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KAPIMS Pharma : 90 % de temps de reporting en moins

Mission livrée··mis à jour

  • 90%Réduction du temps de reporting
  • 12Sources de données intégrées
  • Temps réelDashboards mis à jour
KAPIMS Pharma : 90 % de temps de reporting en moins
Client
KAPIMS
Secteur
Pharmaceutique
Périmètre
Pipelines ETL sur 12 sources, data warehouse et dashboards temps réel
Équipe
Tristan Dumas, consultant data et automatisation
Durée
4 mois, sprints de 2 semaines
L'essentiel
KAPIMS, acteur du secteur pharmaceutique, faisait face à des processus de collecte et de reporting de données complexes et chronophages. Les équipes data passaient la majorité de leur temps à agréger manuellement des données issues de sources hétérogènes (ERP, CRM, outils de production, données réglementaires), au détriment de l'analyse et de la prise de décision.

Le défi

Le reporting mensuel mobilisait plusieurs jours de travail manuel pour consolider des données issues de 12 sources différentes, avec des formats hétérogènes et des mises à jour asynchrones. Les risques d'erreurs étaient élevés et les décideurs recevaient des rapports déjà obsolètes. L'enjeu était d'automatiser l'ensemble de la chaîne de données tout en respectant les contraintes réglementaires du secteur pharmaceutique.

L'approche

JUWA a conçu et déployé une architecture de données automatisée intégrant des pipelines ETL connectés aux 12 sources de données, un data warehouse centralisé avec modélisation adaptée aux besoins analytiques pharma, et des dashboards temps réel accessibles par les différentes directions. L'ensemble respecte les normes de traçabilité et de validation propres au secteur pharmaceutique (audit trail, contrôle d'accès, historisation).
Schéma avant/après : douze sources hétérogènes consolidées à la main chaque mois, contre le même socle de sources alimentant un pipeline ETL automatisé, un data warehouse centralisé et des dashboards temps réel, pour moins 90 % de temps de reporting.
Douze sources, un seul pipeline automatisé : le reporting mensuel passe de plusieurs jours à quelques minutes.

Cap de la mission

Objectifs de la mission

  1. Automatiser la consolidation des données issues de 12 sources hétérogènes.

  2. Réduire le temps consacré au reporting mensuel et les risques d'erreurs.

  3. Donner aux décideurs un accès permanent à des données à jour.

  4. Respecter les contraintes réglementaires du secteur pharmaceutique.

Les résultats

Le temps de reporting a été réduit de 90%, passant de plusieurs jours à quelques minutes. Les dashboards temps réel permettent aux décideurs d'accéder à des données à jour en permanence. Les équipes data ont été libérées pour se consacrer à l'analyse prédictive et à l'optimisation des processus. La conformité réglementaire est assurée par la traçabilité complète des flux de données.
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« La transformation de notre reporting par JUWA a changé notre manière de piloter l'activité. Nous sommes passés d'un reporting rétrospectif et fastidieux à une vision temps réel et actionnable. »

— Directeur des opérations, KAPIMS Pharma

Zoom sur le consultant JUWA responsable du projet

Tristan Dumas

Consultant senior IA & automatisation, JUWA

Dans le secteur pharma, l'automatisation data n'est pas qu'un gain de productivité : c'est un enjeu de conformité et de fiabilité. Chaque donnée doit être traçable, vérifiable et auditée.

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Questions fréquentes

Ce qu'il faut savoir sur cette mission.

Les pipelines ETL se connectent aux 12 sources utilisées par KAPIMS : ERP, CRM, outils de production et données réglementaires. Ces données, aux formats hétérogènes et aux mises à jour asynchrones, sont consolidées dans un data warehouse centralisé dont la modélisation est adaptée aux besoins analytiques du secteur pharma.

L'architecture respecte les normes de traçabilité et de validation propres au secteur pharmaceutique : audit trail, contrôle d'accès et historisation des données. La validation réglementaire a été menée par lot au fil de l'intégration des sources, et une documentation de conformité fait partie des livrables.

Le temps de reporting a été réduit de 90 %, passant de plusieurs jours de consolidation manuelle à quelques minutes. Les dashboards temps réel donnent aux différentes directions des données à jour en permanence, là où les rapports mensuels arrivaient déjà obsolètes.

Elles ne passent plus la majorité de leur temps à agréger manuellement des données. Libérées de cette consolidation, elles se consacrent désormais à l'analyse prédictive et à l'optimisation des processus, avec des flux de données entièrement traçables.
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