Nos offres · Déploiement
Déploiement data gouvernance & plateforme
Gouvernance, plateforme et processus de livraison. Ce que nous mettons en place, les compétences que cela demande, et un programme de trois ans qui en donne la mesure.
L’offre
Une gouvernance, une plateforme, et les processus qui les relient.
Le déploiement d’une plateforme data et IA engage plusieurs aspects de gouvernance, de processus et d’architecture technique, à mettre en place pour délivrer de la valeur métier.
La gouvernance
Nous vous accompagnons dans l’élaboration d’une gouvernance adaptée à votre société.
Des rôles tenus par le métier
La gouvernance se construit autour du métier, avec l’identification de product owners et de data domain owners. Ils animent conjointement la communauté data, construisent une vision sur plusieurs années et priorisent les livraisons au quotidien.
Une équipe data à votre forme
L’organisation de l’équipe qui supporte le métier varie selon votre société : une équipe commune qui délivre des produits data pour l’ensemble des domaines, ou une équipe dédiée à chacun d’eux.
Les fondations
Un data catalogue, une documentation centralisée, partagée et maintenue, et des outils d’alerte sur le niveau de qualité des données.
La plateforme et les processus de livraison
La capacité à délivrer dépend intrinsèquement de l’organisation des équipes et des processus mis en place.
Des niveaux de validation explicites
Validation des spécifications, recettes conduites par l’équipe data puis par le métier, revue et validation du code : de quoi optimiser le développement et garantir la maintenance dans le temps.
Un socle en trois couches
Une méthodologie qui fait transiter la donnée des couches brutes au modèle unifié, jusqu’aux produits data mis entre les mains du métier.
Des compétences structurées
Nous vous accompagnons à structurer l’équipe autour de trois compétences clés, dont les périmètres ne se recouvrent pas.
Les trois compétences clés
Business analyst
Documente les besoins métiers et les formalise en spécifications.
Data analyst
Analyse le niveau de qualité des données et teste les spécifications, en amont comme en aval des livraisons.
Data engineer
Garant du modèle de données, il réalise les transformations dans la plateforme et maintient la durabilité des produits data.
Le parcours de la donnée
Les couches techniques sont le socle de la méthodologie : chacune a sa règle d’entrée, et rien ne passe à la suivante sans elle.
Bronze
La donnée brute
Les sources sont ingérées telles quelles, sans transformation, avec leur historique et leur horodatage.
Silver
Le modèle unifié
Les définitions sont arbitrées, les référentiels rapprochés, les règles de qualité appliquées et mesurées.
Gold
Les produits data
Ce que le métier utilise : indicateurs, tableaux de bord et jeux de données, avec un propriétaire et un usage suivi.
Notre expertise au sein du collectif couvre chacun de ces jalons et sécurise votre investissement dans un socle technique qui délivre de la valeur métier.
Retour sur une mission
Cette offre, déployée depuis plus de trois ans chez un client en croissance par acquisitions.
Le programme qui suit est celui d’un client, anonymisé ; les chiffres sont ceux constatés à ce jour. Il donne la mesure de ce que l’offre engage lorsqu’elle est menée à l’échelle d’un groupe.
Le point de départ
Une donnée fragmentée par domaine, sans ligne directrice commune.
Chaque rachat est arrivé avec son propre système, ses propres définitions, ses propres habitudes. Le diagnostic a mis en évidence six constats partagés par la direction générale, la DSI et les métiers.
Contexte
Croissance par acquisitions successives, systèmes hétérogènes
Démarrage
Novembre 2024
Portage
Direction générale, en lien avec la DSI
Déclencheur du mandat
Aucune vision consolidée de l’activité, aucun accès direct des métiers à la donnée
Six constats à l’ouverture
01
Une vision fragmentée par les rachats
Chaque acquisition a apporté son système et ses définitions. Rien ne remontait dans un langage commun, ni au niveau du groupe, ni entre régions.
02
Une réconciliation manuelle, un pilotage en retard
Managers, contrôle de gestion, centres de services partagés : tout se recoupait à la main, des données de référence aux indicateurs de pilotage. Le flash mensuel arrivait après le 20 du mois.
03
Un reporting client produit manuellement
Le reporting client était réalisé à la main par une équipe dédiée, avec une capacité limitée à en tirer des insights sans traitement manuel.
04
Un accès à la donnée source verrouillé côté informatique
Les métiers ne pouvaient pas accéder eux-mêmes à la donnée opérationnelle. Du test à la solution industrialisée, aucune capacité d’échelle disponible.
05
Une multiplicité d’outils, aucun socle commun
Snowflake, Redshift, Dataiku, Qlik, Power BI, Excel, SmartView, Cognos : autant de briques technologiques, sans plateforme partagée.
06
Des clients sans visibilité
Ni sur la performance de leur prestataire logistique, le transport sous-traité dit « 3PL », ni sur leur impact écologique. Deux attentes déjà exprimées par le marché.
Le programme en chiffres
> 3
ans
Programme data, toujours en cours
+40
ETP
Équipes internes, intégrateurs et collectif
14
domaines
Lancés et monitorés, du global au local
1
data factory
Une plateforme data neuve, socle unique
Objectifs
D’un pilotage manuel à une plateforme unique.
Cinq objectifs fixés dès le cadrage, en réponse directe aux constats du diagnostic.
Aujourd’hui
Cible
Réconciliation manuelle de la donnée par toutes les équipes, des données de référence aux indicateurs de pilotage.
Faciliter l’accès à la donnée
Flash mensuel livré après le 20 du mois ; aucune donnée RH accessible en un clic.
Soutenir la décision, accélérer la mise sur le marché
Reporting client produit à la main par une équipe dédiée.
Répondre aux attentes clients
Du test à la solution industrialisée : impossible, faute de capacité d’échelle.
Exploiter l’IA et les actifs de données
Une mosaïque d’outils de transformation et de visualisation, sans socle commun.
Une plateforme unique et simple
L’approche
Quatre piliers de gouvernance, un socle technique commun.
Le métier redevient propriétaire de sa donnée ; la plateforme la sert, elle ne la retient plus.
Autonomie métier
Un modèle opérationnel centré métier, déployé domaine par domaine
Les équipes métier, du global au local, accèdent, explorent et utilisent la donnée selon leurs capacités, leurs compétences et leur volonté.
Propriété de la donnée
Une source certifiée pour chaque produit data
Toute donnée critique est portée par le métier : définie, validée, documentée et compréhensible, accessible et sécurisée, monitorée.
Gouvernance des produits data
Une feuille de route globale, priorisée collectivement
Tous les projets et initiatives data, du global au local, sont visibles de tous les domaines, documentés et accessibles de façon sécurisée.
Plateforme data
Un socle technique unique au service du métier
Toute donnée certifiée est mise à disposition via une solution unique : un modèle de données d’entreprise, partagé et sécurisé, avec les bons outils pour l’autonomie de chaque domaine.
Trois chantiers, trois porteurs
L’équipe Data & Gouvernance
Livraison des produits data
Établir la gouvernance et le modèle opérationnel de chaque domaine pour délivrer la valeur attendue.
La Data Factory
Socle technologique
Unifier l’écosystème technique avec des solutions de pointe, au service de tous les domaines.
Data & Gouvernance et Communication
Conduite du changement
Accompagner les équipes avec le matériel nécessaire au déploiement de la transformation data.
La méthode
Un domaine à la fois, un livrable validé et des résultats concrets à chaque étape.
Le programme n’a jamais ouvert deux fronts en même temps. Chaque phase se terminait sur un livrable validé en comité de pilotage, et rien ne démarrait avant.
2 mois
Cadrage et mandat
Diagnostic de maturité data sur l’ensemble des entités issues des rachats, cible à trois ans, lettre de mandat signée par la direction générale.
Porte de sortie
Mandat signé, budget engagé
5 mois
Domaine pilote
La Finance en premier, parce que ses définitions arbitrent celles des autres. Modèle opérationnel, propriétaires nommés, premiers produits.
Porte de sortie
Clôture mensuelle produite sur le nouveau socle
12 mois
Plateforme et industrialisation
Socle unique sourçant la donnée opérationnelle, catalogue, règles de qualité automatisées, accès direct des métiers à la donnée source.
Porte de sortie
Mise en production sans intervention manuelle
15 mois
Généralisation par domaine
Achats, Supply Chain, Logistique, Commercial, RH puis les domaines suivants, jusqu’à 14 domaines gouvernés, avec le même modèle opérationnel.
Porte de sortie
Domaines avec propriétaire et feuille de route
en cours
Transfert et autonomie
Recrutement des titulaires, passation documentée, accompagnement en doublon puis sortie progressive du collectif, domaine par domaine.
Porte de sortie
Équipes internes autonomes
Les rôles tenus par le collectif
Un modèle de gouvernance qui dissocie les populations.
Deux familles de profils, comme au sein du collectif : Data Governance Delivery côté métier et gouvernance, Tech Data côté plateforme. Le collectif a tenu les rôles de direction et d’architecture ; les équipes internes ont fait le reste, sous ce pilotage.
Data Governance Delivery
Populations Métier et Data & Gouvernance.
Head of Data Governance
Data & Gouvernance
- Définition de la stratégie globale avec les métiers
- Animation de la communauté data, du global au régional
- Lancement et support aux domaines
- Management des Data Domain Managers
Data Domain Owner
Métier
- Porte la stratégie et la feuille de route du domaine, alignées sur la stratégie métier
- Arbitre les priorités et les conflits, point de contact pour la gouvernance transverse
- Référent de l’expertise data du domaine, coordonne les équipes data associées
- Renforce l’implication du domaine dans la gouvernance, formation et méthodologie
Data Domain Manager
Data & Gouvernance
- Mise en place du modèle opérationnel de domaine
- Support à la transformation métier, responsables produit et au-delà
- Mise en place des processus de gouvernance de la donnée
- Animation du réseau de correspondants data
Global Data Product Owner
Data & Gouvernance / Métier
- Pilote la feuille de route produit data et les priorités
- Gère le portefeuille de besoins métier, rédige et valide les spécifications
- Organise et valide la recette métier auprès des utilisateurs
- Assure la documentation, la communication et l’adoption des produits data
Tech Data
Population Data Factory.
Head of Data Engineering
Data Factory
- Management des Data Engineers
- Mise en place des bonnes pratiques plateforme
- Référent technique, expertise plateforme cloud et processus de développement IA
Équipes projet — Livraison
Métier / Data Factory / Data & Gouvernance
- Équipes projet mixtes mobilisées par domaine
- Combinent expertise métier, technique et gouvernance pour livrer les produits data
Domaines gouvernés
14 domaines lancés et monitorés au total, du global au local.
Où en est le programme
Ce qui a changé, domaine après domaine.
14 domaines gouvernés, avec propriétaire et feuille de route, du global au local.
Accès direct des métiers à la donnée opérationnelle source : le goulot d’étranglement côté informatique est levé.
Un modèle de données d’entreprise unique, partagé et sécurisé, qui remplace la mosaïque d’outils historique.
Une visibilité restituée aux clients sur la performance de leur prestataire logistique (3PL) et leur impact carbone.
Des cas d’usage d’intelligence artificielle livrés avec un ROI mesuré, là où il n’existait aucun levier pour démarrer.
Une gouvernance qui dissocie clairement les rôles métier, pilotage (Data & Gouvernance) et plateforme (Data Factory).
Résultats IA
Deux projets IA livrés dans ce cadre, avec un ROI mesuré.
Une fois les fondations data posées, deux cas d’usage IA ont été industrialisés sur le domaine Logistique & Transport.
Logistique & Transport · IA
Optimisation des ressources opérationnelles par l’IA
70 K€
de coûts évités par jour
Plannings d’entrepôts optimisés par croisement des données colis, nombre et tailles, et des compteurs de temps du personnel, interne comme intérimaire.
Architecture
système source → S3 → Snowflake → Google Cloud
Logistique & Transport · IA
Automatisation de la revue de facturation client
30 K€
facturés en plus chaque mois
Analyse systématique des facturations clients pour détecter les activités réalisées sans facturation associée, avec validation du métier avant émission.
Architecture
système source → S3 → Snowflake → Google Cloud
Missions réalisées par des membres du collectif ; client anonymisé.
Ce que nous en retenons
Cinq points qui ont fait la différence.
Impliquer, socialiser la direction générale.
Lancer en itératif, par domaine et par cas d’usage.
Valider une gouvernance minimale, « Minimum Viable Governance », par domaine, DSI incluse.
Impliquer les RH dans le modèle opérationnel et les nouveaux rôles.
Définir un plan de conduite du changement et de communication.