Cas client · Énergie · Pennylane × Power BI

10 entités Pennylane, un reporting dirigeant qui passe de 3 jours à 1 heure.

Groupe du secteur de l’énergie, 50 à 100 collaborateurs, 10 entités. Le groupe pilotait déjà son activité : l’information existait, elle coûtait juste trop cher à produire.

Mis à jour le

Dix sites énergétiques reliés à un tableau de bord de reporting unique.
Le problème

La visibilité existait, mais elle coûtait trois jours par mois.

Des exports manuels depuis Pennylane, avec de la ressaisie à la clé sur certains flux.

Des classeurs où les formules se sont empilées au fil des années. On connaît tous ce genre de fichier : personne n’ose y toucher.

Environ trois jours de travail pour sortir une vue consolidée. Un pilotage au rythme du reporting, pas au rythme de l’activité.

Ce que nous avons fait

Une fondation data branchée sur l’API Pennylane.

  1. Cadrage des tableaux de bord du dirigeant, pensés pour les spécificités du secteur de l’énergie.
  2. Connexion des 10 entités via l’API Pennylane vers un socle de données unique.
  3. Construction des vues principales du dirigeant, rafraîchies automatiquement, sans export ni ressaisie.
  4. Mise à la retraite des classeurs historiques : la tentation classique aurait été de les optimiser. On a fait l’inverse.
Les résultats mesurés

Ce que ça a changé, chiffres et périmètre à l’appui

  • Trois jours avant. Une heure aujourd’hui : le reporting complet du groupe est disponible en continu
  • 10 entités consolidées dans un socle unique, rafraîchi automatiquement
  • Le temps récupéré se passe à analyser les chiffres, plus à les fabriquer

Périmètre : 10 entités · Technologies : Pennylane (API), Power BI

Comment c’est mesuré : Relevé sur la clôture de juin 2026. Les trois jours correspondent à du temps de travail cumulé sur l’équipe, et non au délai écoulé ; ils ont été mesurés pendant le cadrage, avant la mission. Le périmètre des 10 entités est identique avant et après. L’heure d’aujourd’hui se compte de la même façon : du temps de travail cumulé, pour produire le même reporting sur le même périmètre. Les deux grandeurs sont homogènes, c’est ce qui permet de les comparer.

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