8/12/2019 Proposition Big Data

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Marc Desenfant / Bertrand Jouvenot

Digital ResponsiveConsulting

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Avertissement

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de service en marketing, dcouvrir ladresse www.lesbrigadesdumarketing.com.

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endroits o apparaissent des informations sensibles (noms de marques, de clients,

de prestataires ou dintervenants, chiffres, etc.), nous aidant ainsi prserver leur

confidentialit.

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CONTEXTE

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Contexte

Orange a pris conscience des enjeux du Big Data

Un dpartement Big Data a t cr :

Il est compos dune dizaine de personnes

Il doit anim en transverse une centaine de collaborateurs dOrange disperss gographiquement et

appartenant diffrentes business unit

Le sujet du Big Data a t port au niveau du comit de direction du groupe.

Dans ce contexte, le dpartement Big Data sinterroge sur le meilleur scenario retenir pour animer les data scientists dOrange

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CONVICTIONS

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Convictions

Du ct des futurs bnficiaires, les attentes autour du Big Data sont fortes maisfloues.

Du ct des data scientists, le risque de faire du Big Data en se dconnectant dela ralit business est rel.

Du ct organisationnel, le Big Data doit tre la fois :

Sponsoris par le top management

Appuy et soutenu par les directions des business units

Port par des data scientists engags

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PROBLMATIQUE

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Problmatique

Comment conserver le soutien du topmanagement dans la dure ?

Comment sassurer dun relais par les directions

oprationnelles ?

Comment dfinir les axes de travail prioritaires etpertinents ?

Comment apporter la preuve que le Big Data estun levier de business ?

Comment aider Orange mieux cerner lespotentialits du Big Data avec des rsultatsprobants ?

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Comment

mobiliser,

animer et

dmontrer ?

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PROPOSITION

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Notre parti pris

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Partir du modle conomique dechaque business unit

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Dcortiquer et mettre plat le modleconomique de chaque business unit

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Ancrer la rflexion des data scientist

dans la ralit du business en lesfaisant travailler partir des business

models

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Imaginer des pistes de travail pour

le Big Data de nature optimiser lesbusiness model ou dvelopper le

business

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Proposition

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Mobilisation

Objectif: dmontrer aux BUla volont dancrage du BigData dans le business

Contenu: entretiens avecles directeurs de BU

Rsultat: mise plat desbusiness model des BU envue den faire le point de

dpart de la rflexion BigData

Gnration

Objectif: imaginercomment le Big Data peutpermettre doptimiser ou

de dvelopper le business

Contenu: animation desances de brainstorming,par groupes de 10 datascientists, autour dechaque business model (ungroupe par business model)

Rsultat: identification depistes pour le Big Data

Priorisation

Objectif: slectionner lespistes de travail les pluspertinentes

Contenu: runions detravail entre le big data etles BU

Rsultat: identification desmeilleures pistes de travail

Datamination

Objectif: irriguerlorganisation de Big Data

Contenu: lancement desprojets en modegamification,harmonisation des doutils

et des pratiquesRsultat: appropriation duBig Data par les BU

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Proposition / Gamification

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Mobilisation Gnration Priorisation Datamination

En phase de mobilisation, les

groupes qui interviendront lors de la

phase de gnrationsont constitus

en fonction de critres classiques :

mtiers, complmentarits, BU, etc.

En phase de datamination, il est demand aux

groupes qui sont intervenus lors de la phase de

gnrationdvaluer tous ensemble la difficult des

projets prioriss, en vue de rendre quitable leur lise

en oeuvre.

Les groupes initiaux sont alors reconfigurs en

quipes projets et se voient attribuer un projet.

Une course (quitable) est lance entre les quipes.

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BUDGET

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Budget 1/2

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Mobilisation Gnration Priorisation Datamination

Entretiens avec les

directions des BU

Animation des

brainstorming

Management du

process de

priorisation

Cadrage du

lancement de la

vague de projets et

Gamification

Directeur de mission 8 jours

12 K

Consultant stratgie 10 jours

8,5 K

12 jours

10,2 K

7 jours

6 K

5 jours

4,2 KChef de projet 10 jours

6 K

Total 47 K

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Budget 2/2

Mobilisation Gnration Priorisation Datamination

Budget construit selon les hypothses suivantes :Dix business models sont identifis

100 data scientists sont impliquer et animer

5 pistes de travail prioritaires pour le Big Data sont identifies par chaque groupe (soit 50 pistes autotal)

Aprs la priorisation, 10 pistes sont retenues et converties en projets

10 quipes projets sont constitues

Pour dmarrer rapidement, il est envisageable de drouler lensemble de lamthodologie dcrite dans un primtre plus rduit :

Avec une seule BU

Avec un plus petit nombre de BU

En privilgiant le business model central dOrange

En se focalisant dabord sur certains mtiers