Table ronde BI 14-10-2014 - ALTRAN

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Présentation et animation effectuée le 14-10-2014 dans le cadre d'une table ronde autour de la BI et du Data Management chez ALTRAN

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Table ronde BI 14-10-2014 - ALTRAN

  1. 1. PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA MANAGEMENT Mardi 14 octobre 2014
  2. 2. Introduction Marina Privat - Directeur Opérationnel des Solutions IT Nelly Dubreuil – Directrice de Business Unit BI & Data Management PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA MANAGEMENT
  3. 3. PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA MANAGEMENT Programme de la matinée Accueil et petit déjeuner Introduction Présentation des intervenants Tables rondes Restitutions et conclusion
  4. 4. PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA MANAGEMENT Présentation des thèmes et des intervenants Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet décisionnel ? M. Emmanuel CHAMPOMMIER Thème 2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ? M. Pascal TERRAUBE Thème 3 : Où se situent les frontières du décisionnel ? M. Pascal BRIER
  5. 5. Restitution tables rondes Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet décisionnel ? Thème 2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ? Thème 3 : Où se situent les frontières du décisionnel ? PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA MANAGEMENT
  6. 6.  Pourquoi une démarche qualité de données ?  Quels sont les moyens (organisation, ressources, outils, méthodologie) à mettre en œuvre pour assurer la qualité des données ?  Quels sont les indicateurs/seuils de tolérance permettant de mesurer la qualité des données ?  Comment intégrer cette démarche de qualité de données en amont des projets ? Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet décisionnel ? 6
  7. 7.  Rencontrer le « Data Quality Manager » : quels sont ses enjeux, ses motivations?  Lui présenter la démarche et l’y faire adhérer  Identifier avec lui une équipe de propriétaires des données (« data owners »)  Définir le périmètre de données à mettre sous contrôle. Commencer petit, imaginer grand… Etape 1 – Kick-off  A l’aide de workshops incluant le « data quality manager » et les « data owner »  Etablir les règles à vérifier sur les données du périmètre  Définir les instruments de surveillance de la qualité des données  Démarrer par une étape de maquettage des règles à vérifier et des instruments du « data quality manager » Etape 2 – Build  Industrialiser la maquette construite à l’étape précédente  Etablir un plan de remédiation initial sur les défauts constatés  Accompagner le « data quality manager » sur le suivi du plan de remédiation initial et s’assurer de la mise en œuvre d’une gouvernance DQ appropriée pour la suite Etape 2 – Run Thème 1 : Comment aborder la qualité de données dans un projet décisionnel ? M. Emmanuel CHAMPOMMIER 7
  8. 8. Tables rondes Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet décisionnel ? Thème 2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ? Thème 3 : Où se situent les frontières du décisionnel ? PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA MANAGEMENT
  9. 9. Thème N°2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ? 9  Pourquoi l’entreprise a-t-elle besoin de données externes ? Qui en a l’utilité ?  Comment sélectionner et valoriser les données externes ? Où allons-nous chercher les données ?  Quels sont les moyens nécessaires à l’intégration des données externes au SI de l’entreprise ?
  10. 10. Thème N°2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ? M. Pascal TERRAUBE 10
  11. 11. 11 Quels Indicateurs Clients ont besoin d’être pilotés ? Ventes Marque / Image Search Social Media Visites Sites Visites Magasins Call Center
  12. 12. Media (DI) : • Media Spend • GRPs • Competitive spend • SOV • Social Media • Display • Search • Brand Tracking • Social Listening Marketing (DE) : • Sales & transactions • Call center • Store visits • Direct Marketing • Catalogues • Mobile • Site data • Weather data • Macro data Utilisation des données internes à l’entreprise (Media) et des données externes (Marché, client, etc …) pour définir des KPI publiés via des dashboard et utilisés pour des projections. 12
  13. 13. Exemple du process du traitement des données internes et externes : 13
  14. 14. PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA MANAGEMENT Tables rondes Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet décisionnel ? Thème 2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ? Thème 3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?
  15. 15. Thème N°3 : Où se situent les frontières du décisionnel ? 15  Quelles sont les limites des SI décisionnels actuels ?  A quoi cela sert d’intégrer des données qui ne servent pas à la prise directe de décision pour l’entreprise ?  Comment éviter les dérives dans l’utilisation des données externes ?  Quel impact sur l’organisation des entreprises ?
  16. 16. Which technologies are most transforming your life? (Source: White House report) • Le Big Data est un phénomène structurant et pérenne • « La donnée au service des affaires » • L’Internet des Objets en fait une technologie qui dépasse les frontières de l’IT Thème N°3 : Où se situent les frontières du décisionnel ? M. Pascal BRIER
  17. 17. • Techniques:  Scalability Data /simulation  Qualité des Données externes  La problématique des corrélations  L’effet « Chambre d’écho » • Socio-économiques  Privacy /anonymisation  Quelles données nous appartient/que peut-on utiliser? • Corporate  Comment assure t’on le partage des responsabilités (CXO) Thème N°3 : Où se situent les frontières du décisionnel ? M. Pascal BRIER
  18. 18. Conclusion Marina PRIVAT – Nelly DUBREUIL PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA MANAGEMENT

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