | Suivi qualité et logs de traitement. |
Contraintes et pistes d’amélioration
| Limite | Description | Solution envisagée |
|---|---|---|
| Hétérogénéité des sources | Formats très variables selon les fichiers d’entrée. | Création d’un module de mapping dynamique des colonnes. |
| Dépendance aux API externes | Temps de réponse variables de la BCE. | Mise en place d’un cache local pour limiter les appels. |
| Interface basique | Design fonctionnel mais peu ergonomique. | Refonte graphique avec framework frontend moderne. |
Impacts et valeur ajoutée
- Fiabilisation et centralisation des données clients avant intégration ERP.
- Réduction des interventions manuelles et des erreurs de saisie.
- Gain de productivité significatif pour les équipes commerciales.
- Conformité RGPD garantie sur l’ensemble du référentiel.
- Amélioration de la gouvernance et de la traçabilité des données.
Image 5 – Schéma de l’architecture d’automatisation complète
Enseignements
- L’importance d’une automatisation robuste et documentée pour garantir la qualité des données avant intégration ERP.
- La collaboration entre équipes data et métiers comme clé de réussite dans les projets de transformation.
- Une bonne préparation des référentiels assure la pérennité des systèmes ERP et la fiabilité des processus de vente et de reporting.
Contact
Tariq TAMRABET
Data Developer – Référentiels & Automatisation ERP – Digitalife
📧 tariq.tamrabet@hotmail.com
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Prochain projet → Data Quality Dashboard – Pilotage de la qualité des données
“Des référentiels fiables, c’est le socle d’une transformation digitale réussie.”