Pingpod
Une architecture data complète pour une entreprise dont les salles fonctionnent sans personnel, et dont les dashboards sont revendus en marque blanche.
Contexte
Pingpod exploite des salles de ping-pong qui tournent sans personnel sur place. Toute la connaissance de l'activité passe donc par les données : l'application, la publicité, les paiements Stripe. Elles vivaient chacune de leur côté, ce qui rendait le moindre indicateur commercial discutable. Deux ambitions dépendaient de ce socle : développer des fonctionnalités d'IA, et revendre le reporting en marque blanche.
Problématique
- Des sources de données séparées : application, publicité, paiements.
- Des métriques commerciales impossibles à calculer de façon fiable.
- Un projet d’IA sans base de données consolidée pour le nourrir.
- Une offre en marque blanche à servir sans reconstruire un reporting par client.
Solution
- Architecture data complète, du recueil des sources à la restitution.
- Pipelines automatisés orchestrés avec Airflow.
- Datalake hébergé sur GCP.
- Dashboards Tableau construits sur ce socle unique.
- Version en marque blanche des dashboards, servie aux clients de Pingpod.
Notre approche
Cadrage
Identifier les métriques qui comptent vraiment pour l'activité, avant de brancher quoi que ce soit.
Collecte
Connexion des sources, application, publicité et Stripe, vers le datalake GCP.
Automatisation
Pipelines Airflow pour que les données arrivent seules, tous les jours.
Restitution
Dashboards Tableau, puis déclinaison en marque blanche pour les clients de Pingpod.
Résultats
Les données de toutes les sources arrivent seules dans un datalake unique. Pingpod calcule ses métriques commerciales sur une base fiable, et revend ses dashboards à ses propres clients.
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