La Gouvernance des Données

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La gouvernance de la data : une priorité stratégique.

Quels sont concrètement les facteurs-clés, les impacts de sa

mise en œuvre et la création de valeur espérée ?

12 mai 2016

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Merci de votre présence

Yann LEGRAND

Senior Manager Pôle Conseil

Guillaume DANNIEL

Manager Pôle Conseil

Gilles VENTURI

Directeur Général

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Gouvernance des données : le potentiel DATA au service de votre business !

Séminaire le 12 mai 2016

La gouvernance des données devient aujourd’hui une priorité stratégique pour beaucoup

d’entreprises… Mais quels sont concrètement les facteurs-clés de succès, les impacts de sa mise en

œuvre et la création de valeur espérée ?

Les entreprises ont pour la plupart largement initié leur mue digitale. Cette transformation majeure

fut, comme toutes les grandes mutations, dans un premier temps sous-estimée, faute de valorisation

concrète des bénéfices. Cette situation semble se reproduire aujourd’hui avec la gouvernance data.

Alors au-delà de cette promesse, qu’entend-on par gouvernance des données ? Quelles sont les

données à collecter ? Les outils à utiliser ? …

Pour répondre à ces interrogations, nous vous invitons à un séminaire gratuit, au cours duquel nous

partagerons nos meilleures pratiques au travers de cas concrets.

A propos

Soft Computing est le spécialiste du marketing digital data-driven. Ses 400 consultants, experts en sciences de la donnée, en marketing digital et en technologies big data,

aident au quotidien plus de 150 entreprises à travers le monde à exploiter tout le potentiel de la donnée pour améliorer l’expérience de leurs clients et le ROI de leur

marketing digital. Soft Computing est à Paris sur NYSE Euronext (ISIN : FR0000075517, Symbole : SFT).

Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation.

Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com

Modalités : Ce séminaire aura lieu dans les

locaux de Soft Computing.

Ou via notre site:

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Agenda : 08h45 – 11h00

Gouvernance data : Quels objectifs rechercher ?

Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?

Mettre en œuvre une gouvernance data.

Démarche, pièges à éviter, retours d’expérience.

Conclusion.


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Sommaire

1. Introduction

2. Gouvernance data : quels objectifs rechercher ?

3. Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?

4. Pause

5. Mettre en œuvre une gouvernance data

6. Retours d’expérience

7. Conclusion

© 5

Carte d’identité

© 6

Exploiter tout le potentiel de la data

Créer des expériences Client sans couture

Démultiplier la performance du marketing digital

Mission

Marketing Intelligence

Big Data Driven

Digital Experience

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Compétences : un mix unique de compétences pointues

Digital

Marketing

Data

Science

Project

Management

Information

Technologies

© 8

A la carte

Think Build Run

Délégation Projet Centre de services

Digital-Marketing IT AMOA

Offre

Delivery

Clients

© 9

Extraits de références

Digital Marketing Big Data

Aviva

CRM Onboarding et campagnes

marketing anonymes – identifiés.

Danone

Programme relationnel multi-

devices et remarketing.

Engie

Data Management Platform, CRM,

Identity Management et web

analytics.

Fnac

Convergence des pratiques et

outils marketing offline et in store

avec le digital.

Les Echos

Migration technique et

organisationnelle d’une DMP et

d’une SSP.

BPCE

Centre de services de gestion des

campagnes marketing multicanal.

L'Oréal

Déploiement et exploitation d’une

plate-forme CRM multi-marques

multi-pays.

Système U

Centre de services gestion de

campagnes marketing et

connaissance clients.

vente-privee.com

Mise en place de campagnes

automatisées et optimisées par des

tests.

Vivarte

Gestion et activation d’un

référentiel client unique

multimarques.

La Banque Postale

Conception de l’architecture

décisionnelle hybride big data –

datawarehouse.

LCL

Accompagnement à la conception

et la mise en place d’un datalake.

Orange

Formation de compétences et de

méthodes en data science sur les

filiales Afrique et Moyen-Orient.

PSA

Définition de la gouvernance d’un

MDM client multi-activité et

international.

RCI Banque

Elaboration d’une stratégie de

connaissance client et valorisation

des big data.

© 10

Experts reconnus

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Datascience Projet

Technologies Digital

Marketing

CRM

Big Data

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© 12

Sommaire

1. Introduction



4. Pause



7. Conclusion

© 13

LA GOUVERNANCE N’A PAS TOUJOURS EXISTE

2.0

© 14

La gestion des données existe depuis longtemps … pas la gouvernance !

Cette gestion était de la

responsabilité de l’IT.

Avant Après

La gouvernance des données fait

partie intégrante de la gouvernance

d’entreprise.

© 15

LA DATA A L’HEURE DU DIGITAL & DU BIG DATA …

2.1

© 16

Qu’est-ce qui a changé finalement ?

La volumétrie des données

La diversité des données

Les interactions avec le client

Le Big Data Les dispositifs

& données hors SI

Le règlementaire

© 17

Une croissance exponentielle des volumes de données digitales …

44 Zettabytes = 44 000 milliards de gigaoctets = 44 000 000 000 000 000 000 000 octets !!

© 18

Une diversité et un format de données sans limite …

Données historiquement utilisées dans la

relation et l’animation client.

Leur maîtrise est un atout solide chez la

plupart des annonceurs.

Leur utilisation est en train de changer

aujourd’hui, la maîtrise de leur volume et de

la technologie en font un pilier dans la

relation client d’aujourd’hui et de demain

Les nouvelles technologies permettent un

apport de valeur fort du monde des données

tiers anonymes.

Leur utilisation opérationnelle aujourd’hui

est une réalité grandissante

Encore des problématiques d’utilisation

« industrielle » de ces données dont la

richesse attend encore de pouvoir être

pleinement exploité

© 19

Des points de contact qui se multiplient …

Des points de contact pour collecter des informations ou pour en restituer !

© 20

Le Big Data : attention au « garbage in, garbage out » …

Collecte Usage

Quelle définition/quelle valeur des

données ? Quelle qualité des

données ?

Quel niveau de partage ? Quelle

qualité des données ?

© 21

Des dispositifs & des données hébergés en dehors de l’IT …

Des dispositifs (DMP, BI, Fidélité, EMA) directement pilotés par les métiers, en mode

cloud qu’il faut industrialiser.

© 22

Le règlementaire : une pression de plus en plus forte …

Les associations de consommateurs et des politiques de plus en plus véhéments

dans un contexte de guerre économique avec les GAFA

© 23

Les choses ont vraiment changé …

Hier Aujourd’hui

L’absolue nécessité de maitriser, de piloter

et de gouverner ses données.

© 24

LES OBJECTIFS DE LA GOUVERNANCE DES DONNÉES

2.2

© 25

Que faut-il attendre de la gouvernance des données ?

Développer du business

Economiser / rationnaliser

Gagner en agilité et en productivité

Respecter la règlementation/loi

Les 4 principaux objectifs de la gouvernance des données

En fonction de l’entité qui va initier la démarche

© 26

Rechercher des opportunités de business

Le développement des outils type DMP La puissance d’investigation des

technologies Big Data

La gouvernance pour passer du POC à l’industrialisation.

© 27

Maitriser ses coûts

Des initiatives parfois redondantes …

DMP

EMA

TAG MANAGEMENT

WEB ANALITICS

ANALYTIQUE

MOTEUR DE

RECOMMANDATION

MOTEUR DE

PERSONNALISATION

MOTEUR DE PROMO

…

Ai-je les bons outils pour servir ma stratégie marketing ?

Avec la bonne structure de coûts ?

REPORTING

© 28

Favoriser l’agilité et la productivité

Des données documentées, partagées, maîtrisées.

Des outils redondants = des activités redondantes.

Direction

IT

Direction

Digitale

Direction

Marketing

Direction

CRM

Direction

…

TTM

© 29

Etre en conformité avec la loi

La gestion parfois complexe des optins, les règlementations bancaires en matière de solvabilité, …

Face aux risques croissants des sanctions, l’entreprise doit s’assurer de maîtriser la

qualité des données à caractère personnel, de ses données financières, …

SOLVENCY 2

© 30

4 grands objectifs qui vont driver la

démarche de mise en œuvre d’une

gouvernance des données.

4 grands objectifs pour quel

périmètre de gouvernance ?

© 31

Sommaire

1. Introduction



4. Pause



7. Conclusion

© 32

DATA

Sécurité des

données Maitrise de la qualité

des données

Valeur des données pour le

business

Organisa-tion

Pilotage Processus métiers

Collecte et Intégration

des données

Gestion des données de référence

Analytique et

reporting

32

AGILITE METHODES & PROCESSUS

INTELLIGENCE > OUTILS & ARCHITECTURE

CONFIANCE MAITRISE DES DONNEES

Un cadre de gouvernance des données qui supprime les freins et

favorise la création de la valeur

© 33

La sécurité des données

LES DCP • Identification des DCP

• Opt’in et consentement

• Mention d’information

• Durée de rétention

SÉCURITÉ INFORMATIQUE • Authentification

• Habilitation et Gestion des

accès et traçabilité

• Cryptage

• Anonymisation / Tokenisation

• Intégration dans les projets

informatiques

LÉGISLATION • La CNIL

• Le CIL

• Vers une harmonisation européenne

Collecte et

intégration

SECURITE

LES MOTS CLÉS

CRYPTAGE

ANONYMISATION OU

TOKENISATION

LOI

CONSERVATION

ACCESSIBILITE &

GESTION DES DROITS

TRAÇABILITÉ

LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES

Processus métier Analytique et

reporting

© 34

La qualité des données

INDICATEURS DE MESURE -

DASHBOARD QUALITE • Indicateur unitaire

• Indicateurs combinés

CONTROLE A L’INTEGRATION • Harmonisation

• Standardisation

• Rejets

• Comparaison temps réel

AMELIORATION CONTINUE • Nettoyage,

• Normalisation,

• Déduplication-fusion

• Enrichissement par des données

externes

• Durée de vie et de pertinence

NORMALISATION

NETTOYAGE

NORMALISATION

DEDUPLICATION

FUSION

CONTROLE

LES MOTS CLÉS


Collecte et

intégration

Organisation MDM et RCU

CONFIANCE

© 35

La valorisation des données

CROISEMENT DES DONNEES

• De la donnée brute à la donnée

intelligente active (scoring; tags,

prédictifs, profiling..)

SEGMENTATION DES

DONNEES • Création et hiérarchisation

d’une vue « valeur » des

données

• Définition des relations et des

règles

• Indicateurs de mesure de

l’utilité et de la qualité

DONNEES SECOND PARTY

• Partenariats: Valoriser en

rapprochant des données tierces

COLLECTE

CREATION

ACCES

CONSERVATION

ARCHIVAGE

REUTILISATION

SUPPRESSION

DESTRUCTION

TRAITEMENT

ANALYSE

LES MOTS CLÉS


Collecte et

intégration

Qualité des données Organisation

VALEUR

© 36

DÉCLINAISON OPÉRATIONNELLE DÉCLINAISON STRATÉGIQUE

SURVEILLANCE DU CADRE LÉGAL

Chief data officier /

Data Manager

Data Owner Data Scientist

Gestionnaire de campagnes / Dataminer

Data Protection

Officer

STRATEGIE

ELAN

UTILISATION

PROTECTION

REGLEMENTATION

RESPONSABILITE

LES MOTS CLÉS

L’organisation


Sécurité Qualité MDM et RCU Collecte et

intégration

ORGANISATION

Data Steward

© 37

LES INSTANCES EXISTANTES • Comité stratégique

• Comité Projets

LES INSTANCES PROPRES À

LA GOUVERNANCE • Comité Data

• Comité Projets

LES KPI’S DE SUIVI • Identifier les indicateurs clés

• Construire des dashboard complets

STRATEGIE

ELAN

UTILISATION

PROTECTION

REGLEMENTATION

RESPONSABILITE

LES MOTS CLÉS

Le pilotage


PILOTAGE

Collecte et

intégration

Organisation Processus Sécurité Qualité Valorisation

© 38

La mise en œuvre

d’une gouvernance

des données nécessite

de revoir certains

processus de

l’entreprise et d’en

créer de nouveaux


LES NOUVEAUX PROCESSUS • Métier : priorisation et collecte des

données par les canaux, animation

des data stewards, formation des

acteurs de la data, …

• IT : accès aux données (si inexistant),

…

LES PROCESSUS EXISTANTS • Métier : achat de fichiers externes,

modification des règles de gestion

sur les données, …

• IT : gestion des projets, gestion des

anomalies et du data management,

…

PROCESSUS PROCESSUS

EFFICACITE

PERFORMANCE

INTERET GENERAL

TRACABILITE

MUTUALISATION

SECURITE

LES MOTS CLÉS

Collecte et

intégration

Organisation Pilotage Sécurité Qualité Valorisation

Les processus de l’entreprise

© 39

AU CŒUR DU DISPOSITIF • Stratégie de collecte

• Stratégie d’intégration

BRIQUE TECHNIQUE

ESSENTIELLE • ETL vs ELT

• Multi-sources

• Multi-types (structuré ou non)

• Temps réel

SUPPORT DES AUTRES BRIQUES • Qualité des données

• Sécurité des données

• Gestion des données de référence

SOURCE

TRANSFORMATION

GESTION DES ACCES

GOLDEN DATA

REFERENCE

STRUCTURE OU

NON

LES MOTS CLÉS

La collecte et l’intégration des données


Sécurité Qualité Processus métier MDM et RCU

INTEGRATION

© 40

SOURCE

TRANSFORMATION

GESTION DES ACCES

GOLDEN DATA

REFERENCE

STRUCTURE OU

NON

LES MOTS CLÉS

Le MDM ou référentiel client unique

FACILITER D’ADMINISTRATION ET

DE PROPAGATION • Workflows

• diffusion

AVOIR UNE VUE UNIQUE

DES DONNÉES • Créer une vue unique des

données

• Réduire la complexité liée à la

multiplication des applications

• Partager la même vision d’un

client dans toutes l’entreprise

GESTION SIMPLIFIÉE • Normalisation unique et centralisée

• Déduplication efficace


Collecte et

intégration

Processus métier Qualité

RCU

© 41

VOLUMETRIE

AUTONOMIE

VISUALISATION

EXPLORATOIRE

REFERENCE

TEMPS REEL

LES MOTS CLÉS

Analytique et reporting – Focus Big Data

NOUVELLES FAÇONS DE

CONSOMMER • Rapidité

• Instantanéité

• autonomie

NOUVELLES DONNÉES • Big Data

• Open Data

• Données Web

• Données non structurées

NOUVELLES VISUALISATIONS • Camembert vs carte de chaleur

• Histogramme vs données géo

localisées

• Exploratoire par la visualisation


Qualité Sécurité Pilotage

ANALYSE

© 42

COMMUNICATION

MESSAGES

PILOTAGE

INDICATEURS

INTERACTIONS

SUPPORT

LES MOTS CLÉS

L’accompagnement au changement


En filigrane sur l’ensemble de la mise place de la gouvernance

POUR QUELS UTILISATEURS • Catégories d’utilisateurs

• Choix du message pour chaque

groupe

LA COMMUNICATION • Les messages

• Les supports

PILOTAGE • Comite de suivi

• Indicateurs de suivi

• Analyse des Feedbacks utilisateurs

• Anticipation et adaptabilité

CHANGE

MANAGEMENT

© 43

43

La gouvernance des données couvre un périmètre très large …

… qui nécessite une mise en œuvre pragmatique et progressive.

© 44

Sommaire

1. Introduction



4. Pause



7. Conclusion

© 45

PAUSE

© 46

Sommaire

1. Introduction



4. Pause



7. Conclusion

© 47

1 Les objectifs business Existant I Besoin I Use case

2 Les golden datas Principes du Core Model I Organisation de la gestion des données

3 Le MDM Outils I Moyens

4 Les dispositifs de déploiement Campagnes marketing I Fiche client

5 L’animation continue du processus Amélioration Continue I Change Management

Une approche nécessairement pilotée par des cas d’usages

métiers afin de mieux prioriser la cible M

ise e

n p

lace d

e la g

ouvern

ance

© 48

3

4

5

2

1

A faire / à ne pas faire

C’est un projet d’entreprise

• Évitez les projets « sous-marin ». Il faut un sponsoring fort !

• Pensez à accompagner les métiers impactés (change management).

C’est un projet de longue haleine

• Gardez toujours en tête les objectifs recherchés.

• Communiquez à bon escient et autant que possible.

C’est un projet ambitieux

• Prévoyez des ressources pour l’initialisation de la démarche.

C’est un projet transversal

• Mettez en œuvre un projet piloté par un binôme IT & Métier.

C’est un projet complexe

• Suivez une méthodologie rigoureuse et pragmatique.

• Déployez la gouvernance de façon progressive en valorisant les 1ers succès.

© 49

Sommaire

1. Introduction



4. Pause



7. Conclusion

© 50

RETOUR D’EXPERIENCE N°1 : Réduire les coûts de non qualité

Entreprise du

secteur des

telecoms

Suite à de nombreux dysfonctionnements

(reportings erronés, erreurs de ciblage,

communication à tort de données

personnelles), l’IT a souhaité initier une

démarche de gouvernance, relayée par les

métiers.

PROBLEMATIQUES ABORDEES

• Dictionnaire des données inexistant (et donc non partagé)

• Priorisation anarchique du traitement de la non qualité

• Plainte consommateurs suite à des communications intempestives (gestion

aléatoire des stop marketing/des optins notamment)

SOLUTIONS PRECONISEES

• Démarche itérative et progressive de gouvernance

• Mise en œuvre d’un reporting de qualité des données

RESULTATS & ENSEIGNEMENTS

• Climat de confiance progressivement retrouvé

• Réduction des coûts IT (gestion des anomalies) et métiers (contrôle de la

qualité)

© 51

RETOUR D’EXPERIENCE N°2 : Identifier et développer le business

Entreprise du

secteur de

l’automobile

Développer la connaissance client (dont

digital) pour identifier et mettre en œuvre les

leviers d’actions marketing

Contexte international


• Organisation et bases de données en silos et très hétérogènes

• Faible culture client (notamment dans le réseau)

• Données non exploitées


• Mise en œuvre d’une gouvernance

• Mise en œuvre d’un outil MDM (socle de la fiche client, de la gestion des

DCP, référentiel des Golden Datas, …)

RESULTATS & ENSEIGNEMENTS

• Une organisation qui évolue vers une culture « customer centric » (grâce à

un sponsoring du top management)

• Une gouvernance qui se déploie progressivement sur l’ensemble des

filiales

© 52

RETOUR D’EXPERIENCE N°3 : Améliorer la qualité de données &

développer le business

Un acteur de la

distribution

spécialisée

Mieux caractériser ses clients en

fonction de leur Posts Facebook,

Twitter et sur le Blog de l’enseigne

• 10 000 posts analysés de client authentifiés

• Client : Age, adresse, segment RFM…

• Transactions : date, montant, produit, famille de produit, canal….

• Contacts avec le service client : date, motif…

• Posts : 2 semaines

• Transaction : 12 mois

Entreprise du

secteur de

l’énergie

Mettre en place un RCU afin de disposer

d’une visions 360° des prospects et clients

pour développer les activités de x-selling

Contexte international


• Un fonctionnement en silos avec des outils hétérogènes, multiples

• Des données peu fiables

• Pas de sponsoring fort


• Initialisation d’un RCU à travers un POC basé sur des uses cases identifiés

• Lancement d’une démarche d’amélioration de qualité des données (data

management)

…

© 53

Sommaire

1. Introduction



4. Pause



7. Conclusion

© 54

Vouloir gouverner ses données, c’est …

Un enjeu business majeur, un pré-requis pour les entreprises qui ont pris des

initiatives digitales/big data et qui, aujourd’hui, souhaitent passer à une phase

d’industrialisation,

Un enjeu règlementaire de plus en plus fort.

&

Un chantier multi-dimensionnel (data management, organisation, outils, …).

Un chantier qui doit être mis en œuvre avec pragmatisme et méthodologie.

… finalement réussir la fusion du CRM & du Digital,

… préparer son entreprise pour relever les défis futurs.

© 55

Initier une démarche de gouvernance des données, c’est …

… initier un véritable programme de

transformation de votre entreprise !

© 56

Soft Computing est à votre service, avec …

son expertise technologique

sa connaissance des clients

son pragmatisme

… et vous remercie

© 57

Technology

La Gouvernance des Données