Les plateformes BI cloud‑native comme Sigma et Omni incarnent une nouvelle génération d’outils d’analytics conçus pour exploiter directement la puissance des data warehouses modernes et des technologies d’IA. Elles répondent à un besoin clair des entreprises : donner plus d’autonomie aux métiers sur la donnée, sans renoncer à la gouvernance ni à la performance.
Un nouveau standard pour la BI centrée sur le data warehouse
Pendant longtemps, la business intelligence s’est appuyée sur des outils on‑premise, des cubes, des exports et une multiplicité de couches intermédiaires. Résultat : des délais de mise à jour importants, des modèles complexes à maintenir et des utilisateurs métiers qui finissaient souvent par retomber sur Excel.
Avec la généralisation des data warehouses cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, Fabric/Azure , etc.) et des frameworks comme dbt, les entreprises disposent désormais d’un socle centralisé, capable de gérer de gros volumes de données, avec des modèles métiers partagés et versionnés. La question clé n’est plus “où stocker la donnée ?” mais “comment la rendre exploitable, simplement et de façon gouvernée, par les équipes métiers ?”.
C’est là que des plateformes comme Sigma et Omni prennent tout leur sens : elles se connectent directement au data warehouse, exécutent des requêtes live et proposent une couche d’analyse pensée pour le self‑service, la collaboration et l’IA, sans recréer de nouveaux silos ni dupliquer la logique métier.
Ce que Sigma et Omni ont en commun
Même si Sigma et Omni ont chacun leur positionnement, ces deux solutions partagent plusieurs principes structurants qui définissent cette nouvelle génération de BI.
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Connexion directe au data warehouse Les données restent dans le data warehouse, les calculs sont exécutés à la source via des requêtes optimisées, ce qui garantit une “single source of truth” et évite les extractions multiples.
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Self‑service gouverné pour les métiers Les utilisateurs métiers peuvent explorer, filtrer, agréger et visualiser les données sans écrire de SQL, tout en respectant les droits d’accès définis au niveau du data warehouse.
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Semantic layer / modèle partagé Les métriques clés (CA, marge, MRR, churn, etc.) sont définies une fois dans un modèle central, réutilisable dans les analyses, les dashboards et les rapports, ce qui réduit les écarts de chiffres entre équipes.
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Intégration de l’IA dans l’analytics Les interfaces exploitent des modèles de langage pour générer des requêtes, expliquer les résultats, suggérer des analyses, voire construire de véritables applications analytiques ou agents IA connectés aux données.
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Collaboration et industrialisation Commentaires, réutilisation de modèles, gestion de versions, publication contrôlée de contenus analytiques et, pour certaines, capacités d’embedded analytics pour diffuser la donnée dans d’autres applications.
Sigma : la BI “tableur” construite sur le data warehouse
Sigma (Sigma Computing) se distingue par son interface de type tableur, pensée pour parler immédiatement aux profils qui vivent au quotidien dans Excel, Google Sheets ou les outils de planification. L’idée est simple : garder les réflexes du tableur, mais faire tourner les calculs directement sur le data warehouse.
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Interface familière pour les métiers Les utilisateurs créent des formules, des agrégations, des scénarios et des modèles de type FP&A, pricing ou pilotage commercial dans une interface très proche d’un tableur, tout en bénéficiant des performances et de la volumétrie du cloud.
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Connexion live au data warehouse Sigma exécute les requêtes en direct sur des plateformes comme Snowflake, en respectant les droits, les rôles et la gouvernance déjà en place.
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Cas d’usage orientés business L’outil est particulièrement pertinent pour des cas comme la modélisation de prix et de promotions, le pilotage du pipeline commercial, la prévision des dépenses, le suivi des plans go‑to‑market, ou encore l’analyse e‑commerce. Grâce à la fonction writeback, les utilisateurs peuvent également saisir ou mettre à jour directement des données depuis leurs tableaux de bord, ce qui facilite la collaboration et garantit la cohérence entre les analyses et les données opérationnelles.
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Intégration avancée avec l’écosystème data Sigma se connecte à des data warehouses cloud, exploite des modèles métiers existants et, dans certains contextes, peut s’intégrer à des fonctionnalités d’IA ou à des fichiers semi structurés / non structurés exposés par la plateforme de données.
En résumé, Sigma est une option très attractive pour les organisations qui veulent “sortir d’Excel” sans perdre la flexibilité du tableur, en la connectant nativement à leur data warehouse.
Omni : l’analytics et l’IA centrés sur le semantic layer
Omni est une autre plateforme d’analytics cloud‑native qui met l’accent sur le semantic layer, c’est‑à‑dire sur la définition centralisée des métriques et de la logique métier. Là où Sigma séduit par son approche tableur, Omni se positionne comme une couche analytique et IA très structurée autour du modèle de données.
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Semantic layer au cœur de la plateforme Les indicateurs, dimensions et règles métier sont définis une fois, dans un modèle partagé entre business analysts et data engineers. Ce modèle est ensuite utilisé dans les explorations, dashboards, rapports et API.
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Intégration forte avec dbt et le modern data stack Omni s’aligne sur les bonnes pratiques du modern data stack : modèles dbt, data warehouse cloud, gouvernance centralisée. Le semantic layer peut s’appuyer directement sur ces briques existantes.
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Interfaces multi profils L’outil offre des interfaces adaptées aux métiers (exploration visuelle, filtres, tableaux et graphiques) mais aussi aux data teams (SQL, debug, collaboration autour des modèles).
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IA appliquée à l’analytics Omni s’inscrit dans la tendance des plateformes “AI analytics” : assistance à la génération de requêtes ou de visualisations, explications en langage naturel, recommandations d’analyses pertinentes à partir du contexte métier.
Omni s’adresse particulièrement aux organisations qui ont déjà structuré leurs modèles de données dans le data warehouse et veulent une couche d’analytics gouvernée, réutilisable et alignée sur leurs pratiques d’ingénierie data.
Des cas d’usage concrets pour Sigma et Omni
Au‑delà des concepts, l’intérêt de ces plateformes se voit surtout dans les cas d’usage qu’elles rendent possibles, en partant de situations très concrètes pour les équipes métiers.
Exemple Sigma : fiabiliser le forecast commercial et le pilotage du pipeline
Un cas d’usage emblématique de Sigma est la mise en place d’un pilotage unifié du pipeline et du forecast commercial, directement connecté au data warehouse et au CRM. L’objectif est de remplacer les multiples fichiers Excel et extractions ponctuelles par une application analytique unique, partagée entre sales, finance et direction.
Dans ce type de scénario :
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Les données de deals, d’historique, de quotas, d’activité (emails, calls, meetings) et de réalisation sont centralisées dans le data warehouse puis exposées dans Sigma sous forme de tableaux et vues interactives.
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Les équipes commerciales ajustent les montants, probabilités ou dates de closing au moyen d’input tables Sigma, ce qui permet de capturer leurs hypothèses terrain tout en les stockant de manière structurée dans le data warehouse.
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Les managers disposent d’une vue consolidée par équipe, région, segment ou produit, pour comparer le forecast à l’historique, détecter les risques et analyser les écarts de couverture de pipeline.
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L’IA peut venir enrichir l’analyse en mettant en avant les opportunités à risque ou les scénarios de forecast alternatifs, à partir des données historiques et des signaux d’engagement.
Ce type d’applicatif est mis en avant par Sigma comme un de ses cas d’usage phares pour réduire le temps de préparation des données, améliorer la qualité du forecast et aligner finance, sales ops et direction commerciale sur une vision unique du pipeline.
Exemple Omni : aligner les métriques clés et accélérer le reporting décisionnel
Côté Omni, un cas d’usage récurrent porte sur l’alignement des métriques et l’accélération du reporting décisionnel grâce au semantic layer. L’idée est de définir une fois les indicateurs structurants (revenu, marge, churn, engagement, SLA, etc.), de les valider avec les équipes métier, puis de les réutiliser dans tous les rapports et tableaux de bord, internes comme externes.
Typiquement, une entreprise qui a déjà centralisé ses données dans un data warehouse et industrialisé ses modèles (dbt, transformations cloud) peut :
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Utiliser Omni pour exposer un semantic layer qui capitalise sur ces modèles, avec des métriques versionnées, documentées et testées avec finance, opérations et direction.
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Permettre aux équipes métier de construire leurs propres dashboards (performance commerciale, usage produit, performance opérationnelle, suivi clients) en s’appuyant sur ces métriques communes, sans repartir de zéro en SQL.
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Réduire la fragmentation analytique : les mêmes définitions de KPIs sont réutilisées dans les rapports internes, les vues destinées aux dirigeants et, si besoin, dans des dashboards embarqués côté client.
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S’appuyer sur l’IA d’Omni pour interroger ce semantic layer en langage naturel, générer des analyses supplémentaires et démocratiser l’accès aux indicateurs auprès de profils non techniques.
Les études de cas et articles publiés montrent que cette approche permet de réduire drastiquement le volume de SQL spécifique, d’accélérer la migration depuis des outils BI existants, et d’augmenter l’adoption interne en offrant un point d’entrée unique sur les métriques de l’entreprise.
Comment ActinVision vous aide à choisir et déployer la bonne plateforme
Chez ActinVision, nous accompagnons les entreprises dans la conception, le déploiement et l’adoption de plateformes data & IA modernes, en nous appuyant sur les meilleurs outils du marché. Sigma et Omni font partie de cette nouvelle génération de solutions que nous pouvons intégrer dans des architectures centrées sur le data warehouse (Snowflake,Fabric/Azure, BigQuery, etc.).
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Cadrage et choix de la plateforme Analyse de votre existant BI, de votre data warehouse, de vos modèles (dbt ou autres) et de vos profils utilisateurs pour recommander l’outil ou la combinaison d’outils la plus pertinente.
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Architecture et intégration Conception d’une architecture cible où Sigma ou Omni s’intègrent proprement dans votre modern data stack : data warehouse, orchestrations, modèles, sécurité, gouvernance, IA.
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Déploiement de cas d’usage métiers Construction de premiers cas concrets (reporting finance, pilotage commercial, suivi e commerce, opérations, supply chain…) avec un focus sur l’adoption par les utilisateurs finaux.
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Gouvernance, coûts et montée en compétence Mise en place des bonnes pratiques de modélisation, de semantic layer, de monitoring des coûts, ainsi que de formations et d’accompagnement au changement pour vos équipes data et métiers.
Et maintenant ?
Chez ActinVision, nous voyons Sigma, Omni et plus largement les plateformes BI cloud‑native comme un prolongement naturel de la transformation déjà engagée autour des data warehouses cloud, de dbt et des architectures modernes. Ces outils ne sont pas une fin en soi : leur valeur dépend surtout de la clarté des usages, de la qualité du modèle de données et de la capacité des équipes métiers à les adopter au quotidien.
Notre conviction, en tant que société de conseil et d’accompagnement spécialisée data, est double :
- il n’existe pas de “meilleure” plateforme universelle, mais des solutions plus ou moins adaptées selon votre contexte (stack existante, maturité data, profils utilisateurs, ambitions IA) ;
- le véritable enjeu est de choisir la bonne brique au bon endroit dans votre architecture, et d’accompagner les équipes pour en faire un levier durable de performance, pas un énième outil de plus.
C’est précisément ce rôle que nous jouons aux côtés de nos clients : analyser leur paysage data, challenger les options (Sigma, Omni et d’autres), co‑construire une trajectoire réaliste et les accompagner dans la mise en œuvre, la gouvernance et la montée en compétence des équipes