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Data Transformation Program :
De la Digital Transformation à la Data Transformation
Une nouvelle révolution déjà en marche
06/07/2017

2. © 2
Data Transformation Program
Table ronde le 6 juillet 2017
Pourquoi les entreprises mettent-elles aujourd'hui la Data au coeur de leur transformation ?
Comment initier et déployer ces programmes ? Quels impacts pour quelle création de valeur
espérée ? Avec le témoignage de la Responsable du Programme de Transformation Data
d'AccorHotels
Les entreprises ont largement initié leur mue digitale. Cette transformation est souvent, comme
toutes les grandes mutations, dans un premier temps sous-estimée, faute d’intégration de tous les
acteurs, de trajectoire partagée et séquencée, de valorisation concrète des bénéfices.
Alors au-delà de la promesse d’améliorer la connaissance client, qu’entend-on par
«Data Transformation» ? Pourquoi est-ce un projet d’Entreprise ? Quels peuvent en être les bénéfices
concrets ? Quelles sont les dimensions prioritaires ? Quelles missions pour le Chief Data Officer ?
Pour répondre à ces interrogations, nous vous invitions à un séminaire gratuit, au cours duquel nous
partagerons notre vision et des expériences clients concrètes.
A propos
Soft Computing est le spécialiste du marketing digital data-driven. Ses 400 consultants, experts en sciences de la donnée, en marketing digital et en
technologies big data, aident au quotidien plus de 150 entreprises à travers le monde à exploiter tout le potentiel de la donnée pour améliorer
l’expérience de leurs clients et le ROI de leur marketing digital. Soft Computing est côté à Paris sur NYSE Euronext (ISIN : FR0000075517, Symbole : SFT).
Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre proofil, l'inscription sera soumise à validation.
Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com
Modalités :
Ce séminaire aura lieu dans les
locaux de Soft Computing.
Ou via notre site:
www.softcomputing.com
Agenda : 08h45 – 11h00
Quels objectifs rechercher ?
Quel périmètre couvrir ?
Mettre en œuvre un programme de «Data Transformation»
Démarche, pièges à éviter, retours d’expérience
Conclusion

3. Quelques mots sur Soft Computing
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4. © 4
Carte d’identité

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Exploiter tout le potentiel de la data
Créer des expériences Client sans couture
Démultiplier la performance du marketing digital
Mission
Marketing
Intelligence
Big Data
Driven
Digital
Experience

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Compétences : un mix unique de compétences pointues
Digital
Marketing
Data
Science
Project
Management
Information
Technologies

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A la carte
Think Build Run
Délégation Projet Centre de services
Digital-Marketing IT AMOA
Offre
Delivery
Clients

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Extraits de références
Digital Marketing Big Data
Valorisation des données
Web Analytics via l’analyse des
parcours de conversion.
Cadrage des uses cases et mise en
œuvre opérationnelle d'un POC
DMP.
Programme relationnel multi-
devices et remarketing.
Déploiement international.
DMP, CRM, orchestration
omnicanal, et déploiement des
usages Data-driven Marketing.
Mise en œuvre et exploitation
opérationnelle d'une DMP.
Refonte de la stratégie de
fidélisation omnicanale multi-
marques.
Centre de Services gestion des
campagnes marketing multicanal,
mise en place du Web Analytics.
Mesure de l'impact des parcours
multicanaux sur le NPS et
recommandations d'améliorations.
Déploiement d’une plate-forme
CRM multi-marques multi-pays.
Centre de Services gestion des
campagnes marketing et
connaissance clients.
Accompagnement Data Science à la
valorisation des données Big Data.
Stratégie de sécurité et
construction d'une plate-forme
d’industrialisation des flux
Big Data.
Formation aux méthodes et outils
en Data Science, France et
international.
Définition de la gouvernance d’un
Référentiel client multi-activités et
international.
Mise en œuvre et intégration des
flux Big Data pour optimiser
l'animation des parcours clients.

9. © 9
Experts reconnus
Partager Informer Enseigner
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softcomputing.com/news/
Paroles
d’experts
Publications
Séminaires

10. Pourquoi les entreprises mettent-elles
la Data au cœur de leur transformation ?2

11. © 11
Une démultiplication des points de collecte on & off line
WEB / RESEAU PHYSIQUE / IOT / HOME

12. © 12
Une croissance exponentielle des volumes de données
44 Zettabytes = 44 000 milliards de gigaoctets = 44 000 000 000 000 000 000 000 octets !!

13. © 13
Données des
SI Données du
Data Warehouse
Tweets
Assets
digitaux
Logs webs
Open Data
Documents
Video
Calculs
datascientists
De quelles data parle-t-on ?

14. © 14
Une diversité et un format de données sans limite
Données historiquement utilisées dans la
relation et l’animation client.
Leur maîtrise est un atout solide chez la
plupart des annonceurs.
Leur utilisation est en train de changer
aujourd’hui, la maîtrise de leur volume et de
la technologie en font un pilier dans la
relation client d’aujourd’hui et de demain
Les nouvelles technologies permettent un
apport de valeur fort du monde des données
tiers anonymes.
Leur utilisation opérationnelle aujourd’hui
est une réalité grandissante
Encore des problématiques d’utilisation
« industrielle » de ces données dont la
richesse attend encore de pouvoir être
pleinement exploité

15. © 15
Comment tirer proofit de ce contexte ?
OFFRIR DES SERVICES
DISRUPTIFS
Transformer les données à
disposition des entreprises
pour réinventer des services
RATIONNALISER LES
COUTS
OPERATIONNELS
Combiner capteurs et big
data aide les entreprises dans
des sujets très opérationnels
VALORISER /
MONETISER SON
CAPITAL DATA
Partager ses données avec des
partenaires
Valoriser ses données auprès
d’entreprises d’autres
secteurs
PERFECTIONNER LES
PARCOURS CLIENTS
Eliminer les points
douloureux des parcours, et
contribuer à l’élaboration de
nouvelles réponses
Adresser des messages adaptés
sur le point de contact souhaité
ACCELERER ET
REORIENTER LES
DECISIONS
Accéder au Dataviz
Se baser sur des rapports
délivrés en temps réel
REDUIRE LE TIME TO
MARKET
Limiter les étapes de Time to
market et leur durée en
exploitant un set de data plus
riche pour chaque étape

16. © 16
Qu’est-ce que cela change pour les entreprises ?
Une forte
volumétrie des
données à gérer
Une plus grande
diversité de
données
Des interactions
toujours plus
nombreuses et
digitales (on /off line)
De multiples
possibilités de
croisement
Des exigences et un
comportement client
qui nécessitent du
temps réel
De nouvelles
plates-formes SI à
intégrer
Un cadre
réglementaire en
permanente
évolution à respecter
Des nouveaux
usages de la
donnée à
challenger
Une utilisation des
data à encadrer et
gouverner
Des compétences à
appréhender

17. Illustration du programme
Data transformation
d’AccorHotels ?
3

18. © 18
Les étapes vers la Transformation Data
Plan de
Transformation
Data
Plan de
« Refondation BI »
proof of Concept
Un langage
commun

19. La généralisation d’un programme de
data transfo4

20. © 20
Les 3 grandes étapes d’un programme de « Data Transformation »
EXPLORATORY
DEPLOYMENT
RUN & MANTAIN
• Convince Top Management that
data is an asset (to generate more
value and become a competitive
advantage)
• Shared strategy with a set of
stakeholders
•Data sources well-known /
controlled mainly by IT
•Interested in running POCs & first
projects stand alone
• Top Management convinced (POCs)
• Require methodology and expert
ressources
•Needed technology and
infrastructure deployed and
avialable
•Analytics business capabilities to
be deployed / outsourced
•End ton end transformation
programme planed, including
cultural and organizational changes
• Leadership from Top Management
• Appropriated organization model
to support the new way of working
• Data in involved in decision
making
• In house expertise in data science
and data engineering
• External data sources used
regularly to generate richer insights
•New data driven business models
and processes in creation

21. © 21
Données
DigitalesProduction – DW
Une démarche Métier, fonctionnelle et IT
Uses cases
Connaissance
Productivité opérationnelle
Analyses ad’hoc
Vision produit Vision clients
Technologies
1
2
3
4
ModélisationRéconciliation
Externes

22. © 22
Quels chantiers mener pour réussir la « Data Transformation » ?
STORE & RESITUTE
Structure / unstructure data
Data Merge
Volume / Velocity
Data Vizualization
BI Self Service
ANALYSE
Informative
Predictive
Transformative
DISRUPTE
Agil Methodology
Continious delevery
GOVERNE
Core Data Model
Shared Process /
Governing bodies
Common rules
Kpi’s
SECURE & MONITORE
Legal obligations
Run Quality
ACCULTARATE
Data Culture
Reskilling & Upskelling
Transvers / Matrix Organisation

23. © 23
Disposer d’une infrastructure en capacité de stocker, gérer et
restituer de forts volumes de data
STORE & RESTITUTE
2007 2017
Un socle technique qui rend possible ces
transformations : plus rapide, plus puissant

24. © 24
Du Datamining à la Data Science
ANALYSE
Deep machine
learning
Théorie du
signal
Textmining Voicemining
Reconnaissance
d’image
Sequential
Pattern Analysis
Régression
logistique
Modèle
ARIMA/SARIM
A
Analyse des
correspondan
ces multiples
Analyse
Factorielle
Analyse en
composantes
principales
…

25. © 25
Du Data Miner au Data Scientist
ANALYSE
Machine
Learning,
Approche
prédictive &
algorithmique, …

26. © 26
Adapter ses méthodes et réduire le « Time to Market »
DISRUPTE
Co-création
Equipe transversale
avec le client interne,
l’équipe Data et l’IT,
sur la base de méthodes
agiles qui embarquent
toutes les compétences
concernées.
POCs
Les Uses Case doivent
être ciblés, partagés
et créateurs de valeur.
Try & Learn
Accepter le « try and
learn », le respect de la
tentative, et la capacité
dans un délai bref, de
choisir, d'arrêter
Admettre un taux
d'échec
Factorization
Industrialiser les
POCS et les étendre
à l’ensemble des
périmètres
concernés
Nouvelles méthodes
à généraliser
Modalités de prise de
décision à faire évoluer
Approche projet Agile
à structurer

27. © 27
Adapter ses méthodes et réduire le « Time to Market »
MarketingDatascience Data Manager
DISRUPTE

28. © 28
Accompagner la transformation au-delà des experts
Reskilling &
upskelling
Appuyer / challenger les
Métiers pour diversifier et
accélérer les delivery de
reports & analytics
ACCULTARATE
Data Culture
Un sponsorship du Comex
Le développement de nouveaux
usages (Data Viz, …)
Des compétences Data dans les
directions clés
Des rapports /analyses pouvant
être délivrés à la demande
Un scope de décisions drivées
par la data
Transvers / Matrix
Organization
D’une organisation en silo à
une organisation transverse
et un organigramme
matriciel pour les projets
Data

29. © 29
Prendre en compte les règles et la législation pour être en
conformité (1/2)
SECURE & MONITORE
Données
sensibles
Données
Personnelles
Données pseudonymisées
Données anonymes
Consentement requis spécifique
Loi sur la protection des données
Potentielle loi sur la protection
des données
Aucune Loi sur la protection des
données

30. © 30
Prendre en compte les règles et la législation pour être en
conformité (2/2)
Mise en œuvre d’un
champ d’application
élargi
Consécration de droits
renforcés & nouveaux
Création d’obligations
& de responsabilités
nouvelles pour les
responsables de
traitement
Passage d’une logique
de contrôle a priori à
celle d’accountability
Crédibilisation de la
régulation par la
coopération et le
renforcement des
pouvoirs d’enquête et
de sanction
Encadrement, un
renforcement et une
graduation des
sanctions
administratives
Les 6 éléments clé de la nouvelle réglementation RGPD (Mai 2018)
SECURE & MONITORE

31. © 31
Définir les engagement des service relatifs au stockage, la mise à
disposition et à l’exploitation des data clients
SECURE & MONITORE

32. © 32
Un cadre de gouvernance des données pour supprimer les freins
et favorise la création de la valeur
GOVERNE

33. © 33
Un cadre de gouvernance des données pour supprimer les freins
et favorise la création de la valeur
GOVERNESécurité Informatique
DCP
Législation
Contrôle de l’intégration
Indicateurs de mesure
Amélioration continue
Déclinaison stratégique
Déclinaison opérationnelle
Surveillance du cadre légal
Instances propres à la gouvernance
Instances existantes
Kpi’s de suivi
Processus Métiers
Processus IT
Stratégie de collecte et
d’intégration
Fluidifier l’administration et la
propagation
Assurer la mise à disposition
(nouvelles données, façon de
consommer, visualisations)
Communication
Formation
Pilotage

34. © 34
Quelle Direction de Programme ?
Spread a clear outlook of the strategic goals and the
target vision
Define, follow and secure the transformation
plan roadmap
Monitor budgets and follow goals
achievement
Arbitrate, make decisions efficiently &
manage risks
Secure functional and technical coherence
transversally
Promote change management
Preserve stakeholders and sponsors support
Transformation
plan
governance
Dedicated
plan team
(sponsor(s),
plan director,
project
managers…)
Steering and
project
committees
dedicated to
the related
projects
Steering
committees
dedicated to
the plan
Goals & main activities Pillars

35. Conclusion
5

36. © 36
Quelques bonnes pratiques
#1
#2
#3
#4
#5
C’est un projet d’entreprise
C’est un projet de longue haleine
• Évitez les projets « sous-marin ». Il faut un sponsoring fort !
• Pensez à accompagner les métiers impactés (change management).
• Gardez toujours en tête les objectifs recherchés.
• Communiquez à bon escient et autant que possible.
• Prévoyez des ressources pour l’initialisation de la démarche.
C’est un projet ambitieux
C’est un projet transversal
C’est un projet complexe et nécessitant des expertises
• Mettez en œuvre un projet piloté par un trinôme Métier, IT & Juridique.
•Déployez le programme de façon progressive en valorisant les 1ers succès.
•Faites appel à des compétences externes (juriste, data management, …).

37. © 37
Quelles questions se poser ?
Pourquoi j’en ai besoin et
pour répondre à quels
usages business ? Mes
moyens existants ne me
permettraient-ils pas de
‘craquer’ déjà qques
sujets ? Légal ?
Quelles sont les nouvelles
opportunités technologiques
du marché ? Quelle solution ?
Quelle intégration dans mon
patrimoine applicatif ?
Quelle gouvernance ?, quelle
compétences ?, quels
processus ?, quels KPI’s ?

38. © 38
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Merci !
Des questions
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