PETIT DEJEUNER

BUSINESS INTELLIGENCE

ET DATA MANAGEMENT

Mardi 14 octobre 2014

IntroductionMarina Privat - Directeur Opérationnel des Solutions IT

Nelly Dubreuil – Directrice de Business Unit BI & Data

Management

PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET

DATA MANAGEMENT

PETIT DEJEUNER BUSINESS INTELLIGENCE ET

DATA MANAGEMENT

Programme de la matinée

Accueil et petit déjeuner

Introduction

Présentation des intervenants

Tables rondes

Restitutions et conclusion

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DATA MANAGEMENT

Présentation des thèmes et des intervenants

Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet décisionnel ?

M. Emmanuel CHAMPOMMIER

Thème 2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ?

M. Pascal TERRAUBE

Thème 3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?

M. Pascal BRIER

Restitution tables rondes

Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet

décisionnel ?

Thème 2 : Quels usages pour les données externes au système

d’information de l’entreprise ?

Thème 3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?

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DATA MANAGEMENT

Pourquoi une démarche qualité de données ?

Quels sont les moyens (organisation, ressources, outils, méthodologie) à mettre en œuvre pour assurer la qualité des données ?

Quels sont les indicateurs/seuils de tolérance permettant de mesurer la qualité des données ?

Comment intégrer cette démarche de qualité de données en amont des projets ?

Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet décisionnel ?

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Rencontrer le « Data Quality Manager » : quels sont ses enjeux, ses motivations? Lui présenter la démarche et l’y faire adhérer Identifier avec lui une équipe de propriétaires des données (« data owners ») Définir le périmètre de données à mettre sous contrôle. Commencer petit, imaginer

grand…

Etape 1 – Kick-off

A l’aide de workshops incluant le « data quality manager » et les « data owner » Etablir les règles à vérifier sur les données du périmètre Définir les instruments de surveillance de la qualité des données

Démarrer par une étape de maquettage des règles à vérifier et des instruments du « data quality manager »

Etape 2 – Build

Industrialiser la maquette construite à l’étape précédente Etablir un plan de remédiation initial sur les défauts constatés Accompagner le « data quality manager » sur le suivi du plan de remédiation initial et

s’assurer de la mise en œuvre d’une gouvernance DQ appropriée pour la suite

Etape 2 – Run

Thème 1 : Comment aborder la qualité de données dans un projet décisionnel ? M.

Emmanuel CHAMPOMMIER

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Tables rondes

Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet

décisionnel ?

Thème 2 : Quels usages pour les données externes au système

d’information de l’entreprise ?

Thème 3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?

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DATA MANAGEMENT

Thème N°2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ?

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Pourquoi l’entreprise a-t-elle besoin de données externes ? Qui en a l’utilité ?

Comment sélectionner et valoriser les données externes ? Où allons-nous chercher les données ?

Quels sont les moyens nécessaires à l’intégration des données externes au SI de l’entreprise ?

Thème N°2 : Quels usages pour les données externes au système d’information de l’entreprise ? M. Pascal TERRAUBE

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Quels Indicateurs Clients ont besoin d’être pilotés ?

Ventes

Marque / Image Search Social Media

Visites Sites Visites Magasins Call Center

Media (DI) :

• Media Spend

• GRPs

• Competitive spend

• SOV

• Social Media

• Display

• Search

• Brand Tracking

• Social Listening

Marketing (DE) :

• Sales & transactions

• Call center

• Store visits

• Direct Marketing

• Catalogues

• Mobile

• Site data

• Weather data

• Macro data

Utilisation des données internes à l’entreprise (Media) et des données externes (Marché, client, etc …) pour définir des KPI publiés via des dashboard et utilisés pour des projections.

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Exemple du process du traitement des données internes et externes :

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Tables rondes

Thème 1 : Comment aborder la qualité des données dans un projet

décisionnel ?

Thème 2 : Quels usages pour les données externes au système

d’information de l’entreprise ?

Thème 3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?

Thème N°3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?

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Quelles sont les limites des SI décisionnels actuels ?

A quoi cela sert d’intégrer des données qui ne servent pas à la prise directe de décision pour l’entreprise ?

Comment éviter les dérives dans l’utilisation des données externes ?

Quel impact sur l’organisation des entreprises ?

Which technologies are most transforming your life? (Source: White House report)

• Le Big Data est un phénomène structurant et pérenne

• « La donnée au service des affaires »

• L’Internet des Objets en fait une technologie qui dépasse les frontières de l’IT

Thème N°3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?M. Pascal BRIER

• Techniques:

Scalability Data /simulation

Qualité des Données externes

La problématique des corrélations

L’effet « Chambre d’écho »

• Socio-économiques

Privacy /anonymisation

Quelles données nous appartient/que peut-on utiliser?

• Corporate

Comment assure t’on le partage des responsabilités (CXO)

Thème N°3 : Où se situent les frontières du décisionnel ?M. Pascal BRIER

ConclusionMarina PRIVAT – Nelly DUBREUIL

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