La clé du succès d’un projet d’analyse ou de pilotage global se trouve aussi bien dans l’expertise technique / métier des intervenants que dans la méthodologie de conception et d’adoption par les collaborateurs.
Une gestion efficace d’un projet data repose sur 3 piliers.

1. Un cadrage aligné sur vos objectifs et actions

  • Conception des KPI et des dimensions d’analyses orientée « objectifs business ».
  • Construction d’une feuille de route ambitieuse et réalisable en prenant compte du couple {complexité, impact business} des besoins spécifiés.
  • Un mode de suivi projet adapté à l’organisation : réunions régulières, outil de management de projet, documentation complète et accessible.

2. Une intervention à forte valeur ajoutée d’experts hybrides business / Data.

  • Alignement de l’implémentation technique avec le besoin métier grâce à un interlocuteur unique qui a une maîtrise de toute la chaîne de valeur.
  • Une équipe agnostique aux outils qui s’adapte à l’architecture existante et est force de proposition sur ses points d’améliorations.

3. Redonner la main aux équipes (formation et documentation et participation au projet)

  • Participation de profils multiples de l’entreprise (niveau de technicité, équipes variées) dans la phase de conception.
  • Production d’un registre documentaire exploitable facilement par les équipes SI, Data et métiers.
  • Création d’un dispositif de formation adapté.

Nos interventions

Forts de profils hybrides data / business, nous aidons les grandes entreprises et startups sur l’ensemble de la chaîne de leurs projets data : recueil des besoins, AMOA, mise en œuvre, documentation et passation.

Cas clients

Textile AMOA de la refonte du dispositif data à l’échelle groupe : conception d’une vingtaines de datamarts et reportings, suivi du projet avec les développeurs data, documentation, formation.
veligo Mise en place d’un Datahub connecté aux outils métiers. Conception et développement d’un dispositif de pilotage.
minelli Production d’analyses adhoc et de recommandations d’actions.
oh my cream Production d’analyses adhoc et de recommandations d’actions.
izi by edf Création et mise en production d’un score prédictif.

Nos convictions

  • Un collaboration étroite entre le métier et la technique : le pilotage projet suppose à la fois une bonne compréhension des besoins métier et des enjeux techniques pour être performant.
  • Un pilotage souple et data driven : nous nous adaptons à la culture et à la maturité digitale de vos équipes pour proposer la meilleure méthode.
  • Une emphase sur la conduite du changement  : l’adoption du dispositif par les équipes est l’un des principaux facteurs clés de succès d’un projet data. Une documentation complète et des dispositifs de formation simples à avancés sont essentiels à cette adoption.

Cadrage du dispositif de reporting et d’analyse

Une conception d’un projet data réussie repose sur l’inclusion des équipes métiers, des spécifications orientées « objectifs business » et une feuille de route pragmatique qui tient compte de l’impact et de la faisabilité technique.

Principales étapes

  • Identification des personas et des besoins/cas d’usage clés.
  • Choix des outils.
  • Définition des objectifs business (OKR), des questions clés, des KPI et des dimensions d’analyse.
  • Définition du périmètre des sources, des flux et des traitements de données.
  • Choix des outils de collecte, de traitement et de reporting.
  • Priorisation des besoins selon un équilibre impact business / faisabilité technique.
  • Proposition de maquettage des reportings et analyses.

Mise en place du dispositif

Maîtrisant les principales solutions du marché, nous produisons rapidement et progressivement des reportings et/ou analyses accompagnés de recommandations à forte valeur ajoutée.

Principales étapes

  • Spécifications des reportings pour chaque équipe.
  • Mise en place des flux de données (extraction, normalisation, transformation).
  • Structuration du datawarehouse : conception des datamarts.
  • Production des visualisation de données et/ou des analyses.
  • Présentation des analyse et recommandations d’actions concrètes.

Exploitation réelle et pérenne des reportings

Une adoption et utilisation efficaces d’un dispositif data (reportings, analyses, datamarts…) reposent sur une documentation complète et mise à jour ainsi que sur la formation et le soutien des collaborateurs.

Principaux livrables

  • Inventaire des reportings et des analyses : Airtable, Confluence, Drive client etc.
  • Inventaire et process de mise à jour des données : Airtable, Confluence, Drive client etc.
  • Formation des équipes à la méthodologie OKR.
  • Formation des équipes pour traduire les insights en actions.
  • Formalisation de procédures internes relatives au dispositif data (évolutions, remontée de bugs, recette, hotline…).

Analyse avancée & projets Datascience

Un projet de Datascience réussi implique non seulement une maîtrise des algorithmes de Machine Learning mais surtout une bonne compréhension métier de l’entreprise ainsi que des compétences en architecture data nécessaires à la mise en production des algorithmes.

Principales étapes

  • Diagnostic de la situation.
  • Audit des données exploitables et de l’architecture existante ou cible.
  • Analyse complexe de données.
  • Mise en oeuvre projets data science du POC à la mise en production des algorithmes.

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