Offres

Data Evolution Value

Accompagner la transformation data driven de nos clients avec une claire vision du pourquoi et du quoi, et une grande expérience du comment.

Nos offres

Par nature, les sujets data sont multidimensionnels.

Nos expertises permettent d’accompagner nos clients sur ces différentes facettes afin qu’ils maîtrisent leurs données et en tirent rapidement de la valeur stratégique et opérationnelle.

Pour délivrer cette valeur, nous avons élaboré des méthodes spécifiques aux sujets data.

Data 4 Business

 

Parce que les métiers doivent mener la transformation data-driven

Data Culture

 

Parce que la culture data des collaborateurs garantit la transformation data-driven

Data Governance

 

Parce qu’il faut organiser pour pouvoir maîtriser et valoriser ses données

Data Architecture

 

Parce que l’IT est un vecteur majeur de performance des données

La méthode compte !

Pour accompagner efficacement nos clients, notre expertise se porte sur le quoi mais également sur le comment. Découvrez notre méthode tirée de notre expérience.

Des usages Data Evolution dans tous les secteurs

Filière Data // Banque - Assurance

Définir les emplois et fonctions de la filière, Formations nécessaires, Parcours collaborateurs, Evènements d’animation de la filière (côté IT & côté métier)

Intégration de l'outil de gouvernance des données // Assurance

Aide au choix et à la contractualisation de l’outil de gouvernance des données, Préparation de l’arrivée de l’outil (Collibra), Intégration et paramétrage, Formation et accompagnement

Data Governance d'un Data Lake // Acteur Public

Organisation, Rôles et Responsabilités, Outils, Processus et règles de gestion, Cycle de vie de la donnée au sein du Data Lake

Diagnostic de maturité data-driven // Retail

Enjeux & business model, Culture et dimensions data ; Audit ; Préconisations

Rédaction de la charte data // Entreprise publique

Enjeux & objectifs, Périmètre, Inclusion des populations cibles, Rédaction, Accompagnement de la communication

Optimiser un parcours client // Banque Retail

Enjeux actuels et futurs, Assets existants, Implication des acteurs du parcours client, Sémantique des objets métiers, Alignement des API, Parcours cible détaillé

Développer la culture data // Retailer

Leviers de conviction des populations cibles, Plan d’action de change (implication, communication, formation, gamification), Mesure et valorisation des évolutions de la culture, Bottom-Up

Organisation datalab // Banque

Objectifs, Culture, Cycle de vie de la donnée, Architectures et fonctions, Rôles et responsabilités, Gouvernance, Agilité, Compétences métier & DSI, Collaboration cross-métiers & IT

Définir les missions, activités et rôles du Data Office // Assureur

Enjeux Sponsors et membres COMEX, Culture d’entreprise, Mode de gouvernance adapté, Déclinaison détaillée du data office, Soumission projet organisationnel aux instances

Rédaction de la roadmap data // Industrie

Stratégie métier et projets en cours, Cycle de vie de la donnée, Proposition cible, Roadmap 

Elaboration de l'architecture cible d'une data factory // Automotive

Enjeux et objectifs de la marque, Existant, Besoin fonctionnel, Gouvernance, Data factory cible et roadmap

Exemples de prestations d’accompagnement

Data 4 Business

Définir une roadmap data-driven, la décliner en stratégie / charte data

Diagnostiquer la maturité data-driven

Accompagner le Chief Data Officer dans ses défis

Rendre les processus data-efficient

Booster le parcours client

Data Governance

Accélérer la maîtrise du datalake

Définir / Mettre en place la gouvernance des données

Définir / Concrétiser les rôles et responsabilités sur la donnée

Garantir l’alignement réglementaire (RGPD)

Choisir / intégrer votre outil de gouvernance des données

Data Culture

Accompagner le changement vers une culture data-efficient

Faire pivoter les collaborateurs vers une culture data

Bâtir une filière pour les métiers data

Articulation des rôles métier / agile / IT au profit des projets data

Former les collaborateurs à la data

Data Architecture

Design et schéma directeur d’architecture data

Choix et intégration des outils de meta data management

Design des architectures data pour les projets de type data lake / datalab

Expertise sur architectures référentiels, data quality et pilotage

Design des échanges, plateformes et APIsation

La méthode TAMis

Nous disposons de frameworks méthodologiques spécifiques aux problématiques data et élaborées à partir des meilleurs frameworks du domaine et de notre expertise éprouvée. Pour autant, seule la co-construction avec nos clients nous permet d’élaborer des solutions pérennes à forte valeur ajoutée. Nous abordons donc toutes les problématiques avec trois principes au cœur de notre méthode :

Tiré par la valeur

N’avancer que tiré par la valeur, donc par les cas d’usage de la donnée : pas de valeur produite visible, pas de budget, pas de projet !

Agile

Avancer dans l’esprit agile : on collabore, on itère, on incrémente pour montrer régulièrement la valeur produite

Multidimensionnel

N’oublier aucune des dimensions de la data : orga, culture, architecture, applications…