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Data Quality Presentation.pptx

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  1. 1. Data Quality Project
  2. 2. Introduction  La qualité des données un des soucis majeurs pour le SI  Le projet Data cleaning a été initié pour résoudre cette problématique  Objectif : nettoyage des données clients  Périmètre : Organisation des dossiers Physiques /Maj de la base à partir des dossiers clients actuels / Numérisation  Planification : sur 3 phases : 5 agences / Généralisation / enrichissement de la base
  3. 3.  Processus : Constituer un dossier physique client à partir des dossiers comptes Identifier les dossiers inexistant, les dossiers incomplets, les dossiers non actualisés Etablir une fiche pour chaque dossier client, pour marques dessus les informations à corriger sur le système Corriger la base de données à partir des annotations inscrites sur les fiches Numériser et archiver le dossier client Data cleaning
  4. 4.  Une contrainte Majeure qui a conditionné la suite : La décision d’adopter CIS après le démarrage des travaux du projet I. La migration prévue sur AS400 annulée Impossibilité de continuer toutes les étapes du processus (étape de correction sur le système) Décision de continuer sur la partie manuelle du processus et reporter les corrections II. Les données obligatoires exigées par CIS dépassent le contenu disponible dans les anciens dossiers Sur CIS La confirmation se fait par écran entier -> impossibilité de modification unitaire (par zone) détaillée Décision d’arrêter le processus : agence 28 n’a pas été traitée Data cleaning
  5. 5. 20 150 dossiers clients ( Laissant de coté les dossiers du personnel , les clients de plusieurs agences , les comptes indisponibles )  2048 : Dossiers inexistants 10%  5734 : Dossiers incomplets 28%  1084 : Dossiers non actualisées 5%  11 284 : Contrôlés et corrigés sur fiches  7000 : Numérisés (listes détaillées communiquées aux agences concernées ) Contrôle des données migrées sur CIS : • Modification sur système : 4000 Clients ( Correction des Numéros pièce d’identité , noms et comptes joints ) • Contrôle des identités en double : 9009 comptes ( dont 3573 appartiennent au lot des 4 agences traitées) Data cleaning
  6. 6.  Nécessité de se resituer par rapport au nouvel environnement CIS , en prenant en considération : Nouvelle structure de donnée et nouvelle logique du programme différente d’Oracle Des Données obligatoires qui n’étaient pas disponibles Un aspect réglementaire plus développé (FATCA & AML) Attribution d’un niveau de risque pour chaque client : LR / MR / HR Actualisation périodique (cyclique) des données selon le niveau de Risque Possibilités d’interaction avec d’autres applicatifs (Cashier) : Indicateur DQ (Indicateur de la qualité des données) C I S
  7. 7.  Fonctionnement du mécanisme DQ L’indicateur DQ est positionné automatiquement par CIS lorsque certaines conditions sont détectées :  Inexistence de données obligatoires  Périodicité de l’actualisation des données dépassée (selon niveau de risque) DQ interagit avec l’environnement applicatif (Cashier) : un message d’alerte (non bloquant) L’opérateur sollicite Le client pour remplir un formulaire de mise à jour de ses données DQ sera annulé après qu’une mise à jour des données est faite (back office ) Data Quality
  8. 8.  faisabilité :  Action de grande envergure : Lors de l’initialisation de DQ , toute la population des clients de la banque est concernée .  Convenir sur certain prérequis : • Périmètre de l’action (base données / dossier client / archivage E & P ) ? • Processus adéquat ? • Organisation : Equipe permanente ou projet ? supervision de l’équipe ? rattachement ? • Degré d’efficacité ? Data Quality
  9. 9. Statistiques
  10. 10. Scenarios 1. Actualisation totale de la Base ET simultanément reconstitution totale des dossiers  Faisabilité , Efficacité , uniformité  Non adhésion des clients  Non adhésion du personnel 2. Actualisation de la base PUIS reconstitution des dossiers dans un 2ieme temps  Commercialement Non recommandé 3. Actualisation de la base et reconstitution dossier selon la situation processus adéquat ? Data Quality
  11. 11. Data Quality Résoudre sélectivement : par groupe d’agence , par catégorie client Uniformité , faisabilité Prendre en charge la Gamme Retail (démarrage) Entamer un travail préliminaire pour chaque agence :Identifier les clients incomplets et inexistants Efficacité , adhésion du personnel Appliquer les 2 premières étapes de l’ancien process pour chaque agence simplifier la récupération de l’information (formulaire) Adhésion du client Identifier les informations obligatoires à fournir par le client Prendre en charge les modifications spontanées ( gagner sur le volume) Efficacité (Retail) Période d’observation (pilote) : 21,27,80 (Tous les critères ) 2 mois Max Action de sensibilisation pour l’agence pour l’introduire dans le contexte du projet. Adhésion du personnel Commencer par 21, 27 ,80 (sur le site de l’agence)
  12. 12. Merci Pour Votre Attention

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