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Le groupe d'intérim Mistertemp' harmonise son architecture de gestion des données

Le groupe d'intérim Mistertemp' harmonise son architecture de gestion des données
David Milosevic, Mistertemp’ : « Un rapport financier qui auparavant prenait une semaine ne nécessite plus qu’une heure aujourd’hui. »

Pour faciliter et accélérer ses processus d'analyse et de reporting, Mistertemp' a choisi de regrouper ses données dans une plateforme centralisée, optant pour la solution cloud de Snowflake.

PublicitéLancée il y a 10 ans, la société d'intérim Mistertemp' Group s'est rapidement développée en France et en Europe, notamment grâce au lancement en 2017 d'une offre digitale facilitant les échanges entre intérimaires et entreprises clientes. Pour soutenir sa croissance, l'entreprise fait un usage intensif des données. Cependant, l'absence d'architecture de données centralisée s'est rapidement révélée être un frein à ces ambitions.

Jusqu'en 2019, l'entreprise ne possédait pas d'équipe spécifique pour gérer ses données, ni même de stratégie définie sur le sujet. Les données étaient réparties dans de nombreuses bases, tant chez les franchisés que dans les différentes divisions du groupe, formant autant de silos difficiles d'accès. La moindre opération nécessitait un travail manuel important d'extraction, d'unification et de vérification. Le partage de données s'avérait par ailleurs compliqué.

Plusieurs data stacks évaluées

Souhaitant adopter une stratégie data-driven, Mistertemp' décide alors de s'équiper d'une architecture capable de centraliser ses données, avec pour objectif de faciliter leur mise à disposition auprès de ses différentes entités, mais aussi des franchisés, clients et utilisateurs. L'entreprise entame alors un audit détaillé des solutions du marché, en incluant l'ensemble des composants clefs d'une architecture de données : ETL, BI et datawarehouse. Parmi les stacks évaluées figurait une solution intégrant le datawarehouse Amazon Redshift. Finalement, Mistertemp' retient la plateforme de données dans le cloud de Snowflake, complétée par Fivetran pour l'extraction et l'acquisition des données et Looker pour la restitution aux utilisateurs.

Après un Proof of Concept concluant mené en octobre 2019, Mistertemp' démarre le déploiement de cette architecture dès le mois de novembre. « Dans la phase de POC et de mise en place, les équipes de Snowflake m'ont aidé à tout configurer et paramétrer. Cela nous a permis de bien comprendre les différentes fonctionnalités de Snowflake », raconte David Milosevic, Directeur data & analytics de Mistertemp' qui a réalisé le projet en quasi-autonomie. « Nous avons pu rapidement centraliser toutes les données, sans avoir à passer par des exports de plateforme en plateforme ». Dans un premier temps, treize sources de données ont été reliées à Snowflake à l'aide de Fivetran, incluant des bases de données Postgres, mais aussi SalesForce, Front ou encore MailJet.

Partager les données en interne, mais aussi avec clients et intérimaires

L'entreprise a déjà pu observer des gains conséquents sur ses reportings. Aujourd'hui, plusieurs équipes de Mistertemp' peuvent accéder bien plus rapidement à leurs rapports opérationnels. Ainsi, les collaborateurs de l'équipe Finance prenaient auparavant 2 à 3 jours-hommes par mois pour réconcilier les données des agences franchisées et du canal numérique, une opération qui est aujourd'hui automatisée. « Tout le processus ne prend plus qu'une heure, alors qu'il fallait auparavant une semaine », souligne David Milosevic.

Publicité« A terme, nous voulons que tout le monde ait accès à une donnée structurée et généralisée. Nous souhaitons partager ces données en interne, mais aussi avec nos intérimaires et nos clients », affirme Jean-Loup Wirotius, Directeur marketing de Mistertemp'. « La donnée est devenue primordiale pour nous. Snowflake nous aide à nous assurer qu'elle est centralisée, fiable et disponible. La solution permet en outre de garantir une transparence totale pour nos clients, nos utilisateurs et aussi les organismes réglementaires », conclut-il.

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