Objectif principal : L’objectif de Dashboard Analytics est d’apporter une réponse claire autour de l’analyse et la valorisation de données. Le projet met l’accent sur transformer des données brutes en indicateurs exploitables et lisibles tout en assurant une base technique lisible, facile à maintenir et prête à évoluer.
Technologies utilisées : Le socle technique repose sur Python, Dash, Plotly. Ces choix permettent de maintenir un bon équilibre entre performance, stabilité et rapidité de développement, tout en facilitant la structuration du code et la séparation des responsabilités.
Fonctionnalités clés : Les fonctionnalités clés couvrent l’ensemble du parcours utilisateur avec des flux simples et des validations cohérentes, notamment : collecte, nettoyage, visualisations claires et filtres pertinents. L’ergonomie et la clarté des retours système ont été priorisées pour rendre l’usage immédiat et fiable.
Livrables attendus : Les livrables attendus incluent un périmètre fonctionnel stabilisé, un prototype exploitable et un code organisé, complété par une documentation d’installation et d’usage. Selon le contexte, le projet prévoit modèle de données, rapports, tableaux de bord et documentation afin de sécuriser la livraison.
Calendrier prévisionnel : Le calendrier prévisionnel suit une progression en phases : cadrage des besoins, conception, développement itératif, puis validation et corrections. Une période dédiée à l’optimisation (performance, ergonomie, fiabilité) finalise la livraison.
Parties prenantes & critères de succès : Les parties prenantes regroupent décideurs, analystes et parties prenantes métier ainsi que l’équipe de réalisation. Les critères de succès portent sur fiabilité des indicateurs, clarté des insights et adoption par les équipes, avec une attention particulière à la qualité du code, à la stabilité en production et à la satisfaction d’usage.