Vos données existent déjà. Rendez-les enfin lisibles.
Tableaux de bord, indicateurs et analyses qui répondent aux questions que vous vous posez vraiment.
Un tableau de bord d'entreprise consolide les données dispersées dans vos outils — ventes, production, comptabilité, service client — en indicateurs lisibles et à jour. Pour une PME, c'est le moyen le plus court de piloter avec des faits plutôt qu'au ressenti, sans embaucher une équipe data. MAWT construit des tableaux de bord connectés à vos systèmes existants, enrichis d'analyses et de machine learning quand ils apportent une réponse utile.
Pour les dirigeants et responsables de PME suisses qui prennent leurs décisions à partir d'exports Excel bricolés, de chiffres contradictoires ou d'intuitions — alors que les données existent déjà dans leurs outils.
La plupart des PME ne manquent pas de données : elles en ont partout — ERP, caisse, e-commerce, comptabilité, tableurs. Ce qui manque, c'est une vue consolidée et fiable. Combien coûte réellement ce client ? Quelle marge sur cette gamme ? Pourquoi ce mois est-il moins bon ?
On connecte vos sources existantes, on nettoie et on croise les données, et on construit les tableaux de bord qui répondent à vos vraies questions. Python et le machine learning entrent en jeu quand ils apportent quelque chose de concret : prévision de trésorerie, détection d'anomalies, analyse d'images en production. Pas de big data pour le plaisir — des réponses.
Le vrai problème n'est pas le manque de données
Chaque outil de votre entreprise produit des chiffres. Mais chacun les garde pour lui : l'ERP ignore ce que dit la caisse, la comptabilité arrive avec un mois de retard, et la consolidation se fait à la main dans un tableur, chaque lundi, par quelqu'un qui a mieux à faire.
Résultat : des décisions prises au ressenti, des chiffres contradictoires en réunion, et des signaux faibles — un client qui décroche, une marge qui s'érode — repérés des mois trop tard.
Notre approche : partir de vos questions, pas de la technologie
On commence par les décisions que vous prenez chaque semaine et les questions restées sans réponse. Ce sont elles qui définissent les indicateurs — pas un catalogue de graphiques standard.
Ensuite seulement vient la technique : connecter les sources, fiabiliser les données, automatiser la mise à jour. Vos équipes n'ont rien à saisir : le tableau de bord se remplit tout seul, en continu.
Quand l'analyse va plus loin : prévisions et machine learning
Une fois les données consolidées, certaines questions appellent plus qu'un graphique : quelle trésorerie dans trois mois ? Quels clients risquent de partir ? Cette pièce en sortie de production est-elle conforme ? C'est là que la data science et le machine learning deviennent utiles — en Python, sur vos données, avec des résultats mesurables.
On reste pragmatiques : un modèle prédictif ne se justifie que s'il change une décision. Beaucoup de valeur sort déjà de données simplement propres et visibles.
- •Connexion à vos outils existants (ERP, caisse, e-commerce, comptabilité)
- •Nettoyage et consolidation des données
- •Tableaux de bord en temps réel, accessibles au bureau et en mobilité
- •Indicateurs métier définis avec vous
- •Analyses avancées et machine learning (Python) quand c'est utile
- •Alertes automatiques sur les seuils critiques
- •Un tableau de bord consolidé, à jour en continu, sans saisie manuelle
- •Des indicateurs définis à partir de vos décisions réelles
- •Des données nettoyées et fiabilisées à la source
- •Des alertes sur les seuils qui comptent
- •Des analyses prédictives quand elles changent une décision
Vos données existent déjà — on les rend consolidées, fiables et lisibles.
Les indicateurs partent de vos questions, pas d'un catalogue de graphiques.
Mise à jour automatique : personne ne ressaisit rien.
Machine learning et prévisions quand ils changent une décision, pas pour la vitrine.
CRM intelligent
CRM augmenté par l'IA, pensé pour votre métier, intégré à vos outils.
Automatisations
Automatisations métier et IA qui libèrent vos équipes des tâches répétitives.
RAG / Intelligence embarquée
RAG sur votre base documentaire pour une IA qui répond avec votre contexte.