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Colloque en gestion de projet 2020
1
Gestion de projets en Intelligence
d’affaires
François Dumont
Président
NessIA Services Conseils
Colloque en gestion de projet 2020
2
Objectifs
• Présenter les principaux risques liés à la mise en place de
solutions d’Intelligence d’affaires.
• Comprendre les principales mesures de mitigation permettant
d’assurer le succès des projets en Intelligence d’affaires.
• Gagner les séries… en générant de la valeur d’affaires!
Colloque en gestion de projet 2020
3
Plan de match!
• Contexte
• Risques et mitigations
• Étude de cas
• Conclusion
Colloque en gestion de projet 2020
4
Question 1
Quel est votre niveau d’expérience en Intelligence d’affaires?
A) Aucune
B) Moins de 2 ans
C) Entre 2 et 5 ans
D) Plus de 5 ans
Colloque en gestion de projet 2020
5
CONTEXTE
Colloque en gestion de projet 2020
6
Contexte
• Pourquoi réaliser un projet d’Intelligence d’affaires?
• Quelques exemples:
– Visualiser les données pour mieux les comprendre;
– Créer de la valeur avec les données;
– Mettre en place un tableau de bord;
– Rendre les données disponibles en mode libre-service et
démocratiser l’accès à l’information;
– Organiser les données requises pour les modèles prédictifs;
– Mettre en place une fondation utile pour l’Intelligence artificielle;
– Soutenir la croissance et la performance de l’entreprise!
Colloque en gestion de projet 2020
7
Contexte
Données
internes
Applications
métiers
Écosystème
Analytique
Colloque en gestion de projet 2020
8
Contexte
Données
internes
Applications
métiers
Écosystème
Analytique
Applications
métiers
Applications
métiers
Données
internes
Données
internes
Colloque en gestion de projet 2020
9
Contexte
Données
internes
Applications
métiers
Écosystème
Analytique
Applications
métiers
Applications
métiers
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
externes
Colloque en gestion de projet 2020
10
Écosystème analytique
Données
internes
Entrepôt de
données
Lac de données
Comptoirs
de données
Zone
d’exploitation
des données
Rapports
Tableaux de
bords
Libre-service
Analytique
avancé
Données
internes
Données
internes
BACKEND FRONTEND
Données
internes
Données
internes
Données
externes
Colloque en gestion de projet 2020
11
Colloque en gestion de projet 2020
12
Colloque en gestion de projet 2020
13
Écosystème analytique
Données
internes
Entrepôt de
données
Lac de données
Comptoirs
de données
Zone
d’exploitation
des données
Rapports
Tableaux de
bords
Libre-service
Analytique
avancé
Données
internes
Données
internes
BACKEND FRONTEND
Données
internes
Données
internes
Données
externes 1
23
Colloque en gestion de projet 2020
14
Exemple d’un processus itératif
Itération
1- Compréhension des
besoins d’affaires
2- Concevoir la solution
FRONTEND
3- Concevoir la solution
BACKEND
1
Améliorer la performance
des ventes
Identifier le type de solution en
fonction du profil de l’utilisateur
Identifier les sources
de données requises
2
Un tableau de bord est requis
pour le suivi des ventes
Débuter un prototype
Identifier les sujets de données
requis pour chaque source
3
Les indicateurs de gestion
A, B et C sont requis
Identifier les règles de calcul
pour chaque indicateur
Identifier les tables et les
attributs requis
… … … …
n
Un tableau de bord quotidien
pour le suivi des ventes en
incluant les prévisions des ventes
de la semaine (pour soutenir la
gestion du personnel)
Implanter un tableau de bord
permettant de visualiser
simplement toutes les
informations de gestion requises
Implanter les comptoirs de
données requis permettant
d’alimenter quotidiennement le
tableau de bord
Colloque en gestion de projet 2020
15
Question 2
Aurez-vous à gérer un projet d’Intelligence d’affaires bientôt?
A) Oui, je suis déjà un gestionnaire de projets en Intelligence d’affaires
B) Oui, j’aurai probablement à gérer un projet Intelligence d’affaires
C) Non, je ne crois pas avoir à relever ce type de défi
Colloque en gestion de projet 2020
16
RISQUES ET MITIGATIONS
Colloque en gestion de projet 2020
17
Risques
1. Compréhension des besoins d’affaires
2. Sources de données internes
3. Transformation des données
4. Gouvernance des données
5. Organisation interne de l’Intelligence d’affaires
Colloque en gestion de projet 2020
18
Compréhension des besoins d’affaires
Données
internes
Entrepôt de
données
Lac de données
Comptoirs
de données
Zone
d’exploitation
des données
Rapports
Tableaux de
bords
Libre-service
Analytique
avancé
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
externes
BACKEND FRONTEND
Colloque en gestion de projet 2020
19
• Environ 20% des besoins sont
connus au début d’un projet
• Données et solutions possibles
mal comprises
Mitigations:
• Données disponibles très tôt
• Prototypage
• Approche itérative
• Profils affaires équipe de projet
Zone
d’exploitation
des données
Rapports
Tableaux de
bords
Libre-service
Analytique
avancé
Compréhension des besoins d’affaires
Colloque en gestion de projet 2020
20
Sources de données internes
Données
internes
Entrepôt de
données
Lac de données
Comptoirs
de données
Zone
d’exploitation
des données
Rapports
Tableaux de
bords
Libre-service
Analytique
avancé
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
externes
Colloque en gestion de projet 2020
21
• Qualité des données
– Erreurs de saisies
– Manipulations
– Compréhension des données
• Stabilité des sources de données
Mitigations:
• Profilage des données
• Ressources avec connaissances des sources
• Initiatives visant l’amélioration de la qualité
• Connaître les projets à venir…
Données
internes
Entrepôt de
données
Données
internes
Données
internes
Sources de données internes
Colloque en gestion de projet 2020
22
Transformation des données
Données
internes
Entrepôt de
données
Lac de données
Comptoirs
de données
Zone
d’exploitation
des données
Rapports
Tableaux de
bords
Libre-service
Analytique
avancé
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
externes
Colloque en gestion de projet 2020
23
• Environ 85% des efforts d’un projet
d’Intelligence d’affaires
• Backend coincé entre deux autres risques (les
besoins d’affaires et les sources de données)
• Efforts difficiles à estimer à cause de la
complexité
Entrepôt de
données
Comptoirs
de données
Mitigations
Approche itérative:
• Comprendre les besoins
d’affaires
• Concevoir les livrables
utilisateurs
• Concevoir la solution
backend (les données)
Un capitaine sur la glace!
Transformation des données
Colloque en gestion de projet 2020
24
Gouvernance des données
Données
internes
Entrepôt de
données
Lac de données
Comptoirs
de données
Zone
d’exploitation
des données
Rapports
Tableaux de
bords
Libre-service
Analytique
avancé
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
externes
Colloque en gestion de projet 2020
25
Mitigations:
• Rapidement clarifier
comment les
décisions en lien
avec les données
seront prises
• Identifier les
principaux
intervenants du
processus
décisionnel
Données
internes
Entrepôt de
données
Lac de données
Comptoirs
de données
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
internes
Données
externes
Gouvernance des données
Colloque en gestion de projet 2020
26
Écosystème analytique
Données
internes
Entrepôt de
données
Lac de données
Comptoirs
de données
Zone
d’exploitation
des données
Rapports
Tableaux de
bords
Libre-service
Analytique
avancé
Données
internes
Données
internes
BACKEND FRONTEND
Données
internes
Données
internes
Données
externes 1
23
Colloque en gestion de projet 2020
27
Organisation interne de l’Intelligence d’affaires
Colloque en gestion de projet 2020
28
Colloque en gestion de projet 2020
29
ÉTUDE DE CAS
Colloque en gestion de projet 2020
30
Étude de cas
• The Co-operators – Intégration de COSECO dans CGIC
– Envergure :
• 5 000 JP en 20 mois (entre 12 et 15 personnes à temps plein)
• 48 livrables utilisateurs (frontend)
• 30 composantes au niveau de la solution de données (backend)
– Contexte :
• Évolution des sources de données en cours de projet
• Date d’implantation déterminée par le programme de conversion
• Conversion graduelle au renouvellement et selon les provinces
Colloque en gestion de projet 2020
31
2018 20202019
Enjeux
Solutions
Étude de cas
Vert Vert Jaune Rouge Rouge Jaune Jaune Vert Vert
Lancement
du projet
Premier
retard au
niveau
BACKEND
Virage Agile
Deuxième
retard au
niveau
BACKEND
Troisième
retard au
niveau
BACKEND
Arrivée du
Capitaine!
Retour au
mode
traditionnel
Manque de
données
pour tester
Ajustement
de la
stratégie de
déploiement
Début du
déploiement
Version BETA
Fin du
déploiement
Début de la
certification
Fermeture
du projet
Début de la
phase de
planification
Colloque en gestion de projet 2020
32
Étude de cas
• The Co-operators – Intégration de COSECO dans CGIC
– Facteurs de succès :
• Équipe de travail unie
• Expertise affaires au sein de l’équipe de projet
• Rôles et des responsabilité très clairs (incluant les équipes TI)
• Parallélisme des travaux du backend et du frontend (approche itérative)
• Livraison d’une version BETA et certification avec données de production
• Niveau de maturité élevé au concernant les données et l’analytique
• Solides promoteurs
Colloque en gestion de projet 2020
33
CONCLUSION
Colloque en gestion de projet 2020
34
Conclusion
• Considérer l’impact du risque cumulatif
• Réaliser les travaux sur le backend et le frontend en parallèle
• Identifier rapidement votre capitaine et votre promoteur
• Élaborer tôt la stratégie de certification et de livraison
• Éviter les gros budgets, ils ne sont pas une garantie du succès
• Considérer la culture analytique de l’organisation
• Évaluer la maturité au niveau données et analytique
• Évaluer le profil du chargé de projet en Intelligence d’affaires
Colloque en gestion de projet 2020
35
Colloque en gestion de projet 2020
36
Questions?
Colloque en gestion de projet 2020
37
Merci beaucoup!
Colloque en gestion de projet 2020
38
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PMILQ_Colloque_2020_Francois-Dumont_Gestion_de_projet_en_intelligence_affaires

  • 1. Colloque en gestion de projet 2020 1 Gestion de projets en Intelligence d’affaires François Dumont Président NessIA Services Conseils
  • 2. Colloque en gestion de projet 2020 2 Objectifs • Présenter les principaux risques liés à la mise en place de solutions d’Intelligence d’affaires. • Comprendre les principales mesures de mitigation permettant d’assurer le succès des projets en Intelligence d’affaires. • Gagner les séries… en générant de la valeur d’affaires!
  • 3. Colloque en gestion de projet 2020 3 Plan de match! • Contexte • Risques et mitigations • Étude de cas • Conclusion
  • 4. Colloque en gestion de projet 2020 4 Question 1 Quel est votre niveau d’expérience en Intelligence d’affaires? A) Aucune B) Moins de 2 ans C) Entre 2 et 5 ans D) Plus de 5 ans
  • 5. Colloque en gestion de projet 2020 5 CONTEXTE
  • 6. Colloque en gestion de projet 2020 6 Contexte • Pourquoi réaliser un projet d’Intelligence d’affaires? • Quelques exemples: – Visualiser les données pour mieux les comprendre; – Créer de la valeur avec les données; – Mettre en place un tableau de bord; – Rendre les données disponibles en mode libre-service et démocratiser l’accès à l’information; – Organiser les données requises pour les modèles prédictifs; – Mettre en place une fondation utile pour l’Intelligence artificielle; – Soutenir la croissance et la performance de l’entreprise!
  • 7. Colloque en gestion de projet 2020 7 Contexte Données internes Applications métiers Écosystème Analytique
  • 8. Colloque en gestion de projet 2020 8 Contexte Données internes Applications métiers Écosystème Analytique Applications métiers Applications métiers Données internes Données internes
  • 9. Colloque en gestion de projet 2020 9 Contexte Données internes Applications métiers Écosystème Analytique Applications métiers Applications métiers Données internes Données internes Données internes Données internes Données externes
  • 10. Colloque en gestion de projet 2020 10 Écosystème analytique Données internes Entrepôt de données Lac de données Comptoirs de données Zone d’exploitation des données Rapports Tableaux de bords Libre-service Analytique avancé Données internes Données internes BACKEND FRONTEND Données internes Données internes Données externes
  • 11. Colloque en gestion de projet 2020 11
  • 12. Colloque en gestion de projet 2020 12
  • 13. Colloque en gestion de projet 2020 13 Écosystème analytique Données internes Entrepôt de données Lac de données Comptoirs de données Zone d’exploitation des données Rapports Tableaux de bords Libre-service Analytique avancé Données internes Données internes BACKEND FRONTEND Données internes Données internes Données externes 1 23
  • 14. Colloque en gestion de projet 2020 14 Exemple d’un processus itératif Itération 1- Compréhension des besoins d’affaires 2- Concevoir la solution FRONTEND 3- Concevoir la solution BACKEND 1 Améliorer la performance des ventes Identifier le type de solution en fonction du profil de l’utilisateur Identifier les sources de données requises 2 Un tableau de bord est requis pour le suivi des ventes Débuter un prototype Identifier les sujets de données requis pour chaque source 3 Les indicateurs de gestion A, B et C sont requis Identifier les règles de calcul pour chaque indicateur Identifier les tables et les attributs requis … … … … n Un tableau de bord quotidien pour le suivi des ventes en incluant les prévisions des ventes de la semaine (pour soutenir la gestion du personnel) Implanter un tableau de bord permettant de visualiser simplement toutes les informations de gestion requises Implanter les comptoirs de données requis permettant d’alimenter quotidiennement le tableau de bord
  • 15. Colloque en gestion de projet 2020 15 Question 2 Aurez-vous à gérer un projet d’Intelligence d’affaires bientôt? A) Oui, je suis déjà un gestionnaire de projets en Intelligence d’affaires B) Oui, j’aurai probablement à gérer un projet Intelligence d’affaires C) Non, je ne crois pas avoir à relever ce type de défi
  • 16. Colloque en gestion de projet 2020 16 RISQUES ET MITIGATIONS
  • 17. Colloque en gestion de projet 2020 17 Risques 1. Compréhension des besoins d’affaires 2. Sources de données internes 3. Transformation des données 4. Gouvernance des données 5. Organisation interne de l’Intelligence d’affaires
  • 18. Colloque en gestion de projet 2020 18 Compréhension des besoins d’affaires Données internes Entrepôt de données Lac de données Comptoirs de données Zone d’exploitation des données Rapports Tableaux de bords Libre-service Analytique avancé Données internes Données internes Données internes Données internes Données externes BACKEND FRONTEND
  • 19. Colloque en gestion de projet 2020 19 • Environ 20% des besoins sont connus au début d’un projet • Données et solutions possibles mal comprises Mitigations: • Données disponibles très tôt • Prototypage • Approche itérative • Profils affaires équipe de projet Zone d’exploitation des données Rapports Tableaux de bords Libre-service Analytique avancé Compréhension des besoins d’affaires
  • 20. Colloque en gestion de projet 2020 20 Sources de données internes Données internes Entrepôt de données Lac de données Comptoirs de données Zone d’exploitation des données Rapports Tableaux de bords Libre-service Analytique avancé Données internes Données internes Données internes Données internes Données externes
  • 21. Colloque en gestion de projet 2020 21 • Qualité des données – Erreurs de saisies – Manipulations – Compréhension des données • Stabilité des sources de données Mitigations: • Profilage des données • Ressources avec connaissances des sources • Initiatives visant l’amélioration de la qualité • Connaître les projets à venir… Données internes Entrepôt de données Données internes Données internes Sources de données internes
  • 22. Colloque en gestion de projet 2020 22 Transformation des données Données internes Entrepôt de données Lac de données Comptoirs de données Zone d’exploitation des données Rapports Tableaux de bords Libre-service Analytique avancé Données internes Données internes Données internes Données internes Données externes
  • 23. Colloque en gestion de projet 2020 23 • Environ 85% des efforts d’un projet d’Intelligence d’affaires • Backend coincé entre deux autres risques (les besoins d’affaires et les sources de données) • Efforts difficiles à estimer à cause de la complexité Entrepôt de données Comptoirs de données Mitigations Approche itérative: • Comprendre les besoins d’affaires • Concevoir les livrables utilisateurs • Concevoir la solution backend (les données) Un capitaine sur la glace! Transformation des données
  • 24. Colloque en gestion de projet 2020 24 Gouvernance des données Données internes Entrepôt de données Lac de données Comptoirs de données Zone d’exploitation des données Rapports Tableaux de bords Libre-service Analytique avancé Données internes Données internes Données internes Données internes Données externes
  • 25. Colloque en gestion de projet 2020 25 Mitigations: • Rapidement clarifier comment les décisions en lien avec les données seront prises • Identifier les principaux intervenants du processus décisionnel Données internes Entrepôt de données Lac de données Comptoirs de données Données internes Données internes Données internes Données internes Données externes Gouvernance des données
  • 26. Colloque en gestion de projet 2020 26 Écosystème analytique Données internes Entrepôt de données Lac de données Comptoirs de données Zone d’exploitation des données Rapports Tableaux de bords Libre-service Analytique avancé Données internes Données internes BACKEND FRONTEND Données internes Données internes Données externes 1 23
  • 27. Colloque en gestion de projet 2020 27 Organisation interne de l’Intelligence d’affaires
  • 28. Colloque en gestion de projet 2020 28
  • 29. Colloque en gestion de projet 2020 29 ÉTUDE DE CAS
  • 30. Colloque en gestion de projet 2020 30 Étude de cas • The Co-operators – Intégration de COSECO dans CGIC – Envergure : • 5 000 JP en 20 mois (entre 12 et 15 personnes à temps plein) • 48 livrables utilisateurs (frontend) • 30 composantes au niveau de la solution de données (backend) – Contexte : • Évolution des sources de données en cours de projet • Date d’implantation déterminée par le programme de conversion • Conversion graduelle au renouvellement et selon les provinces
  • 31. Colloque en gestion de projet 2020 31 2018 20202019 Enjeux Solutions Étude de cas Vert Vert Jaune Rouge Rouge Jaune Jaune Vert Vert Lancement du projet Premier retard au niveau BACKEND Virage Agile Deuxième retard au niveau BACKEND Troisième retard au niveau BACKEND Arrivée du Capitaine! Retour au mode traditionnel Manque de données pour tester Ajustement de la stratégie de déploiement Début du déploiement Version BETA Fin du déploiement Début de la certification Fermeture du projet Début de la phase de planification
  • 32. Colloque en gestion de projet 2020 32 Étude de cas • The Co-operators – Intégration de COSECO dans CGIC – Facteurs de succès : • Équipe de travail unie • Expertise affaires au sein de l’équipe de projet • Rôles et des responsabilité très clairs (incluant les équipes TI) • Parallélisme des travaux du backend et du frontend (approche itérative) • Livraison d’une version BETA et certification avec données de production • Niveau de maturité élevé au concernant les données et l’analytique • Solides promoteurs
  • 33. Colloque en gestion de projet 2020 33 CONCLUSION
  • 34. Colloque en gestion de projet 2020 34 Conclusion • Considérer l’impact du risque cumulatif • Réaliser les travaux sur le backend et le frontend en parallèle • Identifier rapidement votre capitaine et votre promoteur • Élaborer tôt la stratégie de certification et de livraison • Éviter les gros budgets, ils ne sont pas une garantie du succès • Considérer la culture analytique de l’organisation • Évaluer la maturité au niveau données et analytique • Évaluer le profil du chargé de projet en Intelligence d’affaires
  • 35. Colloque en gestion de projet 2020 35
  • 36. Colloque en gestion de projet 2020 36 Questions?
  • 37. Colloque en gestion de projet 2020 37 Merci beaucoup!
  • 38. Colloque en gestion de projet 2020 38 Cette présentation sera disponible sur le SlideShare du PMI Lévis-Québec