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Programme Big Data

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Ce document émane de la société Les Brigades du Marketing, agence de conseil et de service en marketing, à découvrir à l’adresse www.lesbrigadesdumarketing.com. …

Ce document émane de la société Les Brigades du Marketing, agence de conseil et de service en marketing, à découvrir à l’adresse www.lesbrigadesdumarketing.com.

Un opérateur de téléphonie souhaitait mieux exploiter ses données au moyen du big data.

Nous lui avons proposé un programme de déploiement du big data, assorti d’une mécanique de gamification, s’inscrivant dans une volonté plus générale de conduite du changement.

Le plus heureux des hasards a fait que des papillons ont bien voulu se poser aux endroits où apparaissent des informations sensibles (nom de marques, de clients, de prestataires ou d’intervenants, chiffres, etc.), nous aidant ainsi à préserver leur confidentialité.

Pour contacter l’auteur de ce document, nous vous invitons à adresser un e-mail à l’adresse suivante : contact@lesbrigadesdumarketing.com.

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  • 1. Marc Desenfant / Bertrand Jouvenot Digital Responsive Consulting
  • 2. 3 Avertissement Ce document émane de la société Les Brigades du Marketing, agence de conseil et de service en marketing, à découvrir à l’adresse www.lesbrigadesdumarketing.com. Le plus heureux des hasards a fait que des papillons ont bien voulu se poser aux endroits où apparaissent des informations sensibles (noms de marques, de clients, de prestataires ou d’intervenants, chiffres, etc.), nous aidant ainsi à préserver leur confidentialité. Pour contacter l’auteur de ce document, nous vous invitons à adresser un e-mail à l’adresse suivante : contact@lesbrigadesdumarketing.com.
  • 3. 4 CONTEXTE
  • 4. Contexte Orange a pris conscience des enjeux du Big Data Un département Big Data a été créé : Il est composé d’une dizaine de personnes Il doit animé en transverse une centaine de collaborateurs d’Orange dispersés géographiquement et appartenant à différentes business unit Le sujet du Big Data a été porté au niveau du comité de direction du groupe. Dans ce contexte, le département Big Data s’interroge sur le meilleur scenario à retenir pour animer les data scientists d’Orange 5
  • 5. 6 CONVICTIONS
  • 6. Convictions Du côté des futurs bénéficiaires, les attentes autour du Big Data sont fortes mais floues. Du côté des data scientists, le risque de faire du Big Data en se déconnectant de la réalité business est réel. Du côté organisationnel, le Big Data doit être à la fois : Sponsorisé par le top management Appuyé et soutenu par les directions des business units Porté par des data scientists engagés 7
  • 7. 8 PROBLÉMATIQUE
  • 8. Problématique Comment conserver le soutien du top management dans la durée ? Comment s’assurer d’un relais par les directions opérationnelles ? Comment définir les axes de travail prioritaires et pertinents ? Comment apporter la preuve que le Big Data est un levier de business ? Comment aider Orange à mieux cerner les potentialités du Big Data avec des résultats probants ? 9 Comment mobiliser, animer et démontrer ?
  • 9. 10 PROPOSITION
  • 10. 11 Notre parti pris
  • 11. 12 Partir du modèle économique de chaque business unit
  • 12. 13
  • 13. 14 Décortiquer et mettre à plat le modèle économique de chaque business unit
  • 14. 15
  • 15. 16 Ancrer la réflexion des data scientist dans la réalité du business en les faisant travailler à partir des business models
  • 16. 17
  • 17. 18 Imaginer des pistes de travail pour le Big Data de nature à optimiser les business model ou à développer le business
  • 18. 19
  • 19. Proposition 20 Mobilisation Objectif : démontrer aux BU la volonté d’ancrage du Big Data dans le business Contenu : entretiens avec les directeurs de BU Résultat : mise à plat des business model des BU en vue d’en faire le point de départ de la réflexion Big Data Génération Objectif : imaginer comment le Big Data peut permettre d’optimiser ou de développer le business Contenu : animation de séances de brainstorming, par groupes de 10 data scientists, autour de chaque business model (un groupe par business model) Résultat : identification de pistes pour le Big Data Priorisation Objectif : sélectionner les pistes de travail les plus pertinentes Contenu : réunions de travail entre le big data et les BU Résultat : identification des meilleures pistes de travail Datamination Objectif : irriguer l’organisation de Big Data Contenu : lancement des projets en mode gamification, harmonisation des d’outils et des pratiques… Résultat : appropriation du Big Data par les BU 1 mois1 mois 2 mois 1 mois
  • 20. Proposition / Gamification 21 Mobilisation Génération Priorisation Datamination En phase de mobilisation, les groupes qui interviendront lors de la phase de génération sont constitués en fonction de critères classiques : métiers, complémentarités, BU, etc. En phase de datamination, il est demandé aux groupes qui sont intervenus lors de la phase de génération d’évaluer tous ensemble la difficulté des projets priorisés, en vue de rendre équitable leur mise en œuvre. Les groupes initiaux sont alors reconfigurés en équipes projets et se voient attribuer un projet. Une course (équitable) est lancée entre les équipes.
  • 21. 22 BUDGET
  • 22. Budget 1/2 23 Mobilisation Génération Priorisation Datamination Entretiens avec les directions des BU Animation des brainstorming Management du process de priorisation Cadrage du lancement de la vague de projets et Gamification Directeur de mission 8 jours 12 K€ Consultant stratégie 10 jours 8,5 K€ 12 jours 10,2 K€ 7 jours 6 K€ 5 jours 4,2 K€ Chef de projet 10 jours 6 K€ Total 47 K€
  • 23. Budget 2/2 24 Mobilisation Génération Priorisation Datamination Budget construit selon les hypothèses suivantes : Dix business models sont identifiés 100 data scientists sont à impliquer et à animer 5 pistes de travail prioritaires pour le Big Data sont identifiées par chaque groupe (soit 50 pistes au total) Après la priorisation, 10 pistes sont retenues et converties en projets 10 équipes projets sont constituées Pour démarrer rapidement, il est envisageable de dérouler l’ensemble de la méthodologie décrite dans un périmètre plus réduit : Avec une seule BU Avec un plus petit nombre de BU En privilégiant le business model central d’Orange En se focalisant d’abord sur certains métiers