La Data est omniprésente, mais cette richesse potentielle pour une entreprise ne peut délivrer de la valeur et s'activer opérationnellement qu'à certaines conditions. Programme de la formation : Les enjeux de la Data au cœur de sa stratégie d'entreprise - L'importance de définir une ambition Data pour l'entreprise - Dessiner une feuille de route : pourquoi, comment, et avec quel niveau d'investissement ? - Les 8 dimensions clés d'un projet ou d'une transformation Data (organisation, usages, technologie, RH et compétences, réglementaire…) Les données et la valeur des données - Les différents types de données, et la richesse des données non structurées (texte, images, vidéos…) - L'importance de la gouvernance des données et comment réussir à la développer dans l'entreprise ? - La valeur des données tient dans ses usages : cas d'applications multi-sectoriels avec l'IA comme accélérateur de performance - Les différents modèles de valorisation et de monétisation L'organisation pour le succès des projets Data - Les principaux schémas d'organisation Data - Equipes, compétences RH (hard et soft skills) et mode de fonctionnement pour le succès des projets Data Formation animée par François Le Corre

1. FORMATION
IT - Digital - Management

2. 2
Placer la Data au cœur de
la stratégie d’entreprise !
21 octobre 2021
Formation flash animée par :
• François Le Corre - Fondateur ROUND DATA
Consultant indépendant - Expert Data
En coanimation avec :
• Virginie Mazza - Directrice pôle
Digital et Multimédia

3. Avant de rentrer dans le vif du sujet 3

4. La Data, élément stratégique du marketing digital 4
Depuis longtemps présente dans nos offres IT, la data est maintenant présente
dans nos offres Marketing Digital.
Pourquoi ?
Car c’est l’un des leviers principaux du marketing.
Quels sont les avantages de la data marketing pour votre performance business ?
Acquérir plus de prospects,
Engager ses clients,
Rentabiliser ses investissements…

5. …pourquoi intégrer la data dans sa stratégie d’entreprise ?
Pour cette raison si bien résumée par le directeur de Kompass France, société
dont l’ADN est la data
…c’est bien la data qui reste le carburant propice au développement de vos
performances et de vos résultats commerciaux.
Vous l’avez compris, la data est purement et simplement stratégique.
Et au-delà du marketing… 5

6. 6
Placer la Data au cœur de
la stratégie d’entreprise !

7. Sommaire
• Présentation de l’intervenant
• Les données et la valeur des données
• L’enjeu de la Data au cœur de la stratégie d’entreprise
• L’organisation pour le succès des projets et de la transformation Data
• Conclusion
7

8. 8
Présentation de l’intervenant
François le Corre
• Conseil et Direction de mission Data
Audit, diagnostic et feuille de route Data,
transformation par la Data, animation pour émergence
de cas d’usage, mise en place de Gouvernance des
données, monétisation des données, projets Data et
analyses comportementales/modèles IA
• Management, Management de Transition,
Et Pilotage d’activité Data
• Enseignement, Formation Et Coaching Data et IA
Université de Paris, ESG/MBA Big Data, SKEMA,
WebschoolFactory, Paris II (Assas) M2 Marketing &
Communication
CONSULTANT DATA
25 ans d’expérience
Fondateur

9. 1. LES DONNEES
ET LA VALEUR DES DONNEES

10. Notre Monde 10
Le monde est aujourd’hui
« DONNEES »

11. Une Data omniprésente 11
Où obtenir l’information
de la vitesse de développement de l’immobilier en Chine ?

12. Une Data omniprésente 12
Quels sont les sources de données de la météo ?
UK Met’Office

13. Une Data omniprésente 13
Comment connaît-on le niveau de sécurité des personnels
sur un chantier à chaque instant ?

14. Une Data omniprésente 14

15. Une Data omniprésente 15
Femme
Cheveux bouclés
Sacs jaunes
Joie/plaisir
DATA DATA DATA

16. Une Data omniprésente 16

17. Les sources et types de données 17
SYSTÈMES MÉTIERS
TRANSACTIONNELS
(CONTRATS, ACHATS,
SOLLICITATIONS CLIENT,
LOGISTIQUE, …)
TRACES INTERNET / NAVIGATION
IoT
DATA EXTERNE
OPEN DATA
DÉCLARATIF
CONSO & ATTITUDES
PANELISTES
Données géographiques, Météo,
Trafic, Consommation énergie, Infos
socio-éco, Sinistres …
Comparateurs, Avis
consommateurs, prix
concurrents, …
Échanges Machine2Human,
Machine2Machine
Consommateurs, objets,
déplacements, …
SOCIAL
CONCURRENCE
GÉOLOCALISATION
Sites, applis, … comportements
Reconnaissance personnes/objets,
comportements, …
IMAGES ET VIDEOS
MEDIA DIGITAL
Adserveurs, bidrequest RTB,
impressions, …
DATA
Réseaux Sociaux pro et
perso, Blogs, …

18. 18
Les sources et types de données

19. 19
Les sources et types de données

20. 20
Les sources et types de données
Google Trends
Scrapping sur
réseaux/blogs, …
Nb de requête du mot « Bougie » en France sur Google

21. 21
La valeur des données

22. Data + Contexte = Valeur 22
DATA VALEUR

23. Data + Contexte = Valeur 23
« Sophie »
« 45 – 55 ans »
DATA
Communication
relationnelle
Communication
relationnelle
PERSONNALISEE

24. Data + Contexte = Valeur 24
Cette femme peut être qualifiée de fan d’une
marque et donc pourrait faire partie d’un
programme d’ambassadeurs de la marque.
Femme
Cheveux bouclés
Sacs jaunes
Joie/plaisir
DATA
Cette cliente devient
ambassadrice dans
un programme

25. Statut et mode de valorisation 25
« La valeur de la donnée tient dans ce que l’on en fait »
Actif
stratégique
Outil opérationnel
Levier de
performance
MODE DE VALORISATION
STATUT POUR L’ENTREPRISE
Utiliser les données internes
Partager les données avec des partenaires
Vendre/louer des données
Vendre le savoir-faire
sur le traitement des données

26. Les grandes applications de la Data 26
Accélération business
Expérience/Engagement clients et
professionnel, ROI campagnes,
Acquisition (CRM et Media),
Augmentation ventes, gestion du
churn, diversification activité, création
de nouveaux services
Optimisation productivité
Coût fabrication, chaîne logistique,
coût relation client, robotisation des
tâches
Valoriser patrimoine
Valoriser l’entreprise / actif data
Monétisation des données et services
associés
Différenciation marché
La data comme actif stratégique et
différenciant (personnalisation)
Nourrir l’image inno
Préférence de marque, attractivité des
talents, …
Vertu projet fédérateur et Montée en compétence
Quel rôle je souhaite faire jouer à la Data pour mon entreprise ?

27. Cas distribution spécialisée parfumerie 27
► CONTEXTE
Une enseigne de distribution spécialisée en
soins/parfumerie, performante sur l’axe « Parfum »
souhaite doper les ventes sur les produits « soins » par
une approche davantage personnalisée de ses clientes.
► RESULTAT
• 20% de ventes additionnelles grâce à des mailings
ciblés auprès des clientes les plus appétentes
► PROJET
• Construction d’un score d’appétence à l’axe « Soin »
• Ciblage des clientes à plus forte probabilité d’achat de
ce type de produit (campagne emailing)

28. Cas entreprise de services 28
► CONTEXTE
Comprendre ses différents types de client et optimiser
l’allocation des moyens en fonction de la valeur client
► RESULTAT
• Des forces commerciales qui optimisent leur temps et
la générosité sur les offres commerciales
► PROJET
• Définition et partage de la Valeur client
• Construction d’une segmentation RFM
• Construction des fiche profil par segment client
• Recommandation d’actions

29. Cas enseigne spécialisée de sport 29
CHAUSSURES
ACCESSOIRE
CARTO
TEXTILE MONTAGNE
PARAMEDICAL
MATERIEL
► CONTEXTE
Comment développer la valeur client au travers d’offres
personnalisées ?
► RESULTAT
• Identification de bundles d’offre (3 produits / -
10%)
• Aide au merchandising (réaction d’univers)
• Push d’offres personnalisés par client
► PROJET
• Analyse fine des ventes des clients en identifiants les
produits achetés conjointement avec d’autres.

30. Cas dans l’industrie pharmaceutique 30
► CONTEXTE
La BU Grand Public souhaitait mieux maîtriser la prévision
des ventes à court terme pour orienter plus efficacement
ses actions commerciales
► RESULTAT
Une prévision des ventes à M+3 deux fois plus fiable.
• Economies promotionnelles
• Limitation du manque à gagner
Enjeu de 5 à 10% de marge
► PROJET
• Construction d’un outil fiable de prévision du CA des
commandes des 22.000 officines
Data : Historique des commandes, pathologies,
météorologie, investissements publicitaires, intensité
terrain des délégués pharmaceutiques, ruptures de stock,
incentives commerciales, …

31. Mais encore … 31
Détection de la fraude
Optimisation de tournées des agents
de maintenance sur le terrain
Anticipation de l’impayé Limitation du churn
Identification de nouvelles
tendances marché

32. Mais ATTENTION … 32
Pas de données à valeur et pérennes
sans une bonne
Gouvernance des données

33. La gouvernance des données, un travail de tous les instants 33
Une donnée, c’est quelque chose de vivant, à valeur, il faut donc savoir
l’entretenir. C’est un travail de fond et de tous les instants.

34. Les composantes de la Gouvernance des données 34
Un vocabulaire
commun, des
indicateurs et des
règles de calcul
partagés
dans l’entreprise
1 politique
générale /
Stratégie
d’investissement
dans les données
(acquisition, …)
une charte de
l’utilisation /
éthique,
compliance
privacy/GDPR,
sécurité
Des outils et process
pour orchestrer cette gouvernance, monitorer la qualité de la donnée, stocker la documentation, …
Rôles et
responsabilités
sur l’ensemble de
la (des) chaîne(s)
de valeur de la
donnée
Traçabilité /
documentation
des données
(carto), des flux,
des règles de
gestion, de
l’exploitabilité des
données, des
modèles et de leur
performance
Pilotage de la
qualité des
données :
définition de la
criticité des
données,
monitoring de la
qualité des
données, cleaning,
normalisation, …
Une organisation et une animation de la gouvernance, avec acculturation :
des responsables de la Data Gouvernance + comités à plusieurs niveaux

35. La gouvernance des données, vue comme réellement importante 35
Etude ROUND DATA menée en juin 2021
auprès de 82 professionnels de tous secteurs d’activité
Quel est d’après vous l’impact d’une non gouvernance des
données sur la performance de l’entreprise, sa productivité ?
Près de 50% des interviewés
considèrent un impact de + de 10% sur
la performance de l’entreprise
Quel est l’item le plus important
dans la performance marketing ?
Sources : Etude Forrester, mi-2019
1er item
1% 3%
22%
28%
26%
20%
0% - 1%
1% - 3%
3% - 5%
5% - 10%
10% - 20%
+ 20%

36. La gouvernance des données, vue comme réellement importante 36
14%
62%
22%
1%
1. Absolument pas
2. Plutôt pas
suffisamment
3. Plutôt suffisamment
4. Tout à fait
Etude ROUND DATA menée en juin 2021 auprès de 82
professionnels de tous secteurs d’activité
Pensez-vous que votre entreprise investit
suffisamment dans la gouvernance des données ?
Seul 1/3 des entreprises possèdent une
structure dédiée de gouvernance des données
Quelques unes gèrent la gouvernance des
données en mode distribué
+ 1/2 des entreprises ne possèdent aucune
organisation ni fonction de gouvernance des
données
Benchmark ROUND DATA menée en avril 2021
auprès de 24 sociétés sur les organisations Data
Zoom structuration des entités de gouvernance des
données
+75% des interviewés considèrent que leur
entreprise n’investit pas suffisamment

37. Mais alors pourquoi cette situation actuelle ? 37
1. C’EST COMPLIQUE.
3. CA NE DONNE PAS ENVIE D’INVESTIR. « OU SE TROUVE LE ROI ? »
2. CE N’EST PAS SEXY.

38. 2. L’ENJEU DE LA DATA
AU CŒUR DE LA STRATÉGIE
D’ENTREPRISE

39. Les points clés pour une stratégie Data successful 39
1. Être lucide sur ce que la Data peut apporter
(et ne peut pas apporter)
2. L’importance d’écrire une ambition Data
3. Les 8 dimensions d’un programme Data
4. Dessiner et piloter SA feuille de route

40. 1. Etre lucide sur ce que la Data peut apporter 40
• Ventes x2 via l’IA ?
• NPS +20pts en 6 mois via une vision
client 360 ?
• Campagnes marketing +20% ROI ?
• Churn -2% ?
• Impayé : -5% ?
ON PEUT FAIRE
BEAUCOUP DE CHOSES
AVEC LA DATA …
… MAIS IL FAUT RESTER
LUCIDE SUR « SA VALEUR »

41. 2. L’importance d’écrire une ambition Data 41
Cette ambition est structurante car elle donne le « la » pour le projet ou le
programme de transformation Data.
Cette ambition permet de fédérer autour d’un projet Data clairement
exprimé et garder le CAP.
• A quoi la Data doit-elle servir pour
l’entreprise à court et moyen termes ? Quel
rôle lui faire jouer ?
• Un Big Bang ou dans la continuité ?
• Un levier de performance ou un Asset
stratégique ?
• Au service d’un projet de transformation de
l’entreprise ou indépendant de ce type de
projet ?

42. Les grandes applications de la Data 42
Accélération business
Expérience/Engagement clients et
professionnel, ROI campagnes,
Acquisition (CRM et Media),
Augmentation ventes, gestion du
churn, diversification activité, création
de nouveaux services
Optimisation productivité
Coût fabrication, chaîne logistique,
coût relation client, robotisation des
tâches
Valoriser patrimoine
Valoriser l’entreprise/ actif data
Monétisation des données et services
associés
Différenciation marché
La data comme actif stratégique et
différenciant (personnalisation)
Nourrir l’image inno
Préférence de marque, attractivité des
talents, …
Projet fédérateur et Montée en compétence
Quel rôle je souhaite faire jouer à la Data pour mon entreprise ?

43. 2. L’importance d’écrire une ambition Data 43
La Data au service de l’ensemble des métiers
aide l’entreprise
dans ses réflexions et choix moyen terme,
et à impacter le business par des prises de décisions
éclairées.

44. 2. L’importance d’écrire une ambition Data 44
La Data doit soutenir notre projet à 5 ans
« Plus forts ensemble ».
La Data est un appui pour prendre les bonnes décisions chaque jour
et un révélateur de valeur pour nos clients et pour nos partenaires.

45. 2. L’importance d’écrire une ambition Data 45
La Data doit nous permettre 3 choses :
Piloter l’activité day to day
Mieux comprendre des comportement globaux clients et prospects
Développer les vente par une activation de la data beaucoup plus forte

46. 3. Les 8 piliers d’un programme Data 46
Métier / Cas d’usage
Valeur de la donnée
RH et compétences
Organisation
Culture
Réglementaire
Ethique
Projet
Pilotage
Données
Gouvernance
des données
Solutions
techniques

47. 3. Les 8 piliers d’un programme Data 47
Métier / Cas d’usage - Valeur de la donnée
Accélération business
Expérience/Engagement clients et
professionnel, ROI campagnes, Acquisition
(CRM et Media), Augmentation ventes,
gestion du churn, diversification activité,
création de nouveaux services
Optimisation productivité
Coût fabrication, chaîne logistique, coût
relation client, robotisation des tâches
Valoriser patrimoine
Valoriser l’entreprise/ actif data
Monétisation des données et services
associés
1. Aligner les clients internes sur les
priorités Data pour l’entreprise
2. Piloter le backlog des projets Data en
continu

48. 3. Les 8 piliers d’un programme Data 48
Techno
Infrastructure
Type de bases de données / Modèle de données
Outils Dataviz
Cloud ?
Privé/Public
Type de BDD : SQL NoSQL ?
Solutions temps réel ou pas ?
Environnement de dév Data engineering
Environnement Data Science / IA
Open source ou pas ?
IA/Data Science assisté par plate-
forme ou dev en propre ?
Niveau de sécurité ?
Applications / Activation / Déploiement :
API ? Dockerisation ? …

49. 4. Dessiner SA trajectoire 49
1. Bien savoir où
on souhaite aller :
l’Ambition
2. Bien savoir d’où on part :
un vrai diagnostic
est souvent nécessaire
3. Dessiner et ajuster
SA trajectoire
4. Se laisser l’espace d’essayer
et de faire des erreurs

50. 4. Dessiner SA trajectoire 50
De quoi dépend SA trajectoire ?
L’ambition qu’on se donne,
le rôle que l’on souhaite faire jouer à la Data
Le point de départ, la maturité actuelle
Du temps qu’on se donne
pour atteindre son ambition
Des moyens économiques, voire d’intégration
de nouvelles ressources et compétences

51. 3. L’ORGANISATION
POUR LE SUCCÈS DES PROJETS
ET DE LA TRANSFORMATION DATA

52. 52
La place de l’Humain dans les projets Data
Lorsque l’on pose la question
à des spécialistes de la Data
Le facteur Humain
a une place
CENTRALE
dans les projets Data

53. 53
La place de l’Humain dans les projets Data
LA DATA
EST PARTOUT
mais
L’HUMAIN
EST PARTOUT
DANS
LES PROJETS DATA

54. 54
De quels profils parle-t-on ?
Data
Scientist
Data
Analyst
Data
Architect
Data
Engineer ML
Engineer
ML
Ops
Data
Stewart PO
Data
Chef de projet
Data
Chief
Data Officier Data
coach
Data
Evangelist

55. Business
Métier
Créativité
Curiosité
Envie d’apprendre
/tester
Communication
Mathématiques
Informatique
Métier
Soft skills
Mathématiques
appliqués
Développement
/ Coding
Algorithmie /
Machine L.
Data
Visualisation
55
8 compétences pour les profils Data

56. Créativité
Curiosité
Envie d’apprendre
/tester
Communication
Problème du dernier kilomètre
« Un modèle Machine Learning très
performant, mais que le métier ne comprend
pas ne sera pas utilisé. »
Comment rester update sur les
technos/méthodos dans un monde qui
évolue à vitesse exponentielle ?
Il n’existe pas de recette à appliquer
pour valoriser la data.
La créativité dans la méthode est un
précieux allié.
3 soft skills clés 56

57. 57
8 compétences pour les profils Data
Data
Architecte
Business
Métier
Mathématiques
appliqués
Développement /
Coding
Data Visualisation
Créativité
Curiosité
Envie d’apprendre
/tester
Communication
Data
Scientist
Business
Métier
Mathématiques
appliqués
Développement /
Coding
Algorithmie /
Machine L.
Data Visualisation
Créativité
Curiosité
Envie d’apprendre
/tester
Communication
vs
Algorithmie /
Machine L.

58. Architecture
des systèmes
techniques et
Structuration
des données
Sourcing
et préparation
des données
Exploitation
et valorisation
des données
(analyse,
modélisation)
Mise en
perspective
métier,
utilisation
opérationnelle
Industrialisation
Chief Data Officer
Définit la politique générale et gouverne l’exploitation et de valorisation des données
Le Gouverneur
L’urbaniste
Le maître d'œuvre,
celui qui construit
la route
Celui qui a découvert
l'endroit pour la route
Le guide pour un bon
usage de la route
La chaîne de la valorisation de la Data nécessite des profils spécifiques 58

59. 59
Les différents schémas d’organisation
2 modèles socles + 1 modèle mixte qui s’installe
1 2 M
…
Proximité métier
(acculturation, cas d’usage),
mais
Complexité de travaux transversaux
et de taille critique d’équipe pour
animation de la filière
Mutualisation des ressources et
développement de + gros projets,
mais
Eloignement des problématiques
métier, et parfois manque d’agilité
Réunion du meilleur des 2 mondes
mais
Complexité du mode de fonctionnement et
quid de la frontière entre les entités locale
et l’entité centrale ?
Equipe data dédiée à
chaque métier
1 unique équipe centrale 1 entité centrale
+ des pools dédiés

60. Mode de fonctionnement entre les entités Data et les autres directions
Quelques questions clés autour de l’organisation et des compétences 60
La question du recrutement de ces talents : la « bonne » jobdesc, ce qui les motive, la
performance du recrutement et les solutions alternatives au recrutement
La question de la fidélisation de ces talents : ce qu’ils attendent, les moyens de les
engager durablement
La question de l’upskilling : l’enjeu dans le domaine de la data, les différentes voies
de montée en compétence, …
La constitution de ses équipes Data et surtout leur déformation dans le temps :
dimensionnement, mixité de profils, mixité de séniorité, mix interne/prestataire, …
Mode agile ou pas mode agile ?

61. 4. CONCLUSION

62. Take Away
• Les 8 dimensions pour une
accélération ou transformation Data
62
• L’enjeu d’écrire SON ambition et dessiner SA trajectoire
• Les choses prennent du temps et les erreurs sont « naturelles ».
Elles façonnent l’apprentissage, car développer la Data c’est parcourir un
chemin.

63. POUR ALLER PLUS LOIN…

64. 64
Pour aller plus loin…
Découvrez les filières complètes sur la Data en Marketing et en IT !
👉 https://www.m2iformation.fr/formations/informatique/big-data/33/
👉 https://www.m2iformation.fr/formations/multimedia/data-et-analyses-mesurez-presentez-optimisez-
l-efficacite-de-vos-donnees-digitales/75/

65. Des nouveaux modules animés par François 65

66. DES QUESTIONS ?

67. 64
CONTACT
Pour toutes vos demandes d’inscription aux sessions :
Virginie Mazza
v.mazza@m2iformation.fr
Pour toutes vos questions concernant la formation flash :
François Le Corre
flecorre@round-data.com

68. 65

69. MERCI DE VOTRE PARTICIPATION !