Charge, coût et planning

Cette synthèse quantifie la place de cette thématique dans le portail avant de descendre au niveau dataset.

Cette vue transforme les détections métier en lecture native, stable et réutilisable dans le shell React.

On agrège ici les headers qui reviennent le plus souvent pour préparer les prochains widgets métier data-driven.

La heatmap relie volume, diversité de signaux et part relative pour décider où concentrer les prochains composants.

On passe de la détection des datasets à l’arbitrage portefeuille dans une chaîne lisible et réutilisable.

On isole ici les répartitions les plus utiles pour lire charge, planning, jalons et horizons sans replonger dans les CSV.

Quand une mesure de charge, budget ou effort existe, elle est exposée comme base de futurs widgets de pilotage détaillés.

Cette matrice rapproche les phases, jalons et mesures dominantes pour rendre immédiatement lisible la structure réelle de la charge.

Quand plusieurs familles de signaux sont détectées, on peut pivoter immédiatement vers les autres lectures spécialisées.

Chaque carte pointe vers un dataset portant déjà les signaux nécessaires à cette lecture métier.

On commence par les datasets les plus volumineux pour maximiser la valeur des prochains widgets métier.

Cette matrice croise colonnes détectées, volume et contexte fichier pour préparer la prochaine couche de dashboards.

On relie la vue métier au pilotage global, à la vue data et au comparatif portefeuille.