PodPlay
Sortir de Tableau et de ses centaines de classeurs dupliqués, pour une plateforme analytique unique servant 85 clients.
Contexte
PodPlay opère un réseau international de salles de ping-pong en libre-service, au service de dizaines de tenants; des opérateurs de salles, chacun avec ses propres dashboards de performance, rapports fi,anciers et KPIs opérationnels.
Le stack analytique historique reposait sur Tableau Cloud, avec des centaines de classeurs dupliqués par tenant et une logique métier éparpillée dans les calculated fields. À mesure que le réseau grossissait, cette approche est devenue trop coûteuse en licences, difficile à maintenir, et impossible à étendre avec des fonctionnalités IA. PodPlay avait besoin d’une sortie nette de Tableau, d’une couche analytique consolidée, et d’un moyen de laisser des utilisateurs non techniques construire eux-mêmes leurs dashboards.
Problématique
- Des centaines de classeurs dupliqués, un par client.
- Des coûts de licence qui montaient avec le nombre de clients.
- Une maintenance impossible à tenir, chaque changement à répercuter partout.
- Aucune place pour ajouter des fonctionnalités d'IA sur cette base.
Solution
- 65 modèles dbt sur BigQuery, à la place des templates répliqués par client.
- Couche sémantique Cube.dev Cloud, avec isolation des clients par queryRewrite.
- Frontend React et Node.js sur-mesure, avec persistance des configurations en JSON.
- Générateur de dashboards par IA : la question est posée en langage naturel, le LLM produit une requête validée.
- Migration des 85 clients depuis Tableau.
Notre approche
Cartographie
Inventaire des classeurs Tableau existants et repérage de ce qui est vraiment différent d'un client à l'autre. Beaucoup de duplication cache peu de variantes.
Modélisation
Construction des 65 modèles dbt sur BigQuery et de la couche sémantique Cube.dev, avec l'isolation par client.
Interface
Frontend React et Node.js, puis générateur de dashboards par IA branché sur la couche sémantique.
Migration
Bascule des 85 clients depuis Tableau et arrêt de l'ancienne plateforme.
Résultats
Tableau est arrêté. Un modèle unique sert les 85 clients, chaque évolution est faite une fois pour toutes, et les équipes obtiennent un dashboard en formulant leur question en langage naturel.
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