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Pilotage des objectifs commerciaux

Application métier multi-source : objectifs, N-1, planning, vendeurs, synthèses, exports et synchronisations sécurisées.

PythonFlaskMariaDBSQL ServerOracleHFSQL
70245/24515 min
01

Contexte

Une application de pilotage commercial devait réunir dans une interface unique des données provenant de plusieurs familles de magasins et de plusieurs systèmes sources, sans exposer directement les ERP au web.

02

Problème

Les sources commerciales sont hétérogènes, les rythmes de publication diffèrent et certaines règles métier nécessitent de distinguer une absence de donnée d’un véritable zéro commercial. Il faut également conserver une restitution exploitable même lorsqu’une source distante est indisponible.

03

Solution

Architecture Flask/Jinja + MariaDB reposant sur des caches locaux et des connecteurs découplés des ERP. Le périmètre couvre les objectifs magasin, la comparaison N-1, le planning, les vendeurs, les synthèses multi-magasins, les indicateurs commerciaux, les exports et les synchronisations contrôlées.

04

Leçon retenue

Un pipeline multi-sources fiable doit être idempotent, observable et testé à chaque exécution.

MISSION Pilotage des objectifs commerciaux
MON RÔLE Développement & intégration data
DURÉE Projet évolutif
ENVIRONNEMENT Python · Flask · MariaDB
STATUT Production + évolutions
01 · AVANT

Le point de départ

Plusieurs sources commerciales, des règles N-1 et des indicateurs répartis entre différents systèmes.

02 · APRÈS

Ce qui change

Une interface métier unique alimentée par des caches locaux et des synchronisations séparées.

FLUX DU PROJET LIVE
01 ERP / DWH Sources
02 Connecteurs Lecture seule
03 MariaDB Caches
04 Python Métier
05 Dashboard Restitution
Sous le capot

Comment le projet fonctionne réellement

Architecture, contraintes, livrables et impact réel.

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Défi principal

Concilier plusieurs vérités sources, des calendriers différents et des règles métier qui doivent rester auditables.

01 ERP / DWH distants
02 Connecteurs lecture seule
03 Caches MariaDB
04 Règles métier Python
05 Flask / Jinja / exports
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Livrables

  • Objectifs magasin et vendeur
  • Comparaison N-1
  • Planning vendeurs
  • Synthèse multi-magasins
  • Exports Excel / CSV
  • Contrôles et journalisation
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Impact

Le web reste découplé des ERP. Les imports peuvent être contrôlés ou rejoués et l’interface s’appuie sur des données locales validées.

Conçu pour une utilisation réelle
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Ce que ce projet démontre

Je pars du problème et du flux métier, puis je cherche une solution observable, testable et maintenable plutôt qu’un simple effet de démonstration.