SUCCESS STORY｜LEADER EUROPÉEN DU TRANSPORT MARITIME ET LOGISTIQUE
Transport maritime｜Du reporting Qlik aux data products Snowflake
Cet acteur du transport maritime exploite ≈ 600 dashboards Qlik dont les règles de gestion vivent dans l'outil.
Avec Qlik to Snowflake et avec un outillage IA, KPC réalise le retro-engineering.
L’impact en quelques chiffres
≈600
Applications Qlik en production à migrer vers Snowflake
≈2 j
Charge d'analyse fixe par app
0 prérequis
L’analyse reste possible sans spec à jour ni développeur d’origine.
Entre 10 et 40 jours
de charge manuelle évitée.
Une phase d’analyse longue et imprévisible remplacée par un processus outillé.
L’impact en quelques chiffres
≈600
Applications Qlik en production à migrer vers Snowflake
≈2 j
Charge d'analyse fixe par app
0 prérequis
L’analyse reste possible sans spec à jour ni développeur d’origine.
Entre 10 et 40 jours
de charge manuelle évitée.
Une phase d’analyse longue et imprévisible remplacée par un processus outillé.
L’impact en quelques chiffres
≈600
Applications Qlik en production à migrer vers Snowflake
≈2 j
Charge d'analyse fixe par app
0 prérequis
L’analyse reste possible sans spec à jour ni développeur d’origine.
Entre 10 et 40 jours
de charge manuelle évitée.
Une phase d’analyse longue et imprévisible remplacée par un processus outillé.
RÉSULTATS
Des résultats concrets
Des data products, pas des copies de dashboards
La donnée est reconstruite au niveau raffiné sur Snowflake. Elle reste réutilisable au-delà du rapport d'origine.
Des résultats concrets
Une charge d'analyse fixe (≈ 2 jours)
La durée reste fixe quelle que soit la complexité de l'app. L'absence de documentation ou de développeur d'origine ne bloque pas l'analyse.
Des résultats concrets
Un résultat validé face à Qlik
L'agent IA Match Control compare le data product à l'existant et valide le développement de bout en bout. La spec produite est fiable et alignée avec le rapport réel.
RÉSULTATS
Des résultats concrets
Des data products, pas des copies de dashboards
La donnée est reconstruite au niveau raffiné sur Snowflake. Elle reste réutilisable au-delà du rapport d'origine.
Des résultats concrets
Une charge d'analyse fixe (≈ 2 jours)
La durée reste fixe quelle que soit la complexité de l'app. L'absence de documentation ou de développeur d'origine ne bloque pas l'analyse.
Des résultats concrets
Un résultat validé face à Qlik
L'agent IA Match Control compare le data product à l'existant et valide le développement de bout en bout. La spec produite est fiable et alignée avec le rapport réel.
RÉSULTATS
Des résultats concrets
Des data products, pas des copies de dashboards
La donnée est reconstruite au niveau raffiné sur Snowflake. Elle reste réutilisable au-delà du rapport d'origine.
Des résultats concrets
Une charge d'analyse fixe (≈ 2 jours)
La durée reste fixe quelle que soit la complexité de l'app. L'absence de documentation ou de développeur d'origine ne bloque pas l'analyse.
Des résultats concrets
Un résultat validé face à Qlik
L'agent IA Match Control compare le data product à l'existant et valide le développement de bout en bout. La spec produite est fiable et alignée avec le rapport réel.
Contexte & enjeux centraux
Les enjeux
Ce 3ᵉ armateur mondial, exploite environ 600 dashboards Qlik en production, tandis qu'un socle Snowflake se construit depuis trois ans pour pour centraliser ses données.
Problème : les règles de gestion vivaient dans Qlik ; calculs, filtres, transformations, dépendances, workflows. Les specs et la documentation étaient quasi inexistantes ou désalignées du rapport réel.
Ramener les données raffinées dans Snowflake au format data products (pas un lift & shift)
Migrer sans dépendre d'une spécification ou d'une documentation inexistante ou périmé
Industrialiser une charge de rétro-engineering jusqu'ici variable et difficile à chiffrer
Garantir aux utilisateurs la fidélité au reporting Qlik existant
Contexte & enjeux centraux
Les enjeux
Ce 3ᵉ armateur mondial, exploite environ 600 dashboards Qlik en production, tandis qu'un socle Snowflake se construit depuis trois ans pour pour centraliser ses données.
Problème : les règles de gestion vivaient dans Qlik ; calculs, filtres, transformations, dépendances, workflows. Les specs et la documentation étaient quasi inexistantes ou désalignées du rapport réel.
Ramener les données raffinées dans Snowflake au format data products (pas un lift & shift)
Migrer sans dépendre d'une spécification ou d'une documentation inexistante ou périmé
Industrialiser une charge de rétro-engineering jusqu'ici variable et difficile à chiffrer
Garantir aux utilisateurs la fidélité au reporting Qlik existant
Contexte & enjeux centraux
Les enjeux
Ce 3ᵉ armateur mondial, exploite environ 600 dashboards Qlik en production, tandis qu'un socle Snowflake se construit depuis trois ans pour pour centraliser ses données.
Problème : les règles de gestion vivaient dans Qlik ; calculs, filtres, transformations, dépendances, workflows. Les specs et la documentation étaient quasi inexistantes ou désalignées du rapport réel.
Ramener les données raffinées dans Snowflake au format data products (pas un lift & shift)
Migrer sans dépendre d'une spécification ou d'une documentation inexistante ou périmé
Industrialiser une charge de rétro-engineering jusqu'ici variable et difficile à chiffrer
Garantir aux utilisateurs la fidélité au reporting Qlik existant
Notre approche
Rétro-engineering outillé, du dashboard à la spec
Réinterroger le besoin à blanc risquerait un écart avec l'existant. KPC reconstruit donc à partir de Qlik par rétro-engineering, outillé par QlikToSnow. L'analyse se rejoue autant que nécessaire et produit une spec exploitable. Cette spec devient le point d'entrée d'un build Snowflake assisté par IA avec Cortex Code, en boucle expert-in-the-loop : l'IA propose, l'expert valide.
Extraction
Extraire la logique de l'app
QlikToSnow extrait automatiquement les règles de gestion et de calcul, les dépendances et les workflows de l'app.
Analyse des données
Profiler et cartographier
QlikToSnow établit le profil des données et identifie celles réellement utilisées. L'outil décide du field mapping et rend le lineage navigable. L'analyse d'impact montre quels champs alimentent quels indicateurs, sans replonger dans le code.
Match control & spec
Valider et spécifier
Validation de bout en bout face à Qlik (ou à un data product existant) et production d'une spec fiable, alignée avec le rapport réel.
Notre approche
Rétro-engineering outillé, du dashboard à la spec
Réinterroger le besoin à blanc risquerait un écart avec l'existant. KPC reconstruit donc à partir de Qlik par rétro-engineering, outillé par QlikToSnow. L'analyse se rejoue autant que nécessaire et produit une spec exploitable. Cette spec devient le point d'entrée d'un build Snowflake assisté par IA avec Cortex Code, en boucle expert-in-the-loop : l'IA propose, l'expert valide.
Extraction
Extraire la logique de l'app
QlikToSnow extrait automatiquement les règles de gestion et de calcul, les dépendances et les workflows de l'app.
Analyse des données
Profiler et cartographier
QlikToSnow établit le profil des données et identifie celles réellement utilisées. L'outil décide du field mapping et rend le lineage navigable. L'analyse d'impact montre quels champs alimentent quels indicateurs, sans replonger dans le code.
Match control & spec
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Validation de bout en bout face à Qlik (ou à un data product existant) et production d'une spec fiable, alignée avec le rapport réel.
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Réinterroger le besoin à blanc risquerait un écart avec l'existant. KPC reconstruit donc à partir de Qlik par rétro-engineering, outillé par QlikToSnow. L'analyse se rejoue autant que nécessaire et produit une spec exploitable. Cette spec devient le point d'entrée d'un build Snowflake assisté par IA avec Cortex Code, en boucle expert-in-the-loop : l'IA propose, l'expert valide.
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Match control & spec
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Nos clients
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Ils nous font confiance.
Ils nous font confiance.
Retail & Beauté
Rag & Bone｜Optimisation de la plateforme data et préparation aux usages IA
Data
Data Platform
→
Retail & Beauté
Marc Jacobs｜Refonte du socle data en pleine transformation ERP
Data
Data Platform
→
Finance & Banque
FLOA｜Une plateforme Data revue et remise à l'état de l'art
Finance & Banque
Snowflake
→
Transport maritime
CMA CGM｜Une plateforme OneStream unique pour consolider, budgéter et piloter
OneStream
Consolidation statutaire
→
Financement automobile
Toyota Financial Services｜170 000 clients, des parcours 100% automatisés sur imagino
CRM
Snowflake
→
Secteur public international
CEB｜Transformation ERP sur SAP Cloud, au service de la cohésion sociale
SAP
ERP
→
Retail & Beauté
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Data
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UN PROJET SIMILAIRE EN VUE ?
Un parc Qlik à transformer en data products sur Snowflake ?
Nos équipes Data & IA rétro-engineerent vos apps Qlik avec QlikToSnow. Vos données deviennent des data products gouvernés, à charge maîtrisée et résultat validé.
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