Presentation Matinée Gouvernance des donnees

LES NOUVEAUX ENJEUX ET
NOUVELLES APPROCHES DE
LA GOUVERNANCE DES
DONNÉES

AGENDA
Jeudi Découverte - Gouvernance des données – 30 Juin 2016
Les enjeux autour du client et des produits
Nouvelle approche de la Gouvernance des
données orientée Business
2
3
Micropole en bref1
Nouvelle approche de la gouvernance des
données Data Governance Office As Service4
Après les POC Big Data, les nouveaux enjeux
pour industrialiser la mise en oeuvre5

3 AGENCES
EN CHINE
6 pays dans le monde
BELGIQUE / CHINE / FRANCE / LUXEMBOURG /
PAYS-BAS / SUISSE
9 AGENCES
EN FRANCE
5 PAYS
EN EUROPE
GROUPE INTERNATIONAL
SOLUTIONS TECHNOLOGIQUES INNOVANTES
AUTOUR DE LA DATA & DU DIGITAL
CA 100 m€
DONT 30%
A L’INTERNATIONAL
1100
CONSULTANTS METIERS
ET INGENIEURS
DATA
& INNOVATION
DANS NOTRE ADN
Page 3 Jeudi Découverte - Gouvernance des données – 30 Juin 2016

DES OFFRES EN POINTE
 au service de la performance des directions métiers
TRANSFORMATION
DIGITALE WIDE
Un positionnement unique qui allie
expertise conseil des CMO’s,
excellence technologique et design.
GOUVERNANCE DES
DONNÉES
N°1 du MDM en Europe : +
de 60 projets réalisés.
PILOTAGE DE LA
PERFORMANCE
Spécialiste DATA depuis 25 ans.
N°1 de la Performance Financière
avec + de 250 projets réalisés.

LES CONSTATS
Page 6
Source Forbes Insight/ Turn 2015.
x6
70% Des données internes de
l’entreprise ne sont pas
utilisées (Source IDC)
Source Forbes Insight/ Turn 2015
75%
DES ENTREPRISES
FRANÇAISES
EST PERDU
À CAUSE DES DONNÉES
INEXACTES DÉTENUES
Source Expérian 2014
12% du CA
45% des marketeurs qui pilotent
leurs actions marketing par les
données estiment avoir un
avantage concurrentiel en
termes de rentabilité jusqu’à 6x
supérieur aux autres.
C’est le pourcentage des
professionnels du marketing considérés
comme étant de fins tacticiens tirant
parti de l’analyse de données, qui
estiment avoir une longueur d’avance
sur la concurrence du point de vue de
l’engagement et de la fidélisation
des clients.
LA DONNÉE SOURCE DE VALEUR POUR L'ENTREPRISE

ENJEUX AUTOUR DE LA DONNÉE
LA DONNÉE AU SERVICE DE
L’INNOVATION
LA DONNÉE AU SERVICE DE
L’INNOVATION
UNE GOUVERNANCE PLUS CIBLÉE ET
SEGMENTÉE
UNE GOUVERNANCE PLUS CIBLÉE ET
SEGMENTÉE
UNE DONNÉE DE PLUS EN PLUS
VOLUMINEUSE, RICHE ET MULTI
ASPECT
UNE DONNÉE DE PLUS EN PLUS
VOLUMINEUSE, RICHE ET MULTI
ASPECT
DE NOUVEAUX ENJEUX
RÉGLEMENTAIRES TRES FORTS
DE NOUVEAUX ENJEUX
RÉGLEMENTAIRES TRES FORTS
UNE NÉCESSITÉ DE PILOTAGE DE LA
QUALITÉ DES DONNÉES
PLUS DE DONNÉES,
MOINS DE MOYENS
UNE NÉCESSITÉ DE PILOTAGE DE LA
QUALITÉ DES DONNÉES
PLUS DE DONNÉES,
MOINS DE MOYENS
MONTÉE EN PUISSANCE DU DIGITALMONTÉE EN PUISSANCE DU DIGITAL

INTRODUCTION - PAN
Page 8
o Data entre l’IT et le Business, changement de paradigme
o Historique des approches, très human consuming, très manuelle, pas
segmenté, pas focus sur le business
o Energie/résultat(benefice), internalisation externalisation
o Nouveaux enjeux réglementaires autour des données clients et produit
(PAN)
LES NOUVEAUX ENJEUX DE LA GOUVERNANCE DES DONNÉES

ENJEUX ORIENTÉS CLIENT
UNE
RÉGLEMENTATION
TRÈS DURE SUR LE
DROIT A L’OUBLI
UNE
RÉGLEMENTATION
TRÈS DURE SUR LE
DROIT A L’OUBLI
Page 9
ANALYSE DE
PARCOURS
CLIENTS
ANALYSE DE
PARCOURS
CLIENTS
MESURE DE LA
VALEUR CLIENT
MESURE DE LA
VALEUR CLIENT
FIDELISATIONFIDELISATION
SEGMENTATIONS
CLIENTS
OPÉRATIONNELLES
SEGMENTATIONS
CLIENTS
OPÉRATIONNELLES
MESURE DE
PERFORMANCE
DES CAMPAGNES
MARKETING
CROSS CANAL
MESURE DE
PERFORMANCE
DES CAMPAGNES
MARKETING
CROSS CANAL
RECO CROSS
CANAL
RECO CROSS
CANAL
MONITORING
QUALITE SERVICE
CLIENT
MONITORING
QUALITE SERVICE
CLIENT
FIABILISATION
PROCESSUS
DE GESTION DE LA
RELATION CLIENT
FIABILISATION
PROCESSUS
DE GESTION DE LA
RELATION CLIENT
PASSAGE D’UNE
APPROCHE SILO A
UNE LOGIQUE
OMNICANAL
PASSAGE D’UNE
APPROCHE SILO A
UNE LOGIQUE
OMNICANAL
ET VOUS ?ET VOUS ?

FOCUS SUR LES ENJEUX RÉGLEMENTAIRES DONNEES CLIENTS
 Le Règlement européen 2016/679 sur la protection des données
personnelles publié le 27 avril 2016 vise à harmoniser les règles de
protection au sein de l’Union Européenne. Il entrera en vigueur en
2018.
 Les nouvelles règles incluent des dispositions concernant :
o Le droit à l’oubli.
o Le consentement clair et explicite de la personne concernée quant à
l'utilisation de ses données personnelles,
o Le droit de transférer ses données vers un autre fournisseur de services,
o Le droit d'être informé en cas de piratage des données,
o La garantie que les politiques relatives à la vie privée soient expliquées
dans un langage clair et compréhensible,
o Une mise en œuvre plus stricte et des amendes allant jusqu'à 4% du
chiffre d'affaires mondial total d'une entreprise, dans le but de
décourager la violation des règles.
LE TEXTE EN SYNTHÈSE
Jeudi Découverte - Gouvernance des données – 30 Juin 2016Page 10

FOCUS SUR LES ENJEUX RÉGLEMENTAIRES DONNEES CLIENTS
Page 11
 La règlementation impacte tout le système d’information, aussi bien
le référentiel de données, les entrepôts de données ou toute
application productrice ou consommatrice de données à caractère
privée.
 Cette réglementation requiert la formalisation et la clarification de
l’ensemble des règles, des procédures et des traitements sur la :
o traçabilité des accords d’usages,
o référencement des données sensibles et des politiques de sécurité
associées,
o processus de gestion et revue des habilitations,
o cartographie usages associés,
o cartographie des consommateurs de données etc.
LES IMPACTS
CETTE RÉGLEMENTATION IMPOSE LA MISE
EN ŒUVRE D’UNE GOUVERNANCE DES DONNÉES CLIENTS
CETTE RÉGLEMENTATION IMPOSE LA MISE
EN ŒUVRE D’UNE GOUVERNANCE DES DONNÉES CLIENTS

FOCUS ENJEUX PROCESSUS : LE SOCLE DES DONNÉES CLIENTS
Page 12
CLIENTCLIENT
E-commerce
Merchandising
Innovation
Sales
DigitalStratégie
CRM
UNE MAITRISE DES INTERACTIONS CLIENT OU PROSPECT,
QUELQUE SOIT LE CANAL, DANS UNE LOGIQUE 360°
UNE MAITRISE DES INTERACTIONS CLIENT OU PROSPECT,
QUELQUE SOIT LE CANAL, DANS UNE LOGIQUE 360°
Prioriser les actions CO
Optimiser les
ressources terrains.
Toucher la bonne
cible, au bon moment
et sur le bon canal
Explorer / simplifier / accélérer
l’innovation autour de la donnée et
des approches de data science
(machine Learning).
Optimiser les stocks
en fonction de la demande
et des attentes
Optimiser le taux de
transformation.
Adapter les parcours
en fonction
des profils.
Monétisation de la donnée clients.
Nouveaux business models.
Lancement de nouvelles offres.
Mesurer pour fluidifier et harmoniser
les parcours omnicanaux.
Optimiser les modèles d’attribution.

ENJEUX ORIENTÉS PRODUIT
 DES
CONTRAINTES
RÉGLEMENTAIRE
S CROISSANTES
 DES
CONTRAINTES
RÉGLEMENTAIRE
S CROISSANTES
Page 13
LA GESTION DU
MULTI ASPECT
(PAYS, ENSEIGNE,
LANGUE, USAGE,…)
LA GESTION DU
MULTI ASPECT
(PAYS, ENSEIGNE,
LANGUE, USAGE,…)
PERSONNALISER ET
MULTIPLIER LES
CATALOGUES
CLIENTS
PERSONNALISER ET
MULTIPLIER LES
CATALOGUES
CLIENTS
SIMPLIFIER LES
PRÉVISIONS ET
FIABILISER LE
RAPPROCHEMENT
AVEC LE RÉALISÉ
SIMPLIFIER LES
PRÉVISIONS ET
FIABILISER LE
RAPPROCHEMENT
AVEC LE RÉALISÉ
DECLOISONNER LA
GOUVERNANCE DE
LA DONNEE
PRODUIT
DECLOISONNER LA
GOUVERNANCE DE
LA DONNEE
PRODUIT
FIABILISER LA
LOGISTIQUE
FIABILISER LA
LOGISTIQUE
RISQUE IMAGERISQUE IMAGE
PILOTAGE DE LA
COLLECTE DES
DONNÉES
PILOTAGE DE LA
COLLECTE DES
DONNÉES
FAVORISER
L’INNOVATION / TIME
TO MARKET
FAVORISER
L’INNOVATION / TIME
TO MARKET
CLARIFIER LE
DICTIONNAIRE :
OFFRE/PRODUIT/
ARTICLE
CLARIFIER LE
DICTIONNAIRE :
OFFRE/PRODUIT/
ARTICLE
ET VOUS ?ET VOUS ?

Article
FOCUS SUR LA GOUVERNANCE ARTICLE/PRODUIT/OFFRE
BtoB
Product
Processus
MDM, PLM Gouvernance des produits
R&D,
Forecast,
Finance, marketing,
réglementaire
Offre
Processus
DIGITAL
Medias
Processus
MEDIA
Gouvernance des offres
Marketing,
Vente, Digital
Processus ERP,
WMS, LIMS Gouvernance des articles
Manufacturing
Logistique
Supply, Réglementaire
Sales E-learningE Commerce
Cycle de vie
du produit
Offre contextualisée
(Pays, usage, canal, langage,
marque, …)
En lien avec
Offre
Contextualisé
Offre
Contextualisé
Offre
Contextualisé
Offre
Contextualisé
NOTRE VISION, UNE CLARIFICATION NECESSAIRE
Page 14

Référentiel et
orchestration des
acteurs
Consolidation et
gouvernance locale
SPÉCIFICITÉS DES SOLUTIONS DE DÉPLOIEMENT
• Monitoring Data Quality
• Règles de data quality
• Dé doublonnage
• Orchestration
• Dé doublonnage
• Data stewardship
Modèle de
gouvernance
Modèle
d’implémentation
de la gouvernance
1. Décentralisé 3. Centralisé2. Fédéré
Les pays, unités de gestion et
domaines fonctionnels
agissent en totale autonomie
tout en essayant de maintenir
des normes communes
Un point central de gouvernance
fournit un point de contrôle au
niveau global de l’entreprise.
Une gouvernance partagée est
réalisée avec des responsabilités
partagées sur l’ensemble des
niveaux
La gouvernance de données
centrale fournit un point de
contrôle unique au niveau de
l'entreprise pour la prise de
décision.
Les autres niveaux ont peu ou
pas de responsabilité.
Country
Corporate
Region
Country
Corporate
Region
Country
Corporate
Region
Référentiel central
• Point d’acquisition des
données
• Data Management
EN FONCTION DU MODÈLE ET DES EXIGENCES

• Démontrer et valoriser les apports business de l’amélioration de la qualité et de la
mise en place d’une gouvernance des données
• Valider l’implication d’un Sponsor « Métier » sur la démarche
• Les plus-values « métier » doivent être démontrées à chaque itération de la
démarche
• Valider la maturité des domaines de données de référence les plus pertinents
• La production d’un dictionnaire des données est un préalable obligatoire à un projet
de gouvernance
• La définition des rôles doit être en lien avec l’organisation et les processus existants
• Une démarche de conduite du changement est nécessaire pour assurer la réussite
d’un projet de Data Governance
• La gouvernance des données doit être intégrée en tant que fonction de l’entreprise,
dans une démarche long terme
LES CLÉS DU SUCCÈS D’UNE DÉMARCHE DE GOUVERNANCE
• Démontrer et valoriser les apports business de l’amélioration de la qualité et de
la mise en place d’une gouvernance des données
• Valider l’implication d’un Sponsor « Métier » sur la démarche

NOTRE AMBITION
Page 18
L’ÉQUILIBRE ENTRE LES CURSEURS
GARANTIT
UN SYSTÈME DE RÉMUNÉRATION EFFICACE
LA DONNÉE N’A D’INTÉRÊT QUE SI ELLE EST SOURCE DE
PRODUCTION DE VALEUR
LA DONNÉE N’A D’INTÉRÊT QUE SI ELLE EST SOURCE DE
PRODUCTION DE VALEUR
Connectez le
business à vos
données
Identifiez la valeur et
les impacts business
de vos données
Clarifiez des rôles et
responsabilités
autour de ces
données
CONNECTEZ LE BUSINESS AUX DONNÉES ET À L’ORGANISATION

La Gouvernance des données 1.0
« Design », collecte et stockage
 Drivée par l’IT
 Proactif
 Orientée couverture des risques légaux,
conformité, sécurité et qualité des données
 Orientée Data Management et
transformation du SI
Définie par des politiques, des règles et par
un processus très centralisé
« Design », collecte et stockage
 Drivée par l’IT
 Proactif
 Orientée couverture des risques légaux,
conformité, sécurité et qualité des données
 Orientée Data Management et
transformation du SI
Définie par des politiques, des règles et par
un processus très centralisé
« Design » en fonction de l’usage du contexte
 Drivée par les métiers
 Réactif
 Digital, Customer expérience, gains business
 Orientée sur les opportunités et la compétitivité
 Définie par un modèle de gouvernance plus
réparti et ouvert basé sur des règles mais aussi
sur la responsabilisation des acteurs
« Design » en fonction de l’usage du contexte
 Drivée par les métiers
 Réactif
 Digital, Customer expérience, gains business
 Orientée sur les opportunités et la compétitivité
 Définie par un modèle de gouvernance plus
réparti et ouvert basé sur des règles mais aussi
sur la responsabilisation des acteurs
La gouvernance des données orientée business
 Drivée par les directions Métier
 Orientée vers l’avenir (les résultats à atteindre)
 Prédictif
 Définie par un modèle de gouvernance dédié à l’atteinte de résultats
La gouvernance des données orientée business
 Drivée par les directions Métier
 Orientée vers l’avenir (les résultats à atteindre)
 Prédictif
 Définie par un modèle de gouvernance dédié à l’atteinte de résultats
NOUVELLE APPROCHE DE LA GOUVERNANCE DES
DONNÉES ORIENTÉE BUSINESS
LE CHANGEMENT DE PARADIGME

POSITION DE L’OFFRE DANS LE MODÈLE DE MATURITÉ
 Pas de standards
communs
 Intégration des
données en
Approche
réactive
 Données de
référence non
intégrées
 Pas d’approche
commune pour
partager les
données en
externe
 Plateforme
d’intégration de
données (Normes,
Bonnes pratiques,
Processus définis
et alignés)
 Nettoyage des
données
 Entrepôt de
données de
référence
implémenté et
partagé
 Approche
commune pour
partager les
données de
référence
 Modèle Data
Excellence défini
(Qualité de
données et
niveau de KVIs
définis)
 Règles de gestion
stockées dans un
entrepôt
 Processus de Data
management
 Plateforme
commune pour
partager les
données à
l’exterieur
 Modèle Data
Excellence
appliqué
(Stewardship sur
les règles
métiers)
 Centre de Data
Excellence
(Formation)
 Mesure
préventive sur la
pollution des
données
 Augmentation de
la transparence
via le partage des
données
 Data Excellence
en conception
(Gouvernance)
 Data Excellence
intégrée dans la
culture
d’entreprise
 Totale
transparence et
partage de
l’information
 Entreprise fiable,
agile et
intelligente
Chaotique Réactif Stable Proactif Prédictif
ValeurBusiness
ImpactBusness

ORIENTE ATTEINTE DE RESULTATS
UNE DEMARCHE OUTILLEEE
SUR MESURE
SUR LES DONNES SOURCE DE VALEUR
 Définitivement tournée vers l’avenir, vos objectifs business ou l’anticipation d’impacts
business potentiels
 Véritable outil de pilotage de vos données source de valeur
 Basée sur une solution dédiée à la gouvernance des données
 Totalement contextualisée en fonction de vos objectifs et vos règles business
 En tenant compte de votre organisation
 En prenant en compte uniquement les données qui permettent d’atteindre vos objectifs
 Et en identifiant l’organisation sous-jacente permettant d’agir sur ces données

DÉFINISSEZ VOS OBJECTIFS BUSINESS
Les objectifs peuvent être globaux (contribuant aux objectifs de
l’entreprise) ou ciblés pour des besoins spécifiques

CONTEXTUALISEZ VOS OBJECTIFS
 Reliez vos objectifs et les règles associées
à un contexte business
 Définissez la valeur et les impacts avec les
business
 Partagez un vocabulaire commun au sein
de la communauté

Définissez
l’organisation (rôles
et responsabilités
IDENTIFIEZ L’ORGANISATION CORRESPONDANTE

Exemple 1
RESULTATS
656 objets impactés
RESULTATS
Impact de €107,175,948
Nombre d’objets impactés
Vision du montant impacté
IDENTIFIEZ VOS DONNÉES SOURCE DE VALEUR

Exemple 2
IDENTIFIEZ VOS DONNÉES SOURCE DE VALEUR
Seulement 5 objets portant de la
valeurRESULTATS
571 objets impactés
RESULTATS
Impact de 255,262 $

UTILISEZ LA GOUVERNANCE POUR AGIR SUR VOS DONNÉES
Différents rôles
Différentes actions Suivi des actions

NOTRE OFFRE
Couverture
Quick Win
Montée en
puissance
Consolidation
Focus sur 10 règles métier
 Génération de KVI Ad-hoc et
publication des résultats
 Confirmer les rôles et
responsabilités
Généralisation (scope: 20-
30 règles métier)
 Mise en œuvre du framework
avec des règles métier et la
gestion de KVI
 Compléter les règles métier et
la matrice des rôles et
responsabilités
 Initier l’animation de la
communauté « data
excellence »
Inclus dans la culture de
l’entreprise
Périmètre de règles métier
(environ 20 - 30 règles / an)
 Framework en mode
exécution
 Centre d'excellence des
données permanent
 Ressources dédiées
1 Mois 4 Mois 1 an

DONNÉES DATA GOVERNANCE OFFICE AS SERVICE
Page 30
POSITION DE L’OFFRE DANS LE MODÈLE DE MATURITÉ
communs
données en
Approche
réactive
 Données de
référence non
intégrées
commune pour
partager les
données en
externe
 Plateforme
d’intégration de
données (Normes,
Bonnes pratiques,
Processus définis
et alignés)
 Nettoyage des
données
 Entrepôt de
données de
référence
implémenté et
partagé
 Approche
commune pour
partager les
données de
référence
 Modèle Data
Excellence défini
(Qualité de
données et
niveau de KVIs
définis)
stockées dans un
entrepôt
management
 Plateforme
commune pour
partager les
données à
l’exterieur
 Modèle Data
Excellence
appliqué
(Stewardship sur
les règles
métiers)
 Centre de Data
Excellence
(Formation)
 Mesure
préventive sur la
pollution des
données
 Augmentation de
la transparence
via le partage des
données
 Data Excellence
en conception
(Gouvernance)
 Data Excellence
intégrée dans la
culture
d’entreprise
 Totale
transparence et
partage de
l’information
agile et
intelligente
ValeurBusiness
ImpactBusness

VOS BESOINS
Page 31
 Des silos de données Clients non cohérents et complexes à
exploiter
 Prouver l’apport de valeur d’une démarche de qualité des
données sur les processus marketing
 Réactivité et agilité sans investir dans une infrastructure et mettre
en place une organisation de Data Governance.
 Initialiser une démarche itérative avec un transfert de compétences
opérationnel sur une approche de Gouvernance des données
TESTER, ACCÉLÉRER AVEC UN INVESTISSEMENT MINIMUM

DATA GOVERNANCE OFFICE
UNE PREMIÈRE ÉTAPE DE VALORISATION DE LA DONNÉE
DÉTECTER LES
CLIENTS À FORTE
VALEUR OU À FORT
POTENTIEL
OBTENIR UNE
VISION 360°
COHÉRENTE ET
FIABLE DE
L’ENSEMBLE DES
INTERACTIONS
MONTRER
L’APPORT DE
VALEUR SUR LES
PROCESS
MARKETING
1 32
UNE DÉMARCHE AGILE ET RAPIDE,
ORIENTÉE ROI (MAX. 2 MOIS) ENVIRON 40k€
Silos de
données Client :
5 sources
Fichier clients
unifié, fiabilisé
et enrichi pour
optimisation
Campagne
Marketing
Data Manager Data Scientist Expert Marketing

DATA GOVERNANCE OFFICE MENSUEL
(10K€ / MOIS)
UNE DÉMARCHE RÉCURRENTE
DÉTECTER LES
CLIENTS À FORTE
VALEUR OU À FORT
POTENTIEL
OBTENIR UNE
VISION 360°
COHÉRENTE ET
FIABLE DE
L’ENSEMBLE DES
INTERACTIONS
MONTRER
L’APPORT DE
VALEUR SUR LES
PROCESS
MARKETING
1 32
Nouvelles
sources de
données
Apports sur les
campagne
Marketing
Data Manager Data Scientist Expert Marketing

NOS EXPERTISES
COMBINEES
&
ACTEUR UNIQUE
Expérimenter sans contrainte et
mesurer l’efficacité
Se concentrer sur les données
adaptées à ses propres enjeux
Une approche Payment as a
Service
Mise en place d’un modèle avec
« success fees » selon le retour du
« proof of value »
Utiliser opérationnellement
toutes les sources de données
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60 projets de gouvernance des données réalisés.
Practice Data Gouvernance > 100 consultants.
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UNE METHODOLOGIE EPROUVEE
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Démarche agile adaptée aux solutions.
Accompagnement sur l’ensemble des étapes du projet de gouvernance.
Approche d’urbanisation pragmatique.
Leader sur
l’accompagnement
des projets de
gouvernance de la
donnée,
de Data Quality
et de Référentiel
(MDM/PIM)
DES SOLUTIONS ADAPTÉES À CHAQUE PROBLÉMATIQUE

PARMI NOS 60 RÉFÉRENCES
Gouvernance des données Client
Scénario de bascule vers une vision ‘Personne’ des individus et des
personnes morales, préconisation sur le partage d’informations entre
tous les acteurs de la relation client
Projet Préference
Référentiel Produit/Formule :
Maitrise du cycle de vie des données cœur
des processus et alignements des forcasts et
des réalisés.
Gouvernance des données
produits/offre
Clarification de la gouvernance entre les
notions d’article/produit/offre dans le cadre
de la digitalisation des processus Marketing et
Sales
Référentiel Tiers et pièces
détachées
Optimisation des processus clients et optimisation
des coûts des stocks de pièces détachées.
Data Quality Service
Mise en qualité des données clients en amont
d’une migration du CRM.
Référentiel Entreprise
Data
Gouvernance des données produits/offres et
nomenclatures pour fiabiliser les processus de
pilotage financier
Gouvernance des
données Produits
Définition et mise en place de
l’organisation, la consolidation et la
diffusion des données Produits en
cohérence avec les processus métiers
Référentiel Client
Unifié
Mise en œuvre d’un référentiel
unifié des données clients issues
des agences du réseau SA pour
l’optimisation des campagnes
marketing

ET VOUS ?
Page 38 Jeudi Découverte - Gouvernance des données – 30 Juin 2016Page 38
communs
données en
Approche
réactive
 Données de
référence non
intégrées
commune pour
partager les
données en
externe
 Plateforme
d’intégration de
données (Normes,
Bonnes pratiques,
Processus définis
et alignés)
 Nettoyage des
données
 Entrepôt de
données de
référence
implémenté et
partagé
 Approche
commune pour
partager les
données de
référence
 Modèle Data
Excellence défini
(Qualité de
données et
niveau de KVIs
définis)
stockées dans un
entrepôt
management
 Plateforme
commune pour
partager les
données à
l’exterieur
 Modèle Data
Excellence
appliqué
(Stewardship sur
les règles
métiers)
 Centre de Data
Excellence
(Formation)
 Mesure
préventive sur la
pollution des
données
 Augmentation de
la transparence
via le partage des
données
 Data Excellence
en conception
(Gouvernance)
 Data Excellence
intégrée dans la
culture
d’entreprise
 Totale
transparence et
partage de
l’information
agile et
intelligente
ValeurBusiness
ImpactBusness

MERCI DE VOTRE ATTENTION
Siège : 91-95, rue Carnot - 92300 Levallois-Perret – France
Tel : +33 (0)1 74 18 74 18
www.micropole.com
Pascal ANTHOINE
Directeur de la Practice Data Governance
panthoine@micropole.com
Aurélien GOUR
Manager de la Practice Data Governance
agour@micropole.com

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