Aperçu
iRestify est une entreprise canadienne de PropTech qui simplifie la maintenance et la gestion immobilière en connectant les propriétaires, les gestionnaires immobiliers et les prestataires de services via une plateforme technologique. À mon arrivée comme stagiaire, la direction n'avait aucun moyen centralisé de surveiller l'activité — les données étaient dispersées dans plusieurs systèmes déconnectés, et obtenir une image cohérente de ce qui se passait nécessitait un effort manuel. Mon rôle était de changer cela. En travaillant directement avec le chef de produit, j'ai construit la couche d'intelligence d'affaires de l'entreprise de A à Z.
Le défi
iRestify fonctionnait sur plusieurs systèmes simultanément — demandes de service, contrats, finances, canaux de vente — chacun générant des données de manière isolée. La direction n'avait aucune visibilité consolidée sur la santé opérationnelle, les tendances de revenus ou les performances des canaux. Les décisions étaient prises sur des informations incomplètes ou tardives. L'objectif était de construire un hub unique où toutes ces données convergeraient, seraient traitées intelligemment et présentées comme des insights exploitables pour les gestionnaires et les directeurs — le seul public pour cet outil.
Mon rôle et ma démarche
Architecture des données et intégration
- Connexion de Google Data Studio (maintenant Looker Studio) à la base de données MySQL d'iRestify, établissant des pipelines de données en direct depuis plusieurs systèmes internes vers une couche de rapports unique
- Cartographie de toutes les sources de données disponibles et collaboration avec le chef de produit pour définir quelles métriques étaient véritablement pertinentes pour la prise de décision plutôt que du bruit
- Structuration de la couche de données de sorte que les tableaux de bord reflètent l'état actuel de l'activité au fur et à mesure de l'utilisation des systèmes, plutôt que des instantanés assemblés manuellement
Conception des tableaux de bord et cadre KPI
- Conception de la suite complète de tableaux de bord de A à Z — couvrant la santé opérationnelle, les rapports financiers par type de service et contrat, les performances des canaux de vente et les prévisions de demande
- Construction de cadres KPI adaptés à chaque public de direction : ce qu'un directeur des opérations doit voir est différent de ce qu'un directeur commercial suit
- Intégration d'analyses de tendances et de vues prévisionnelles pour que la direction puisse identifier les modèles et anticiper les problèmes, et pas seulement y réagir
- Application des meilleures pratiques de visualisation des données pour rendre les données denses et multi-sources lisibles et exploitables d'un coup d'œil
Résultats et impact
Les tableaux de bord ont donné à la direction une visibilité qu'elle n'avait pas auparavant — révélant quels canaux sous-performaient et pourquoi. Le projet a remplacé des rapports manuels et dispersés par une couche d'intelligence consolidée sur laquelle la direction pouvait s'appuyer quotidiennement. Ce travail a été réalisé lors d'un stage en parallèle de mes études en Big Data Science & Analytics à la Toronto School of Management, où j'appliquais en production ce que j'apprenais en classe.