Strategy Data 2

Stratégie Data

La digitalisation de la société génère une production toujours plus exponentielle de Data dans l’ensemble des secteurs économiques. Ces Data sont devenu un actif stratégique incontournable du patrimoine des entreprises. Une Stratégie Data réussie est donc une stratégie qui permet de mettre les technologies de l’Intelligence Artificielle et le patrimoine Data de l’entreprise au service de ses enjeux et objectifs Business.

Fort de nos nombreux retours d’expérience, nous sommes convaincu que la transformation data doit être guidée par les cas d’usage data, ceux qui permettront à l’entreprise de prendre de meilleures et plus rapides décisions.

Nous accompagnons donc nos clients dans l’identification et la priorisation des cas d’usage IA et Data qui transformeront demain l’entreprise puis dans la définition du plan opérationnel qui permettra leur bonne mise en oeuvre.

Notre capacité unique à mobiliser une triple expertise de Data Strategy, Data Science et Data Architecture nous permet de délivrer une transformation data complète, tangible et implémentable.

Organisation
et gouvernance

Des Data Lab coupés des enjeux Métiers, des POC qui n’arrivent pas au stade de l’industrialisation… Nous rencontrons de nombreuses entreprises qui n’arrivent pas à tirer de la valeur de leur données malgré la mise en place de plan stratégique dédié. La définition de la bonne organisation et des bonnes instances de gouvernance sont clés pour réussir sa transformation Data.   

Nos convictions pour réussir ce projet sont les suivantes :

    • Le modèle d’organisation doit favoriser l’identification et la mise en place des cas d’usage importants pour les métiers
    • Il faut anticiper la capacité de chaque entreprise à délivrer des services opérationnels et l’ensemble des contraintes afférentes au passage à l’échelle des projets
    • Imaginer de nouveaux processus de collaboration pour accélérer la transformation

Nous accompagnons nos clients dans la sélection des bons scénarios d’organisation, dans la définition des rôles et responsabilités de chaque entité tout au long d’un projet data et des instances de gouvernances associées.  

Organisation et gouvernance 2
Data gouvernance 3

Gouvernance
des données

La gouvernance des données a pour objectif de favoriser l’accès et l’exploitabilité à une donnée définie, de qualité de façon sécurisée et conforme. C’est donc une tâche essentielle pour accélérer dans l’exploitation efficace de ses données. Un programme complet de gouvernance de données s’appuie sur 4 piliers :

    • L’accessibilité
    • La qualité et l’intégrité
    • La conformité réglementaire
    • La confidentialité et la sécurité.

Nous accompagnons nos clients dans la définition et la mise en place de programme de gouvernance de données, notamment en mettant en place les leviers suivants :

    • Définir les rôles, tâches et instances de gouvernance des Data managers, data stewarts, data owners, etc.
    • Définir les bons processus tout au long du cycle de vie de la donnée
    • Partager les bonnes politiques d’exploitation de la donnée en fonction des contraintes réglementaires et des enjeux business
    • Sélectionner les bons outils qui permettent d’exécuter une bonne gouvernance des données : Data Management, data dictionnary, etc.