Version : 2 novembre 2025
Publication : Équipe Pilotage & Reporting (IT & Métiers)
1. Contexte et enjeu
Dolibarr est largement utilisé dans notre groupe comme ERP/CRM léger. Les équipes métier s’appuient aujourd’hui sur des exports CSV/Excel et des tableaux Google Sheets pour alimenter leurs indicateurs de performance. Ces sources multiples génèrent :
- Des doublons de données (ex. marges saisies à la main dans plusieurs fichiers)
- Des incohérences temporelles (décalage de plusieurs jours entre la mise à jour du stock et le reporting financier)
- Des erreurs de saisie (format de date, unité de prix, champs obligatoires non remplis)
- Un temps de production de rapports qui dépasse souvent les exigences de conformité interne.
L’objectif du projet Looker Studio sur Dolibarr est d’:
Centraliser la récupération des données depuis Dolibarr et automatiser la visualisation afin d’éliminer les sources de bruit et de réduire les erreurs de facturation, de suivi des stocks et de reporting comptable de 30 % la première année.
2. Principes d’approche
| Principe | Description |
|---|---|
| Data‑first | Les données sont extraites directement d’une base MySQL de Dolibarr (ou MariaDB) plutôt que via des exportations manuelles. |
| Pipeline automatisé | Un processus ETL (Extract‑Transform‑Load) s’exécute quotidiennement → garantit la fraîcheur des métriques. |
| Source unique | Le tableau de bord Looker Studio utilise exclusivement le dataset partagé → aucune divergence entre deux fichiers. |
| Governance | Chaque flux a un propriétaire métier clairement identifié et un tableau de documentation (owner, SLA, fréquence). |
| Monitoring | Alertes automatiques (via Zapier, Make ou fonctions serveur) pour détecter les ruptures de processus d’extraction. |
3. Objectifs quantifiables
| Indicateur | Cible avant | Cible après 12 mois |
|---|---|---|
| Nombre d’erreurs de saisie détectées (ex. factures avec prix négatif) | 45 / mois | ≤ 15 / mois |
| Temps moyen de génération d’un rapport mensuel | 2 jours | ≤ 4 heures |
| Taux d’utilisation des rapports par les équipes opérationnelles | 60 % des équipes | 90 % des équipes |
| Réduction du coût opérationnel du reporting (heures facturées) | 400 h / an | ≤ 250 h / an |
4. Architecture proposée
+-------------------+ +--------------------------+
| Dolibarr (DB) | ---> | Extract (Python/SQL) |
+-------------------+ +-----------+--------------+
|
v
+-------------------+
| Cloud Storage |
| (Google Cloud |
| Storage / Drive)|
+------------+------+
|
v
+-------------------+ +--------------------+-------------------+
| BigQuery (optional) | ---> | Looker Studio Dataset | Reporting Dashboard |
+-------------------+ +--------------------+-------------------+4.1. Extraction (ETL)
| Étape | Outil | Fréquence | Particularités |
|---|---|---|---|
| Connexion | Script Python (pymysql) ou dbt | Quotidien (nuit) | Authentification via client SSL, gestion des credentials via Secret Manager. |
| Extraction | Tables llx_* (ventes, commandes, stocks, clients, devis) |
Quotidien | Filtre status !=‘CANCELLED’` pour éviter les données « fantômes ». |
| Transformation | dbt (modèles « stg· » et « mart· ») | Quotidien | Nettoyage des formats (dates ISO, prix décimaux), déduplication, agrégations pré‑calculées (ex. monthly_sales_by_product). |
| Chargement | Google Cloud Storage (format Parquet) → BigQuery (tableau final) | Quotidien | Partitionnement par date et company_id pour limiter les scans. |
Astuce : si la volumétrie de Dolibarr dépasse 1 M de lignes par table, privilégiez le dump mysqldump incrémentiel (
--where "updated_at > '2025-10-01'") pour limiter le temps de latence.
4.2. Visualisation
| Composant | Description | Bonnes pratiques |
|---|---|---|
| Dataset Looker Studio | Connexion directe à BigQuery (ou à la table exportée sur Drive) | Utiliser la fonction Auto‑detect pour créer les filtres de champs. |
| Pages & Graphiques | Tableaux de bord interactifs : • KPI financiers (CA, marge, rotation des stocks) • Suivi des flux clients/fournisseurs • Alertes de dépassement des seuils (ex. stocks < seuil). |
– Restreindre l’accès à des rôles « Viewer » / « Editor » selon le profil métier. – Utiliser des contrôles de dates globaux pour synchroniser toutes les pages. |
| Publication | Partage via le compte G Suite de l’entreprise, intégration dans l’intranet. | – Activer le mode « View only » pour éviter les modifications accidentelles. |
5. Plan d’action détaillé (12 mois)
5️⃣ Phase 1 – Analyse & Conception (2 mois)
| Action | Responsable | Date cible | Livrable |
|---|---|---|---|
| Recenser les flux métiers (comptabilité, logistique, ventes) | PM Metiers + BAs | 15 / nov 2025 | Carte des rapports actuels avec identification des sources d’erreur. |
| Définir le cahier des charges technique (schéma DB, fréquence, KPI) | Architecte IT | 30 / nov 2025 | Document d’Architecture (diagramme, technologies). |
| Créer les modèles de données (dbt) – version « prototype » | Data Engineer | 15 / déc 2025 | Marteau‑Data incluant les tests de validité (uniqueness, not_null). |
| Piloter une première extraction sur un sous‑ensemble (ex. module "Ventes") | Data Engineer | 31 / déc 2025 | Proof‑of‑Concept actif, tableau de bord test. |
6️⃣ Phase 2 – Développement & Intégration (4 mois)
| Sprint | Objectif | Livrable | Durée |
|---|---|---|---|
| S1 (3 semaines) | Mise en place du pipeline ETL complet (extraction → landing zone) | Scripts Python + workflow Airflow | 01 / jan 2026 – 21 / jan 2026 |
| S2 (3 semaines) | Construction des modèles dbt (staging + marts) | Modèles + tests automatisés | 22 / jan 2026 – 11 / févr 2026 |
| S3 (2 semaines) | Création des datasets BigQuery et connexion Looker Studio | Dataset partagé + tableau de bord « Ventes » | 12 / févr 2026 – 28 / févr 2026 |
| S4 (3 semaines) | Déploiement des tableaux de bord métier (Finance, Logistique, Commercials) | 3 dashboards pilotes, feedback utilisateurs | 01 / mars 2026 – 28 / mars 2026 |
| S5 (2 semaines) | Mise en place des alertes & monitoring | Alertes Slack / Email sur failures ETL | 29 / mars 2026 – 11 / avril 2026 |
Livrable final de la Phase 2 : Tableau de bord centralisé accessible à 100 % des parties prenantes, avec un processus d’extraction automatisé fonctionnant en production.
7️⃣ Phase 3 – Validation, Formation & Go‑Live (3 mois)
| Action | Responsable | Date cible | Critère d’acceptation |
|---|---|---|---|
| Tests d’intégrité des données (reconciliation) | QA + Métiers | 15 / mai 2026 | Écarts < 0,5 % sur les KPI comparés à l’ancien process. |
| Rédaction de la procédure d’exploitation (runbooks) | Ops | 31 / mai 2026 | Documentation validée par le Comité de pilotage. |
| Sessions de formation (webinars) – 2 h / métier | Formateur BI | 15 / juin 2026 | 80 % des participants déclarent maîtriser le tableau de bord. |
| Migration progressive des utilisateurs vers le nouveau reporting | PM Métiers | 30 / juin 2026 | 70 % des rapports historiques planifiés pour migration. |
| Go‑Live officiel & bascule complète | Direction IT | 01 / juil 2026 | Rapports mensuels réduits de 90 % sur l’ancien système. |
8️⃣ Phase 4 – Amélioration continue (au‑delà du Go‑Live)
- Réunion mensuelle du Comité BI pour analyser les anomalies et prioriser les évolutions.
- Mise à jour trimestrielle des modèles dbt (ajout de nouvelles tables, révision des agrégations).
- Projet d’extension : intégration des données IoT (ex. capteurs de stock) pour des KPI prédictifs.
6. Risques et actions d’atténuation
| Risque | Impact potentiel | Probabilité | Action préventive |
|---|---|---|---|
| Mauvaise qualité des données source (valeurs nulles, doublons) | Corruption des rapports | Moyenne | Mettre en place des tests de contraintes dans dbt (unique, relationships). |
| Temps d’exécution du pipeline > 6 h | Délais de reporting | Faible | Partitionner les chargements, migrer vers BigQuery serverless. |
| Accès non autorisé aux données sensibles | Non‑conformité RGPD | Élevée | Utiliser Row‑Level Security dans Looker Studio et revoir les policies IAM. |
| Résistance au changement de la part des équipes | Adoption limitée | Moyenne | Programme de formation + communication des bénéfices chiffrés. |
| Version de Dolibarr incompatible (ex. 9.x → 10.0) | Breaks d’extraction | Faible | Mettre en place un process de monitoring de la version et planifier les upgrades. |
7. Budget estimé (hors personnel)
| Poste | Coût mensuel | Coût annuel | Remarques |
|---|---|---|---|
| Google Cloud Storage (2 TB) | 20 € | 240 € | Stockage des fichiers Parquet (déduplication). |
| BigQuery (2 TB de requêtes) | 45 € | 540 € | Tarif pay‑as‑you‑go, suffisant pour la volumétrie actuelle. |
| Looker Studio | Gratuit (édition Standard) | Gratuit | Aucun frais additionnel. |
| Outils de monitoring (Zapier/Make) | 15 € | 180 € | Alertes critiques, option d’escalade. |
| Licence éventuelle d’outil de data‑catalogue | 30 € | 360 € | Optionnel (ex. DataHub). |
| Total | ≈ 110 € | ≈ 1 500 € | < 1 % du budget IT annuel dédié au reporting. |
8. KPI de suivi du projet (post‑déploiement)
| KPI | Méthode de calcul | Objectif |
|---|---|---|
| Taux d’erreur de donnée | Nb enregistrements erronés / Total |
≤ 0,5 % |
| Temps moyen d’alimentation du dataset | Δt (extraction → disponibilité) |
≤ 15 min |
| Taux d’utilisation des dashboards | Nb ouvertures / Nb utilisateurs |
≥ 75 % |
| Réduction des incidents de reporting | Nb incidents avant / après |
≥ 60 % |
| Satisfaction utilisateur | Score 1‑5 (enquête) | ≥ 4,2 |
9. Conclusion En standardisant la source unique (extraction directe de Dolibarr), en automatisant le pipeline ETL et en centralisant les visualisations dans Looker Studio, nous disposons d’un dispositif robuste capable de :
- Éliminer la multiplicité des sources de données (CSV, Excel, PDF)
- Réduire de plus de 30 % les erreurs de reporting grâce à la validation automatisée et au contrôle des changements en temps réel
- Gagner en agilité grâce à des tableaux de bord prêts à l’emploi et à des alertes proactives
- Optimiser le coût opérationnel du reporting (moins de temps de consolidation, de re‑work et de corrections).
Le plan ci‑dessus détaille chaque étape, les responsabilités et les contrôles nécessaires pour assurer le succès du projet, tout en offrant un cadre de gouvernance clair pour pérenniser les bénéfices à moyen et long terme.
À retenir : le projet ne se limite pas à la mise en place technique ; il s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue où chaque tableau de bord est un point de veille pour anticiper les dysfonctionnements et les opportunités d’optimisation.
Annexes
| Annexe | Contenu |
|---|---|
| A – Diagramme d’architecture | Schéma UML avec les composants Dolibarr, Airflow, BigQuery, Looker Studio. |
| B – Exemple de script d’extraction | extract_stock.py (extrait la table llx_stock, gestion des dates et du partitionnement). |
| C – Modèle dbt (stg_stock.sql) | Exemple de DAG dbt incluant tests (not_null, unique). |
| D – Politique de partage Looker Studio | Rôles & permissions, gouvernance des modifications. |
| E – Glossaire | Définitions de staging, mart, ETL, Row‑Level Security, etc. |
Prêt à lancer la mise en œuvre ?
Pour toute question détaillée sur les étapes techniques ou sur les spécifications fonctionnelles, n’hésitez pas à contacter le PMO Reporting à l’adresse reporting.pmo@entreprise.com.
Document généré par l’équipe d’analyse de données, novembre 2025.