Data Intelligence : la mise en œuvre de l’accompagnement

Nous accompagnons Crédit Agricole Consumer Finance dans le déploiement de leur stratégie en matière de données, qui met l’accent sur le Data Knowledge (connaissance des données). Leur priorité majeure est de maîtriser leur patrimoine de données pour atteindre trois objectifs :– la mise en œuvre des politiques de données (RGPD, cadre qualité, droits d’accès, etc.) ;– la rationalisation de l’environnement informatique et un gain en agilité ;– la génération de la valeur à partir des données (monétisation des données).Cela se traduit par une approche data driven, soutenue par deux mesures :– celle des efforts pour orienter la création de Data Knowledge et mobiliser les équipes. Il s’agit d’un processus automatisé, avec un suivi chaque mois et présenté dans les comités de gestion des données ;– celle de l’impact sur les utilisateurs, présentée au top management afin d’orienter les actions et d’impliquer la direction.Un index d’« Engagement data » a également été mis en place, dont l’objectif est de mesurer la satisfaction des utilisateurs de la donnée. L’idée étant de savoir où en est l’entreprise en termes de data, de connaître comment les utilisateurs recueillent les données, définir leurs besoins, et surtout s’inscrire dans une démarche d’amélioration continue.Autre exemple, celui d’ Euroclear , entreprise internationale d’infrastructure des marchés financiers, assurant le règlement des opérations sur titres et gérant, en 2020, près de 33 000 milliards d’euros d’actifs clients. Euroclear a fait appel à nous pour réduire la duplication des données, améliorer ainsi leur qualité et réaliser d’importantes réductions de coûts.Tout d’abord, les équipes ont reconnu que toute duplication n’est pas nécessairement mauvaise et ont essayé de quantifier (et, dans certains cas, d’estimer) le coût des données. Pour commencer, elles se sont attelées à supprimer les données en double, en s’appuyant sur le Data Catalog de Collibra, et se sont tournées en premier lieu vers les 2 millions de données relatives aux titres, pour ensuite étendre le champ d’application et inclure la data des fonctions support (notamment les RH, la Finance, la Conformité, etc.).Cette solution a permis à Euroclear de rationaliser sa data, de supprimer les doublons et de réduire considérablement la duplication des autres flux de données, s’engageant ainsi sur la voie de la modernisation de leurs données et, plus largement, de leur fonctionnement.« Nous avons procédé à une révision des sources principales, en commençant par les données clés, explique Pierre Delville, Chief Data Officer d’Euroclear. Nous avons mis ces informations, en toute transparence, à la disposition de tous les employés, leur permettant donc d’identifier de manière plus rapide et plus facile les données existantes, et de savoir où elles se trouvent. Ce qui a conduit à une meilleure gestion de leurs efforts, ainsi qu’à une importante réduction des coûts. »

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