Comment garantir à des milliers de collaborateurs un accès rapide et fiable aux indicateurs de pilotage de leurs décisions commerciales ?
Pour répondre à cet enjeu, ADEO, leader européen de l’amélioration de l’habitat, a entrepris de moderniser son application interne Booster. Avec l’accompagnement de CGI et en s’appuyant sur les technologies Google Cloud, le groupe a fait évoluer un système legacy vieillissant vers une plateforme analytique plus performante et plus agile.
Depuis plus de quinze ans, Booster accompagne les équipes terrain dans le suivi de leur activité commerciale. L’application permet aux conseillers de vente, chefs de rayon ou responsables de magasin d’analyser leurs ventes, de suivre les stocks et d’analyser leurs performances commerciales.
Au fil du temps, l’outil s’est popularisé, utilisé par plus de 50 000 collaborateurs dans plusieurs pays, il s’est imposé comme un support essentiel pour les équipes du groupe.
Cependant, l’infrastructure technique sur laquelle repose la solution atteint ses limites, et le système devient plus difficile à maintenir et à faire évoluer. Dans un contexte où les volumes de données et les usages analytiques continuent de croître, ADEO doit continuer à assurer les performances, tout en sécurisant la plateforme.
Pour accompagner ces évolutions, ADEO a donc engagé la modernisation de son architecture : analyse de l’existant, définition de l’architecture cible et mise en œuvre progressive de la transformation.
La première étape a été d’auditer le legacy, afin d’identifier les priorités de modernisation. L’objectif étant de construire une plateforme capable de répondre durablement à l’augmentation des usages et des volumes de données.
Différentes options ont ensuite été étudiées pour déterminer l’architecture la plus adaptée. Cette phase d’analyse a conduit à retenir une approche s’appuyant sur BigQuery et BI Engine, des services Google Cloud permettant de traiter de grands volumes de données tout en conservant des temps de réponse rapides pour les utilisateurs.
Le projet a également été l’occasion de revoir certains éléments structurants de la plateforme. Citons notamment la mise en place d’une nouvelle politique d’accès aux données et le développement d’une application permettant de gérer plus simplement les indicateurs métiers. L’objectif étant de faciliter les évolutions futures de l’application tout en réduisant la complexité technique.
La migration a été menée de manière progressive, afin d’éviter toute rupture pour les utilisateurs et de sécuriser la transition tout en modernisant progressivement le socle technique de l’application.
Aujourd’hui, la plateforme traite près de 500 000 requêtes par jour, dont 60 % s’exécutent en moins d’une seconde. Les équipes en magasin disposent ainsi à la vitesse de l’éclair des informations nécessaires pour analyser leurs performances et ajuster leurs actions commerciales.
La nouvelle architecture permet également d’absorber une forte montée en charge, avec des dizaines de milliers d’utilisateurs susceptibles de consulter les données simultanément. Elle offre aussi un socle plus simple à maintenir et à faire évoluer, notamment pour intégrer de nouveaux indicateurs ou répondre plus rapidement aux besoins des équipes métiers.
Au-delà des gains techniques, cette modernisation constitue une étape importante dans l’évolution de l’écosystème data d’ADEO. En s’appuyant sur une infrastructure cloud plus flexible, le groupe dispose désormais d’une base solide pour accompagner les futures évolutions de l’application et développer de nouveaux usages analytiques.
Pour les organisations confrontées à des enjeux similaires — multiplication des données, besoin d’insights rapides et adoption massive par les utilisateurs métier — ce projet est emblématique d’un enseignement clé : la modernisation d’une architecture data doit concilier performance technique, simplicité d’évolution et continuité pour les utilisateurs. En plaçant la donnée au service des équipes opérationnelles, il devient possible de transformer les outils analytiques en véritables leviers de performance commerciale.
Retrouvez l'étude de cas complète "ADEO réalise des requêtes en moins d'une seconde grâce à BigQuery pour optimiser les performances de 1 200 magasins" sur le site de Google Cloud.
