NOTRE APPROCHE

Notre approche Data inspirante s’appuie sur deux grandes convictions fortes 

La première de nos convictions est tournée vers l’organisation :

Toute entreprise est Data Centric par nature parce que depuis toujours elle génère et utilise de l’information, des données. Sans elles, elle ne pourrait pas fonctionner. Longtemps gérées manuellement, sur papier, ou diffus chez des sachants, les données sont maintenant numériques, digitalisées, potentiellement disponibles. L’entreprise doit donc en prendre conscience pour activer une réelle valeur et devenir Data Centric Engagée.
La valeur peut être opérationnelle : la data sert les processus, pour une efficience opérationnelle, des exigences de qualité doivent être posées.
La valeur peut être additionnelle : la data pour de nouveaux usages, elle doit être accessible et inspirante.

Notre deuxième conviction est tournée vers une gestion responsable et durable de la donnée.

L’exploitation de la donnée et son stockage peuvent devenir un frein à la décarbonisation du bilan énergétique d’une entreprise. Bon nombre de sociétés mettent en place des traitements toujours plus énergivores pour collecter et mettre en qualité la donnée (et toutes les données) avec des équipes de Data Engineer de plus en plus importantes. Ce qui à nos yeux n’est pas toujours la bonne réponse.

Connaître ses données utiles, poser dessus des exigences d’excellence métier et en superviser la qualité dès les processus opérationnels est une première étape vers la sobriété numérique.

Mettre en place un process d’arbitrage des « données au cas où », les données utilisables, devient également essentiel.

La valorisation des données n’est possible que sur des fondations Data saines et n’a d’utilité pour l’entreprise que si elles sont accessibles et que si elles sont mises en regard de la stratégie et de l’ambition de l’organisation.

Garantir des Fondations Data Saines.

Le patrimoine Data d’une organisation est maintenant un des piliers de son développement stratégique, il représente, à ce titre, les fondations qu’il faut assainir pour bâtir toute nouvelle stratégie. La première des épreuves pour les acteurs de la data est d’identifier de quelle donnée parle-t-on ? Quelle est la donnée utile à ma stratégie ?

D’après une étude VERITAS, seules 15% des données d’une entreprise sont critiques pour son business.

CENISIS accompagne ses clients vers l’excellence de leurs données utiles grâce à une approche visant à identifier et maîtriser les données indispensables de l’entreprise sur les 4 piliers de la gouvernance de données :

CONNAISSANCE

La connaissance, c’est-à-dire la capacité de l’organisation à lister et définir collectivement les données et son cycle de vie. Le langage commun est le premier critère de qualité de données.

Le premier critère de qualité de la donnée est son intégration dans le langage commun, cela veut dire que toute donnée utile / utilisée doit être définie et cette définition doit être validée par le collectif.

Beaucoup d’entreprises aujourd’hui font le choix de s’équiper d’un outil pour gérer la connaissance des données (glossaire, dictionnaire, linéage …) et beaucoup de ces projets ont des difficultés à se concrétiser ou à obtenir l’adhésion des parties prenantes.

Nos expériences nous ont montré que les outils, quels qu’ils soient, sont des moyens et qu’avant toute chose, il est nécessaire de donner du sens à la démarche du langage commun.

Avec nos experts en Data Stewardhsip, nous vous aidons dans l’acculturation, l’animation et le déploiement opérationnel de la connaissance et du langage commun dans l’entreprise.

QUALITÉ

La qualité, c’est-à-dire la capacité de l’entreprise à définir les exigences d’excellence pour une donnée générant le maximum de sa valeur et à maîtriser au quotidien ses données structurantes (Produit, Tiers, Site …).

La qualité des données commence dès le premier geste métier, chaque collaborateur associé à un processus opérationnel doit intégrer que son action a un impact sur la donnée et la valeur qui en résulte. Il faut donc traiter la qualité des données au plus proche de sa collecte.

La qualité des données est également une maitrise parfaite des données structurantes, des données cœur métier de l’entreprise comme les produits, les clients ou l’organisation. La Master Data Management doit être un axe fort des organisations.

Nous sommes convaincus que les exigences de qualité attendues sur une donnée dépendent principalement de son usage, de son utilité dans les chaînes de valeur de l’entreprise, il est donc essentiel d’avoir une stratégie de qualité raisonnée, adaptée aux gestes métier et aux contextes dans lesquels ils sont réalisés.

Notre approche s’appuie sur la Méthode d’Excellence des Données, une méthode basée sur la valeur et l’impact de la donnée dans son usage.

Avoir un lien « Pour en savoir plus » qui envoie sur la page Contact

ACCESSIBILITÉ

L’accessibilité, c’est-à-dire la capacité des systèmes d’information à exposer ces données réputées utiles et fiables à l’ensemble des acteurs de l’entreprise.

Trop souvent la donnée, dans les organisations, est réservée aux experts (data analystes, data scientists ..), on en fait un objet presque purement analytique alors qu’elle est avant tout un moyen au service des process opérationnels.

Susciter l’innovation pour trouver de nouvelles pistes d’amélioration impose aux Data Offices d’acculturer l’organisation entière à la data et pour cela, ouvrir ses données va être un accélérateur.

A l’instar de ce qui se fait dans les collectivités ou entreprises publiques envers les citoyens, l’open data à l’échelle de l’entreprise est une véritable opportunité d’acculturation

SÉCURITÉ

La sécurité, c’est-à-dire la capacité des systèmes à garantir, un usage conforme aux politiques de sécurité.

Notre approche s’appuie sur toutes les parties prenantes de l’entreprise, les équipes Data, les métiers, les équipes IT et surtout la Direction Générale qui doit sponsoriser toute démarche Data.
Nous sommes convaincus que la création de valeur éclairée avec la donnée doit devenir un paradigme de l’entreprise et à ce titre doit embarquer et engager l’ensemble des collaborateurs.

Valoriser le patrimoine Data.

Donner du sens à la donnée, lui permettre de rendre toute la valeur qu’elle possède, pour être toujours plus efficient, pour conquérir de nouveaux marchés avec de nouveaux produits, pour répondre à tous les nouveaux enjeux d’une économie résolument digitale et omnicanale, voilà ce que les organisations souhaitent atteindre à travers leur stratégie data.

CENISIS accompagne ses clients dans le déploiement de leur stratégie Data en proposant des solutions méthodologiques, logicielles ou simplement d’acculturation, innovantes pour aider à la valorisation des données.

Nous articulons notre offre sur 4 grands axes de valorisation :

DATA SHARING

Le Data sharing est la capacité de l’entreprise à promouvoir le partage de la donnée en interne, à avoir une approche open data au sein de l’organisation.

Le Data Mesh est présenté aujourd’hui comme l’architecture de données à implémenter dans les entreprises pour devenir Data Driven ou Data Centric. Chez CENISIS, nous prônons, depuis longtemps, de déplacer la responsabilité des données dans les métiers et de les engager à partager leurs données utiles afin d’inspirer, dans l’organisation, de nouveaux usages, de casser les silos et afin d’acculturer l’ensemble des acteurs. 

Nous préconisons d’outiller cette démarche avec des solutions logicielles comme Opendatasoft 

DATA STORYTELLING

Le Data Storytelling est la capacité des utilisateurs à raconter des histoires avec la donnée pour lui donner du sens en l’adoptant à son auditoire et aux objectifs de son auditoire.

Le Data Storytelling est l’art de raconter des histoires avec la donnée. Cette discipline regroupe plusieurs compétences : savoir identifier et qualifier son auditoire et ses attentes, concevoir des Data Visualisations impactantes et les mettre en récit. Notre accompagnement va permettre à l’entreprise de repenser en profondeur son pilotage d’activités, d’essentialiser ses KPI et d’embarquer l’ensemble des parties prenantes en donnant un sens à ses données.

Nous préconisons d’outiller cette démarche avec des solutions logicielles comme DigDash.

L’ANALYTICS

L’Analytics est la capacité des équipes data à extraire du patrimoine Data, une valeur en ligne avec la stratégie et les ambitions de l’entreprise.

LAnalytics est la discipline d’usage des données pour identifier des explications, des pistes d’améliorations, des nouvelles opportunités pour une entreprise à partir d’un contexte donné. Les Data analystes vont manipuler les données pour la valoriser. 

LA DATA AU SERVICE DU RSE

La Data au service de la RSE va devenir une évidence dans les organisations, qu’il s’agisse de restituer les actions réalisées par l’entreprise ou d’accompagner de nouveaux procédés plus durables.

Nous sommes convaincus chez CENISIS qu’une démarche / stratégie Data peut servir une approche durable des activités de l’entreprise. Qu’il s’agisse de sobriété numérique, de rapports extra-financier, de gestion des talents, d’opérationnalité responsable ou encore d’innovation, tout est lié à la donnée et à la valeur qu’elle peut apporter aux acteurs de la RSE dans l’entreprise.

Parce que CENISIS porte le Durable dans son ADN et travaillons ces sujets pour nous même, nous pouvons inspirer nos clients sur la Data au service de la RSE.