PMILQ_Colloque_2020_Francois-Dumont_Gestion_de_projet_en_intelligence_affaires 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!

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
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• 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
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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
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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
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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
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