1. Demande commerciale et Planification
1.1. Demande commerciale : Mail de Steven
Steven – Responsable des ventes :
Salut Victoire !
J’espère que tu vas bien. Nous avons besoin d’améliorer nos rapports de ventes en ligne et souhaitons passer de rapports statiques à des tableaux de bord visuels.
Essentiellement, nous voulons nous concentrer sur ce que nous avons vendu, à quels clients et comment cela a évolué dans le temps.
Comme chaque vendeur travaille sur différents produits et clients, il serait utile de pouvoir aussi filtrer par ces critères.
Nous comparons nos chiffres au budget, donc je l’ai ajouté dans un fichier Excel pour pouvoir comparer nos valeurs aux performances.
Le budget est pour 2021 et nous analysons généralement les ventes sur les deux années précédentes.
Fais-moi savoir si tu as besoin d’autre chose !
— Steven.
1.2. Aperçu des besoins métier & Récits utilisateurs
Aperçu des besoins métier :
Configuration
1.3. Récits utilisateurs :
|
No. |
En tant que (rôle) |
Je veux (demande) |
Pour que je (valeur utilisateur) |
Critères d’acceptation |
|---|---|---|---|---|
|
1 |
Responsable des ventes |
Avoir une vue d’ensemble des ventes en ligne |
Pouvoir mieux suivre les clients et produits les plus performants |
Un tableau de bord Power BI avec mise à jour quotidienne |
|
2 |
Représentant commercial |
Avoir une vue détaillée des ventes en ligne par client |
Suivre mes clients les plus rentables et les prospects potentiels |
Un tableau de bord Power BI filtrable par client |
|
3 |
Représentant commercial |
Avoir une vue détaillée des ventes en ligne par produit |
Suivre les produits les plus performants |
Un tableau de bord Power BI filtrable par produit |
|
4 |
Responsable des ventes |
Avoir un aperçu des ventes par rapport au budget |
Suivre les ventes au fil du temps par rapport au budget |
Un tableau de bord Power BI avec graphiques et KPI comparatifs |
Nettoyage et Transformation des Données
-- Cleansed DIM_Products Table --
SELECT
p.[ProductKey],
p.[ProductAlternateKey] AS ProductItemCode,
p.[EnglishProductName] AS [Product Name],
ps.EnglishProductSubcategoryName AS [Sub Category], -- Joined in from Sub Category Table
pc.EnglishProductCategoryName AS [Product Category], -- Joined in from Category Table
p.[Color] AS [Product Color],
p.[Size] AS [Product Size],
p.[ProductLine] AS [Product Line],
p.[ModelName] AS [Product Model Name],
p.[EnglishDescription] AS [Product Description],
ISNULL (p.Status, 'Outdated') AS [Product Status]
FROM
[AdventureWorksDW2019].[dbo].[DimProduct] as p
LEFT JOIN dbo.DimProductSubcategory AS ps ON ps.ProductSubcategoryKey = p.ProductSubcategoryKey
LEFT JOIN dbo.DimProductCategory AS pc ON ps.ProductCategoryKey = pc.ProductCategoryKey
order by
p.ProductKey asc
-- Cleansed FACT_InternetSales Table --
SELECT
[ProductKey],
[OrderDateKey],
[DueDateKey],
[ShipDateKey],
[CustomerKey],
[SalesOrderNumber],
[SalesAmount],
FROM
[AdventureWorksDW2019].[dbo].[FactInternetSales]
WHERE
LEFT (OrderDateKey, 4) >= YEAR(GETDATE()) -2 -- Ensures we always only bring two years of date from extraction.
ORDER BY
OrderDateKey ASC
-- Cleansed DIM_Date Table --
SELECT
[DateKey],
[FullDateAlternateKey] AS Date,
[EnglishDayNameOfWeek] AS Day,
[EnglishMonthName] AS Month,
Left([EnglishMonthName], 3) AS MonthShort, -- Useful for front end date navigation
[MonthNumberOfYear] AS MonthNo,
[CalendarQuarter] AS Quarter,
[CalendarYear] AS Year
FROM
[AdventureWorksDW2019].[dbo].[DimDate]
WHERE
CalendarYear >= 2019
-- Cleansed DIM_Customers Table --
SELECT
c.customerkey AS CustomerKey,
c.firstname AS [First Name],
c.lastname AS [Last Name],
c.firstname + ' ' + lastname AS [Full Name],
CASE c.gender WHEN 'M' THEN 'Male' WHEN 'F' THEN 'Female' END AS Gender,
c.datefirstpurchase AS DateFirstPurchase,
g.city AS [Customer City] -- Joined in Customer City from Geography Table
FROM
[AdventureWorksDW2019].[dbo].[DimCustomer] as c
LEFT JOIN dbo.dimgeography AS g ON g.geographykey = c.geographykey
ORDER BY
CustomerKey ASC -- Ordered List by CustomerKey
