• Conception d’un entrepôt de données PostgreSQL en schéma en étoile consolidant la veille (opportunités détectées, scores, verdicts, sources, pays), la qualification (confirmations, rejets, responsables, échéances, avancement), la production des offres (CV et Business Cases utilisés, temps de génération, validations humaines) et les résultats (AO gagnés ou perdus, montants, concurrents).
• Pipelines ETL/ELT (Python ou dbt) orchestrés avec Airflow.
• Définition des indicateurs clés : opportunités détectées par source et par ligne de service, taux de go/no-go, taux de succès, délai moyen de réponse, pipeline de chiffre d’affaires, charge des équipes, usage et coût de l’IA (repris de Langfuse).
• Tableaux de bord Apache Superset adaptés à chaque profil (direction commerciale, responsables d’offre, avant-vente) et intégrés à la plateforme.
• Volet analytique : modèle de prédiction de la probabilité de gagner un AO selon ses caractéristiques et analyse des motifs de perte.

L’objectif est de fournir un cockpit de pilotage commercial fiable, de la détection d’une opportunité jusqu’au résultat de l’AO.