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

1. PETIT DEJEUNER
BUSINESS INTELLIGENCE
ET DATA MANAGEMENT
Mardi 14 octobre 2014

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. 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. 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. 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.  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 ?
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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
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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. Thème N°2 : Quels usages pour les données externes au système
d’information de l’entreprise ?
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 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. Thème N°2 : Quels usages pour les données externes au système
d’information de l’entreprise ? M. Pascal TERRAUBE
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11. 11
Quels Indicateurs Clients ont besoin d’être pilotés ?
Ventes
Marque / Image Search Social Media
Visites Sites Visites Magasins Call Center

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.
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13. Exemple du process du traitement des données internes et externes :
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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. Thème N°3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?
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 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. 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. • 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. Conclusion
Marina PRIVAT – Nelly DUBREUIL
PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET DATA
MANAGEMENT