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Data Management

Embarquer la Data dans la stratégie d’entreprise

La maîtrise de son patrimoine informationnel est devenue un prérequis incontournable dans une économie digitalisée. La qualité des données n'est plus seulement un facteur de rentabilité, mais constitue la fondation stratégique de tout usage avancé de l'information.

Maîtriser ses données pour adresser les enjeux stratégiques de l’entreprise

Que ce soit pour améliorer l’accès à la donnée, l’expérience utilisateur, créer de nouveaux usages/services ou encore travailler à la monétisation des données par exemple, maîtriser les informations d’une organisation peut permettre de générer de nombreux bénéfices à condition de relever ces 3 principaux défis :

 

Assurer une bonne culture Data

 

La définition et la mise en œuvre opérationnelle d’un dispositif de Data Management doivent intégrer un existant organisationnel, réglementaire et technologique complexe, mais également tenir compte d’une culture de la donnée parfois hétérogène. Il est alors essentiel de pouvoir fédérer les ressources et initiatives éparses dans une entreprise locale ou un groupe international tout en tenant compte de niveaux de maturité spécifiques à chaque entité, voire à chaque département.

Toute cette culture de l’information est cruciale dans la réussite de votre projet. En donnant les moyens à chaque acteur de saisir l’intérêt et la valeur de la Data, vous créez un terreau favorable pour mieux faire communiquer les métiers, l’IT et la Data.

 

Impliquer les CEO et membres du COMEX

 

Face au besoin toujours croissant d’un accès simplifié à des données de qualité, la définition d’une bonne gouvernance des données est clé. Cependant, elle ne peut pas se faire sans impliquer les dirigeants et membres du comité exécutif d’une entreprise dans ces projets de Data Management. En effet, leur engagement est indispensable pour éviter d’aborder cette gestion avec un prisme trop technique, mais aussi pour éviter les problèmes de déclinaison opérationnelle.

Cette gouvernance permet de structurer les processus, les rôles et responsabilités de chaque acteur autour d’un corpus commun de principes et de moyens. Cette gestion pose in fine la question des indicateurs de performance. Quelle valeur peut-on attendre d’une information ? Quels sont les moyens mis à disposition pour mesurer et améliorer la gestion des données ?

 

Générer des résultats concrets rapidement

 

Aussi bien définie que soit la gestion de l’information, son déploiement opérationnel effectif reste un enjeu majeur. Le défi consiste alors à préserver la valeur ajoutée de la démarche tout en minimisant son impact opérationnel auprès d’acteurs métiers et IT déjà fortement sollicités. L’application des processus spécifiques à la gestion de la donnée doit alors démontrer rapidement son apport concret aux acteurs concernés au risque de ne pas être pleinement intégré dans leur quotidien et de ne pas délivrer la valeur attendue pour l’entreprise.

Une approche globale de la gestion de la donnée

Nous mobilisons des experts aux compétences multiples autour de la data (Data Strategy, Data Visualization, Data Science, Data Architecture, Data Culture et Data Regulatory) pour ancrer la gestion des informations de l’entreprise dans un tout cohérent, concret et générateur de valeur.

Cette approche totalement transverse de votre patrimoine informationnel permet d’adresser l’ensemble de sa chaîne de valeur et d’en mutualiser les efforts de gestion.

Nous avons à cœur de vous accompagner dans un cadre opérationnel réaliste et pragmatiqueau service de cas d’usages clairement identifiés et priorisés. Le déploiement de la gestion de l’information est lié à un attendu mesurable permettant d’appuyer son intégration dans le quotidien de l’entreprise et de convaincre de sa pertinence.

Découvrir nos sous-offres

La gouvernance des données est un sujet stratégique, transverse qui impacte la performance de l’entreprise, sa sécurité ainsi que sa pérennité dans un contexte de révolution digitale et de concurrence exacerbée. Elle se matérialise par l’orchestration formelle des acteurs, processus et technologies qui permettent aux organisations de gérer la valeur de leur patrimoine de données tout en assurant sa conformité et sa sécurité.

La gouvernance des données constitue le socle fondamental sur lequel s’appuie tout usage avancé de la donnée (IA, Dashboarding & Advanced Analytics, Data Monetization, Data Sharing,…) ainsi que tous les processus cœur de métier de l’entreprise.


Challenges adressés

 

  • Un manque de maîtrise des données, de leur valeur, de leur sens et de leur implémentation.
  • Absence de responsabilisation autour de la donnée.
  • Une gestion manuelle laborieuse de l’information.
  • Une gouvernance des données définie, mais peu utilisée ou déployée.
  • La multiplication des efforts épars pour adresser les réglementations de plus en plus nombreuses sur les données.

 

Objectifs et bénéfices attendus

 

  • La mise en place d’une gestion transverse et rationalisée de l’information avec des rôles et des processus clairs et partagés.
  • Une identification par périmètre des interlocuteurs associés aux données (responsables, sachants, opérationnels…).
  • Des exigences réglementaires, de conformité et de sécurité prises en compte à tous niveaux d’usage de la donnée.
  • Une meilleure intégration des métiers et des opérationnels dans la gestion de leurs données.

 

Nos savoir-faire et propositions de valeur

 

  • Définition d’une gouvernance des données ou revue et optimisation d’une gouvernance existante.
  • Audit ou diagnostic d’une gouvernance des données et de son déploiement effectif.
  • Mise en œuvre d'un outil de gouvernance des données.
  • Unification et mise en cohérence d’initiatives multiples de gouvernance de la donnée au sein d’une même entreprise.
  • Déploiement opérationnel d'une gouvernance des données ou extension du périmètre déployé.

La gestion de la qualité des données n'est pas seulement un facteur de rentabilité et d’efficacité opérationnelle, mais constitue la fondation stratégique de tout usage avancé de l'information (IA, Predictive analytics, Data Sharing…). La gestion de la qualité des données pose la question clé de la valeur attendue de l’information pour chaque usage et permet de déployer les moyens de mesure et d’amélioration pour y parvenir.

 

Challenges adressés

 

  • Une insatisfaction des opérationnels sur la qualité des données utilisées (indicateurs, rapports, gestion,…).
  • Un manque d’alignement entre les indicateurs de qualité produits et le besoin en qualité spécifique à chaque usage.
  • Une gestion manuelle de la qualité des données.
  • Des actions de remédiation peu efficaces.
  • Des initiatives de qualité des données localisées, redondantes et non coordonnées.
  • Des difficultés à formaliser les attentes en termes de qualité.

 

Objectifs et bénéfices attendus

 

  • Restauration de la confiance dans les données.
  • Une maximisation de la valeur de l’information.
  • Amélioration des processus opérationnels, de la précision des modèles de data science et des indicateurs.
  • Un dispositif rationalisé et efficient de gestion de la qualité des données.
  • Une gestion de la qualité des données centrée sur la valeur d’usage de l’information.
  • La priorisation et le suivi des actions de remédiation à mener.

 

Nos savoir-faire et propositions de valeur

 

  • Diagnostic de la gestion de la qualité des données.
  • Structuration/Définition d'un cadre de gestion de la qualité des données.
  • Mise en œuvre d'un outil de gestion de la qualité des données.
  • Déploiement d'un dispositif de gestion de la qualité des données.
  • Enrichissement de la donnée.

La modélisation des données constitue la pierre angulaire de la gestion de l’information. Elle permet d’établir un modèle d’échange et de communication entre tous les acteurs de l’entreprise (opérationnels métiers, gestionnaires de données, IT) quelles que soient leurs connaissances, leurs vocabulaires ou leurs attentes.

La structuration de l’information en objets compréhensibles et manipulables construit une référence permettant l’identification et la rationalisation des données de même nature au sein du système d’information. Cette structuration permet également l’établissement des liens entre les processus métiers, les données de l’entreprise et son système d’information.

 

Challenges adressés

 

  • Différentes interprétations d’une même donnée entre les métiers et l’IT
  • Des projets qui perdent du temps sur l’identification de données pertinentes.
  • Des reportings incohérents de par l’utilisation de source de données différentes pour une même information.
  • Risque réglementaire lié à l’absence de maîtrise du cycle de vie de la donnée (RGPD, ESG, BCBS, S2, IFRS,…)

 

Objectifs et bénéfices attendus

 

  • Un cadre de référence partagé pour la compréhension des données de l’entreprise au bénéfice des métiers, des processus, de la gestion des données, des projets et de l’urbanisation du SI.
  • Des échanges Métiers / IT fluidifiés par une meilleure compréhension réciproque des besoins et contraintes autour des données.
  • Des données maîtrisées et cartographiées dans les SI.
  • Un appui à la réponse aux réglementations sur les données.

 

Nos savoir faire et propositions de valeur

 

  • Diagnostic de modèle(s) d'objets métiers.
  • Définition/Consolidation de modèle(s) d'objets métiers.
  • Structuration/Définition d'un cadre de gestion du modèle(s) d'objets métiers.
  • Mise en place/Extension d'un dictionnaire de donnée.
  • Lineage et identification des sources de données de référence.

Pourquoi Deloitte ?

  • Un accompagnement générateur de valeur
  • Une approche globale et transverse
  • Une démarche priorisée et itérative
  • L'humain : facteur clé de succès