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Décisionnel Agile : les conditions du succès
 

Décisionnel Agile : les conditions du succès

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BI Self service et décisionnel agile : pourquoi maintenant ? quelles conditions du succès (organisation, infrastructures, technologies...).

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    Décisionnel Agile : les conditions du succès Décisionnel Agile : les conditions du succès Presentation Transcript

    • Les conditions du succèsJean-Michel FrancoDirecteur de l’Innovation et dessolutionsjean-michel.franco@businessdecision.comTéléphone, : +33 6 67 70 01 32Twitter : @jmichel_francoDécisionnel agile
    • Business & Decision est un groupe internationalde consulting et d’intégration de systèmesCA 2011 : 221,9 M€ dont 52 % à l’international22 500 collaborateurs 16 pays, 17 Agencesen régionMulti-SpécialisteBIPMCRMEIME-busExpertise unique reconnue internationalement par les analystes indépendants• Business Intelligence & EPM “European Marketscope for BI Services”. Gartner• Customer Relationship Mgt & MDM “CRM Wordwide Magic Quadrant”. Gartner• E-Business “Interactive Design Agency Overview, Europe, 2013 ”. Forrester
    • 3BI : des exigences que ne cessent de s’accroitre au niveau desdirections fonctionnelles…Source : GartnerSurvey Analysis: CFOs TopImperatives Fromthe 2013 Gartner FEI CFOTechnology Study
    • 4…mais des doutes commencent à poindre sur la capacitédes NTIC à tenir leurs promessesSource : GartnerSurvey Analysis: CFOs Top Imperatives Fromthe 2013 Gartner FEI CFO Technology Study
    • Innover à l’aide de l’IT, au plus près du terrain• Comprendre : Une sensibilisation enamont sur les nouvelles technologies etleurs usages• Incuber : une approche parexpérimentation pour mettre l’IT enpratique au cœur des processus métier• Industrialiser une fois que le preuve duconcept a été faite• Améliorer en continu : S’appuyer surl’existant plutôt que de le remettre encause -> Une démarche d’innovationcontinue (« lean »), par incréments …• Partager les résultats, capitaliser,transformer les « next practices » en« bonnes pratiques ».•5http://blogs.hbr.org/cs/2012/03/look_to_it_for_process_innovat.html
    • 6Approchetop down:BI d’entrepriseApprochebottom up :BIpersonnelleLes équipes de managementLa Business Intelligence est elle au milieu du gué ?
    • La BI d’entreprise telle qu’on la connaitUtilisateur occasionnel 70+ %Utilisateur “avancé”: 30- %7
    • La BI d’entreprise telle qu’on la voudrait(*) Le prosommateur est un néologisme issu du mot anglais prosumer qui décrit les tendances des consommateurs àse professionnaliser et à sapprocher de plus un plus du producteur dans la société de l’information. (Wikipedia)8
    • 9La BI telle qu’on la voudrait : les conditions du succèsDeséquipesUne orga-nisationDes métho-dologiesDes OutilsUne Infra-structureMétiers / processusAnalyse de donnéesGouvernance de donnéesIntégration de donnéesDécouverte de donnéesBI Self ServiceSelf Service InformationManagementData Lab : environnement deprototypage et libre serviced’accès aux donnéesFront office proche duterrain pour spécification/expérimentation+ back office pourl’industrialisationCollecte des besoinsmétier en amontMéthodologies agilesbasée sur des templates
    • La dimension technologique10
    • 11La dimension humaine.Socialiser la Business Intelligenceou Changer le centre de gravité de la Business Intelligencepour engager les directions fonctionnelles au-delà des phases de spécification projet(définition des modèles, indicateurs partagés, vocabulaires…)
    • 12La dimension Infrastructure : le principe du DataLabBI d’entrepriseEntrepôt de donnéesMagasins de donnéesApplicationsPackagées,Tableaux debordSelf ServiceDataLabMagasins éphémèresPrototypesd’appli-cationsSelf ServiceDonnéesEntrepriseIndustrialisationdes applicationsIndustrialisationdes ModèlesIndustrialisationdes sources dedonnéesNouvellesdonnées
    • 13La dimension projet ; repenser le cycle de vie desinitiatives BIQuand Challenge SolutionAvant le projet BI Aller à la découverte des nouveauxbesoins.Formaliser les business cases.Faire la preuve du concept.Amener les outils en amont desprojets au plus près des métiers.Démarche d’incubation desnouvelles technologies .Identifier les responsables et leurdonner les moyensPendant le projet BI Syndrome de la feuille blanche.Difficulté de valider lesspécifications, d’anticiper lesproblèmes éventuels (ex : qualité dedonnées).Méthodologies agilesDesign sur base de templates etmodèlesUne fois le projet BIdéployéFaire évoluer le système au fil del’eauInstaller le mode d’utilisation enself serviceResponsabiliser une certainepopulation d’utilisateurs pour :- L’accompagnement et coaching- La gouvernance des données- L’identification des nouveauxbesoins
    • Enjeux métiersS’assurer d’être la référence du marchéen matière de qualité d’eau et le fairesavoir à ses clients=> Bâtir la plate-forme de collecte,benchmarking et partage de laqualité de l’eauApproche choisieUne plate forme cloud pour permettre àdes utilisateurs experts (profilsstatisticiens) d’extraire de laconnaissance de données externes etde la croiser avec des donnéesinternes• Démarche:Démarche agile en amont des projets :Exemple dans les Utilities (distribution d’eau)– Capacité à récupérerdes données externes“multi-structurées “ sur laqualité de l’eau– Permet la découverte dedonnées (y comprisl’analyse qualité) etl’analyse– Prototypage surpopulation d’utilisateursexperts avantdéploiement plus large– “Exposer la donnéed’abord”, avant decomprendre commentl’exploiter– Premiers résultats enmoins d’un mois14
    • Les enjeux métiersRénover les fondations du systèmed’information marketing :Approche choisie• S’appuyer sur un modèle de référencemétier (Acord) couvrant les 17 thèmesclé du secteur de l’assurance• Démarches itérative et incrémentalesur trois volets:Démarche agile pendant le projet :Exemple dans l’assurance– Référentiel client etentrepôt de donnéesmarketing– Data Mart destiné auservice des études (score,analyse de données…)– Mise en place d’unprogiciel du marché pour lagestion des campagnesmarketing– Modélisation desdonnées(découpage du chantierpar périmètre dedonnées et « sprints »de 2 semaines)– Alimentation desdonnées– Audit et analyse dela qualité desdonnées15
    • Démarche agile tout au long d’une initiative BI :Exemple dans un laboratoire pharmaceutiqueLes enjeux métiersDonner un nouveau départ auxinitiatives Business Intelligence :Approche choisie– Solidifier le back officeinformationnel (modèles dedonnées, référentielspartagés, qualité &gouvernance)– Rapprocher la BusinessIntelligence des usagesdans chaque activité– Mieux capter les besoinsdes utilisateurs en amont etau sein des projets– Tirer partie des outils dedécouverte et devisualisation des donnéesCapter lesbesoinsConcevoirIndustrialiserDes key user, au sein de chacunedes activités métier, pour capter lesnouveaux besoins et découvrir lesdonnées de manière autonomeUn recours systématique auprototypage dans les phasesamont du projetUn centre de service et desstandards partagés pourindustrialiser le déploiement desapplicationsAccompagnerDes organisations pouraccompagner les usages ets’assurer de la bonne utilisationsdes données et outils16
    • Les conditions du succèsJean-Michel FrancoDirecteur de l’Innovation et dessolutionsjean-michel.franco@businessdecision.comTéléphone, : +33 6 67 70 01 32Twitter : @jmichel_francoDécisionnel agile