Expertise

Data

Esther Vanderwal

Améliorer l’exploitation des données au service du business

Nous vous accompagnons dans la mise en œuvre de projets concrets pour améliorer vos performances et créer une véritable intelligence business basée sur votre culture de la data.

Data architecture et engineering ;
Référentiels et données en temps réel ;
Développement de POCs ;
Industrialisation et passage à l’échelle de vos projets déjà existants.

Stratégie

Enjeux business

Accessibilité des données

Interprétabilité

Performance

Itération

Référentiel

CADRE D'INTERVENTION

Nous intervenons dans les domaines suivants :

Data architecture et engineering ;
Référentiels et données en temps réel ;
Développement de POCs ;
Industrialisation et passage à l’échelle de vos projets déjà existants.

LES PILIERS DE NOTRE APPROCHE

🔵

Empathique et holistique : curiosité, enjeux métier et organisationnels sont nos fondamentaux.

🎛

Pragmatique : nous affinons et priorisons vos problématiques et vos besoins. Notre compréhension de votre écosystème nous permet de traiter les questions d’explicabilité des données et de démystifier vos enseignements.

📖

Didactique : nous vous accompagnons dans l’apprentissage inhérent à toute initiative data pour révéler des problématiques ou des opportunités cachées, clarifier les premiers défis et engager durablement l’ensemble des acteurs impliqués.

🗄

Structurante : nous vous accompagnons pour désiloter et rendre des données versatiles, intégrables et exploitables grâce à l’architecture data. Nous contribuons à enrichir l’intelligence des métiers et des décideurs grâce à la data science.

🤹

Pluridisciplinaire : nous mobilisons nos experts architectes, engineers et data consultants.

Message clé #1

La data n’a de valeur que dans son écosystème, sa ou ses significations et les objectifs business qu’elle sert.

La maîtrise de la stratégie de l’entreprise et de ses déclinaisons opérationnelles est incontournable pour inscrire les projets data dans la durée.
L’ubiquité des données dans l'entreprise nécessite de cartographier les territoires et d’identifier les parties prenantes et les décideurs qui peuvent grandement varier d’une organisation à l’autre.
La maîtrise du contexte de la donnée est déterminante dans l’interprétabilité des résultats : des données identiques sont interprétées différemment selon le contexte et les objectifs de leur analyse.
L’interprétation des résultats doit se traduire en actions et/ou en décisions partageables et compréhensibles pour l’ensemble des parties prenantes du projet data.

Message clé #2

85% des projets data échouent notamment du fait :

d’un manque de qualité et/ou du silotage des données ;
d’une gouvernance morcelée et/ou d’une absence de roadmap partagée ;
d’un manque de ownership et d’application concrète au business ;
de notions préconçues et/ou d’une instrumentalisation de la donnée pour valider un résultat souhaité ;
d’attentes irréalistes ;
de projets ou de POC non scalables.

Message clé #3

Message clé #4

Message clé #5

Message clé #6

Cas clients