DATA FORUM MICROPOLE - 2015

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Gouvernance 2.0, une nouvelle approche de valorisation de la gouvernance de vos données

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DATA FORUM MICROPOLE - 2015

  1. 1. DATA FORUM 1 DÉCEMBRE 2015 - PARIS EN PARTENARIAT AVEC : Data Forum – Décembre 2015
  2. 2. 3 AGENCES EN CHINE 6 pays dans le monde BELGIQUE / CHINE / FRANCE / LUXEMBOURG / PAYS-BAS / SUISSE 9 AGENCES EN FRANCE 5 PAYS EN EUROPE GROUPE INTERNATIONAL SOLUTIONS TECHNOLOGIQUES INNOVANTES AUTOUR DE LA DATA & DU DIGITAL CA 100 m€ DONT 30% A L’INTERNATIONAL 1100 CONSULTANTS METIERS ET INGENIEURS D ATA & I N N O VAT I O N DANS NOTRE ADN Page 4 Data Forum – Décembre 2015
  3. 3. DES OFFRES EN POINTE AU SERVICE DE LA PERFORMANCE DES DIRECTIONS MÉTIERS TRANSFORMATION DIGITALE WIDE Un positionnement unique qui allie expertise conseil des CMO’s, excellence technologique et design. GOUVERNANCE DES DONNÉES N°1 du MDM en Europe : + de 60 projets réalisés. PILOTAGE DE LA PERFORMANCE Spécialiste DATA depuis 25 ans. N°1 de la Performance Financière avec + de 250 projets réalisés. Page 5 Data Forum – Décembre 2015
  4. 4. • Démontrer et valoriser les apports business de l’amélioration de la qualité et de la mise en place d’une gouvernance des données • Valider l’implication d’un Sponsor « Métier » sur la démarche • Les plus-values « métier » doivent être démontrées à chaque itération de la démarche • Valider la maturité des domaines de données de référence les plus pertinents • La production d’un dictionnaire des données est un préalable obligatoire à un projet de gouvernance • La définition des rôles doit être en lien avec l’organisation et les processus existants • Une démarche de conduite du changement est nécessaire pour assurer la réussite d’un projet de Data Governance • La gouvernance des données doit être INTÉGRÉE en tant que fonction de l’entreprise, dans une démarche LONG TERME DATA GOUVERNANCE 2.0 Data Forum – Décembre 2015 LA SYNTHÈSE DU FORUM 2014, LES CLÉS DE SUCCÈS • Démontrer et valoriser les apports business de l’amélioration de la qualité et de la mise en place d’une gouvernance des données • Valider l’implication d’un Sponsor « Métier » sur la démarche Page 6
  5. 5. DATA GOUVERNANCE 2.0 Data Forum – Décembre 2015 COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ? Les nouveaux enjeux … Rappels sur la gouvernance des données Approches de valorisation de la gouvernance des données Big Data et gouvernance, quels enjeux ? 1 2 3 4 Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5 Questions ?6 Page 7
  6. 6. ENJEUX AUTOUR DE LA DONNÉE Page 8 Data Forum – Décembre 2015 LA DONNÉE AU SERVICE DE L’INNOVATION ET DES ÉVOLUTIONS DE BUSINESS MODEL SÉCURISER SON PATRIMOINE INFORMATIONNEL…UNE OBLIGATION UNE DONNÉE DE PLUS EN PLUS VOLUMINEUSE, RICHE ET MULTI ASPECT DES CONTRAINTES RÉGLEMENTAIRES TOUJOURS PLUS NOMBREUSES UNE NÉCESSITÉ DE PILOTAGE DE LA QUALITÉ DES DONNÉES PLUS DE DONNÉES, MOINS DE MOYENS MONTÉE EN PUISSANCE DU DIGITAL ET DES INTERACTIONS ENTRE LES CANAUX
  7. 7. ENJEUX ORIENTÉS CLIENT DROIT A L’OUBLI Page 9 ANALYSE DE PARCOURS CLIENTS MESURE DE LA VALEUR CLIENT FIDELISATION SEGMENTATIONS CLIENTS OPÉRATIONNELLES MESURE DE PERFORMANCE DES CAMPAGNES MARKETING CROSS CANAL RECO CROSS CANAL MONITORING QUALITE SERVICE CLIENT FIABILISATION PROCESSUS DE GESTION DE LA RELATION CLIENT PASSAGE D’UNE APPROCHE SILO A UNE LOGIQUE OMNICANAL ET VOUS ? Data Forum – Décembre 2015
  8. 8. ENJEUX ORIENTÉS PRODUIT DES CONTRAINTES RÉGLEMENTAIRES CROISSANTES Page 10 LA GESTION DU MULTI ASPECT (PAYS, ENSEIGNE, LANGUE, USAGE,…) PERSONNALISER ET MULTIPLIER LES CATALOGUES CLIENTS SIMPLIFIER LES PRÉVISIONS ET FIABILISER LE RAPPROCHEMENT AVEC LE RÉALISÉ DECLOISONNER LA GOUVERNANCE DE LA DONNEE PRODUIT FIABILISER LA LOGISTIQUE RISQUE IMAGE PILOTAGE DE LA COLLECTE DES DONNÉES FAVORISER L’INNOVATION / TIME TO MARKET CLARIFIER LE DICTIONNAIRE : OFFRE/PRODUIT/ ARTICLE ET VOUS ? Data Forum – Décembre 2015
  9. 9. DATA GOUVERNANCE 2.0 Data Forum – Décembre 2015 COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ? Les nouveaux enjeux … Rappels sur la gouvernance des données Approches de valorisation de la gouvernance des données Big Data et gouvernance, quels enjeux ? 1 2 3 4 Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5 Questions ?6 Page 11
  10. 10. GOUVERNANCE DES DONNÉES DE RÉFÉRENCE 12 LES 3 DIMENSIONS DE LA GOUVERNANCE •Modèle de gouvernance •Acteurs, rôles et responsabilités (data Owner, data Producer, data consumer, data steward) •Comitologie de la gouvernance •Dictionnaire •Politiques de sécurité, cycle de vie, traçabilité,… •KPI et règles de qualité •Solution Master data Management •Solution de profiling des données •Outil de qualité des données •Solution d’échange Organisation 3. Identify Domain SMEs and Stakeholders 8. Mentor Stewards 6. Recognize Data Definer, User, and Producer Stewards 2.1.1 Build Team DataQuality Team- Business& DataAnalysts DataDomain Steward LOB/Functional AreaDataSteward Coordinator DataSteward Committee Data Governance Council 4. Identify SMEs for Applications Resource Checklist Template Process Manual 5. Note Potential Data Stewards During Domain Definition Resource Checklist Template Steady State: DG Council and Data Steward Committee* are Established 9. Mobilize Data Stewards 2.1.2.7 End 1. Select Data Domain Steward Resource Checklist Template 2. Map Data Domain to Lines of Business * If Data StewardCommittee is not yet Established, LOB Coordinators (who will eventually be on it) will serve this function 7. On-Board Stewards Resource Checklist Template 2.1.2 Build Common Definition (Continued) LOB/Functional AreaDataSteward Coordinators DataQuality Team-Modeler DataQualityTeam-Business Analyst DataDomain Steward No Yes 16. Update Glossary of Terms with CLDM Terms 2.1.3 14. Validate Data Element List and Conceptual Model 8. Conduct Subject Area-Focused JAD Session 11. Update Conceptual Data Model 10. Document Data Standards & Rules Findings 2.1.2.4 17. Validate Glossary of Terms Glossary of Terms Template DQ Rules & Standards Template 9. Document Business Definition Findings Glossary of Terms Template DQ Rules & Standards Template Glossary of Terms Template 1.3.112. Update Subject Area List 15. Initiate CLDM Maintenance Process 2.1.2.7 JAD Session Guide 13. Have All Subject Areas Been Sufficiently Explored? 15. Initiate CLDM Maintenance Process 6. Create JAD Session Guide and Draft Element List 2.1.2 Build Common Definition LOB/Functional AreaDataSteward Coordinators DataQuality Team-Modeler DataQualityTeam-Business Analyst DataDomain Steward 5. Obtain Participant Time JAD Session Guide 3.Validate Domain Scope Scope Summary Template 2.1.1.3 2. Determine Domain Boundaries 4. Create Conceptual Data Model Scope Summary Template Data Governance Council Initiates Domain Definition 2.1.2.8 CLDM 7. Prepare Pre- JAD Session Communications 1. Create Domain Boundaries Draft Subject Area List 2.1.2.11 7. Verify DQ Rules and Standards 4. Create Draft DQ Rules and Standards 2. Gather Information on Data Elements 8. Validate DQ Rules & Standards 1. Review Elements in DQ Rules & Standards 2.1.3 Build Data Quality Rules and Standards DataQualityTeam-BusinessAnalyst 9. Capture Dashboard/ Scorecard/Reporting Requirements/ Scope LOB/Functional AreaDataSteward Coordinators Data Domain Steward DataQuality Scorecard Team Yes No Yes No DQ Rules and Standards Template 6. Conduct Additional JAD Sessions or Meetings DQ Rules and Standards Template DQ Rules and Standards Template 10. Create Data Quality Dashboard Mock-Up 2.1.2.14 DQ Rules and Standards Template DQ Rules and Standards Template 1.3.1 2.3.2 DQ Rules and Standards Template 12. Mock-Up Meets Needs? 5. Is More SME Input Needed? 3. Determine Application Instances of Data Elements DQ Rules and Standards Template 11. Validate Dashboard Mock- Up DQ Rules and Standards Template Processus Solution Gouvernance des Données La gouvernance des données est un cadre de contrôle qualité visant à évaluer, gérer, exploiter, optimiser, contrôler, entretenir les données de l’entreprise… Elle intègre 3 dimensions Data Forum – Décembre 2015
  11. 11. GOUVERNANCE DES DONNÉES Page 13 Data Forum – Décembre 2015 Suivi d’activitéReporting mensuel des ventes, des stocks, reporting suivi budget Processus d’Achat, processus de vente, processus Marketing,.. Commandes clients, factures fournisseurs, … Statique Provisoire Stable Gestion de la grille tarifaire, Contrat cadre achat sur une famille de produit Tarif de vente d’un produit pour un client Gestion des produits, des clients, des assets, des employés, des fournisseurs Intégration d’une typologie de métiers, d’une nouvelle famille de produits Article, Fournisseur, Client, Structure, employé Type de produit, type de structure, les pays, les régions Indicateur de Reporting Donnée transactionnelle Master Data Conditionnel Master Data Entreprise Data Périmètre des données de référence, gérées par le MDM Périmètre géré par les Applications transactionnelles Périmètre géré par la BI PYRAMIDE DES DONNEES…
  12. 12. DATA GOUVERNANCE 2.0 Data Forum – Décembre 2015 COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ? Les nouveaux enjeux … Rappels sur la gouvernance des données Approches de valorisation de la gouvernance des données Big Data et gouvernance, quels enjeux ? 1 2 3 4 Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5 Questions ?6 Page 14
  13. 13. VALORISATION D’UNE DEMARCHE DE GOUVERNANCE Page 15 Les données de références (Client, Produit,…) alimentent les processus. Les données de référence sont le carburant des processus. Les processus métiers produisent de nouvelles données (Contrat, commande, offre,…) à partir des données de références. Les KPI Business sont en lien direct avec les processus et permettent d’en mesurer leur efficacité Data Forum – Décembre 2015 LES DEUX APPROCHES DE VALORISATION Par la qualité des données Par l’efficacité des processus
  14. 14. VALORISATION D’UNE DEMARCHE DE GOUVERNANCE Page 16 PAR LA QUALITÉ DES DONNÉES Data Forum – Décembre 2015 Data Quality Assessment sur un ensemble de données Recueil des « Pains » et analyse des impacts sur les processus métiers et identifications des acteurs Production d’un ensemble d’exigences. Définition des KPI business en lien avec les KPI Data Quality Nouveaux « Besoins » non couverts Pilotage de l’amélioration des KPI qualité des données Projection sur le système d’information Mise en place de la gouvernance et orchestration des actions Extension du périmètre à d’autres données
  15. 15. VALORISATION D’UNE DEMARCHE DE GOUVERNANCE Page 17 PAR LA MESURE DE L’EFFICACITÉ DES PROCESSUS Data Forum – Décembre 2015 Identification d’un processus métier avec un enjeu business Identification des « data » consommées par ce processus et des acteurs Définition des KPI business en lien avec les KPI Data Quality Projection sur le système d’information Mise en place de la gouvernance et orchestration des actions Extension du périmètre à d’autres processus Pilotage de l’amélioration des KPI processus Business
  16. 16. Référentiel et orchestration Pas de consolidation ni de référentiel central MISE EN PLACE DE LA DATA GOUVERNANCE Page 18 EN FONCTION DU MODÈLE ET DES EXIGENCES Data Forum – Décembre 2015 • Monitoring Data Quality • Data stewardship • Orchestration • Dé doublonnage • Règles de data quality • Monitoring Data Quality • Data stewardship Modèle de gouvernance Modèle d’implémentation de la gouvernance 1. Décentralisé 3. Centralisé2. Fédéré Les pays, unités de gestion et domaines fonctionnels agissent en totale autonomie tout en essayant de maintenir des normes communes Un point central de gouvernance fournit un point de contrôle au niveau global de l’entreprise. Une gouvernance partagée est réalisée avec des responsabilités partagées sur l’ensemble des niveaux La gouvernance de données centrale fournit un point de contrôle unique au niveau de l'entreprise pour la prise de décision. Les autres niveaux ont peu ou pas de responsabilité. Country Corporate Region Country Corporate Region Country Corporate Region Référentiel central • Point d’acquisition des données • Règles de data quality • Monitoring Data Quality • Data stewardship
  17. 17. DATA GOUVERNANCE 2.0 Data Forum – Décembre 2015 COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ? Les nouveaux enjeux … Rappels sur la gouvernance des données Approches de valorisation de la gouvernance des données Big Data et gouvernance, quels enjeux ? 1 2 3 4 Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5 Questions ?6 Page 19
  18. 18. GOUVERNANCE ET BIG DATA APPLICATION DataWarehouse DataMarts S.I. ENTREPRISE APPLICATION APPLICATION Data Forum – Décembre 2015Page 20 L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER
  19. 19. Référentiel S.I. ENTREPRISE APPLICATION DataWarehouse DataMarts S.I. ENTREPRISE APPLICATION APPLICATION Data Forum – Décembre 2015Page 21 GOUVERNANCE ET BIG DATA L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER
  20. 20. DataLake Référentiel S.I. ENTREPRISE APPLICATION DataWarehouse DataMarts S.I. ENTREPRISE APPLICATION APPLICATION Data Forum – Décembre 2015Page 22 GOUVERNANCE ET BIG DATA L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER
  21. 21. S.I. ENTREPRISE Découverte/mining Expérimentation (Dis)Qualification Evolutions S.I. DataLake Référentiel S.I. ENTREPRISE APPLICATION DataWarehouse DataMarts S.I. ENTREPRISE APPLICATION APPLICATION Data Forum – Décembre 2015Page 23 GOUVERNANCE ET BIG DATA L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER DataLab Connexions SI 360° Sandbox
  22. 22. BIG DATA OPEN DATA PARTENAIRES S.I. ETENDU OBJETS (IoT) … SOCIAL S.I. ENTREPRISE Découverte/mining Expérimentation (Dis)Qualification Evolutions S.I. DataLake Référentiel S.I. ENTREPRISE APPLICATION DataWarehouse DataMarts S.I. ENTREPRISE APPLICATION APPLICATION Data Forum – Décembre 2015Page 24 GOUVERNANCE ET BIG DATA L’ENRICHISSEMENT CONTINU DES USAGES MÉTIER DataLab Connexions SI 360° Sandbox
  23. 23. Page 25  Une fois les sources de données identifiées il est nécessaire de les documenter pour les rendre exploitables et en gérer les évolutions. HETEROGENEITE •Formats •Structures •Multilinguisme •… QUALITE •Pertinence •Complétude •Confiance •Fraicheur •... FACTEUR TEMPS •Pertinence des données Vs Temps •Accessibilité Vs Temps •Durée optimale de consommation •… Comment les données vont être intégrées dans un schéma unique ? Les données atteignent-elles les exigences métier ? Quelles modalités de transformation et de nettoyage ? Quelle fréquence de collecte ? Doit-on stocker les données ou pas ? GOUVERNANCE ET BIG DATA FOCUS SUR L’EXPLOITABILITE ET L’UTILISABILITE DES SOURCES
  24. 24.  Selon la nature des sources de données et le contenu, la matière manipulée peut être sensible et son exploitation peut exposer l’organisation à des risques.  Il est donc nécessaire de mettre sous gouvernance les risques. Page 26 Réglementation • Conformité réglementaire • Provenance des données • Contenus • Usages • Conservation • … Propriété • Consentement du propriétaire : • Usages • Conditions • Durée • … Autres • Quels autres risques : • Business • Réputation entreprise • Confiance clients / Partenaires • …  Les usages des données sont-ils conformes à la réglementation en vigueur ?  Ce facteur est assez complexe du fait de l’évolution constante des règles et leur variété.  Le propriétaire des données est-il informé et consentant ?  Comment protéger ses données ?  Peut on anonymiser les données ?  Y-a-t-il d’autres risques ? GOUVERNANCE ET BIG DATA FOCUS SUR LA GESTION DES RISQUES
  25. 25. DATA GOUVERNANCE 2.0 Data Forum – Décembre 2015 COMMENT VALORISER LA GOUVERNANCE DE VOS DONNÉES ? Les nouveaux enjeux … Rappels sur la gouvernance des données Approches de valorisation de la gouvernance des données Big Data et gouvernance, quels enjeux ? 1 2 3 4 Pourquoi choisir l’expertise de MICROPOLE ?5 Questions ?6 Page 27
  26. 26. POURQUOI CHOISIR L’EXPERTISE DE MICROPOLE ? Page 28 Partenariats et certifications avec les principaux éditeurs du marché. UNE SOLIDE EXPERTISE SECTORIELLE Capitalisation et références dans tous les secteurs : industrie, pharmacie, distribution , luxe, banque & assurance. Des accélérateurs pour les principaux domaines. UNE ÉQUIPE DÉDIÉE DEPUIS 2005 60 projets de gouvernance des données réalisés. Practice Data Gouvernance > 100 consultants. Capitalisation de l’expertise et des méthodologies. UNE METHODOLOGIE EPROUVEE Consulting, build & run. Démarche agile adaptée aux solutions. Accompagnement sur l’ensemble des étapes du projet de gouvernance. Approche d’urbanisation pragmatique. Leader sur l’accompagnement des projets de gouvernance de la donnée, de Data Quality et de Référentiel (MDM/PIM) DES SOLUTIONS ADAPTÉES À CHAQUE PROBLÉMATIQUE Data Forum – Décembre 2015
  27. 27. PARMI NOS 60 RÉFÉRENCES Page 29 Gouvernance des données Client Scénario de bascule vers une vision ‘Personne’ des individus et des personnes morales, préconisation sur le partage d’informations entre tous les acteurs de la relation client Projet Préference Référentiel Produit/Formule : Maitrise du cycle de vie des données cœur des processus et alignements des forcasts et des réalisés. Gouvernance des données produits/offre Clarification de la gouvernance entre les notions d’article/produit/offre dans le cadre de la digitalisation des processus Marketing et Sales Référentiel Tiers et pièces détachées Optimisation des processus clients et optimisation des coûts des stocks de pièces détachées. Data Quality Service Mise en qualité des données clients en amont d’une migration du CRM. Référentiel Entreprise Data Gouvernance des données produits/offres et nomenclatures pour fiabiliser les processus de pilotage financier Gouvernance des données Produits Définition et mise en place de l’organisation, la consolidation et la diffusion des données Produits en cohérence avec les processus métiers Référentiel Client Unifié Mise en œuvre d’un référentiel unifié des données clients issues des agences du réseau SA pour l’optimisation des campagnes marketing Data Forum – Décembre 2015
  28. 28. NON GÉRÉ ET VOUS ? Page 30 PÉRENNISATION Surveillance de la qualité de données. Mise en place du programme (Organisation, monitoring, instances,…). CADRAGE Evaluation des données : périmètre, cycle de vie, administration Audit non qualité des données Définition du modèle de gouvernance INITIALISATION PROFILING Audit des données sources Rapprochement Qualité des données et exigences métier. Cadrage des priorités et lotissement IMPLÉMENTATION (MDM/BUS/ESB/DQM) Alimentation Nettoyage et Standardisation Décomposition (Parsing) et Enrichissement Rapprochement. Stockage Publication et Couches de services CONTRÔLÉ PROACTIF INTÉGRÉ GÉRÉ EN RÉACTION Data Forum – Décembre 2015Page 30
  29. 29. MERCI DE VOTRE ATTENTION Siège : 91-95, rue Carnot - 92300 Levallois-Perret – France Tel : +33 (0)1 74 18 74 18 www.micropole.com Pascal ANTHOINE Directeur de la Practice Data Governance panthoine@micropole.com Data Forum – Décembre 2015Page 31

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