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06/07/17 Table ronde Data Transformation Program

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Data Transformation Program : une nouvelle révolution déjà en marche

Pourquoi aujourd'hui les entreprises mettent la Data au coeur de leur transformation ? Comment initier et déployer ces programmes ? Quels impacts pour quelle création de valeur espérée ?
Avec le témoignage de la Responsable du Programme de Transformation Data d’ACCOR HOTELS.

Les entreprises ont largement initié leur mue digitale. Cette transformation est souvent, comme toutes les grandes mutations, dans un premier temps sous-estimée, faute d’intégration de tous les acteurs, de trajectoire partagée et séquencée, de valorisation concrète des bénéfices.
A l’heure de l’industrialisation des projets Big Data et du stockage des données en masse, il est nécessaire de s’interroger sur la création de valeur générée par la collecte, l’usage et la gouvernance de ces données.
Alors au-delà de la promesse d’améliorer la connaissance client, qu’entend-on par «Data Transformation » ? Pourquoi est-ce un projet d’Entreprise ? Quels peuvent en être les bénéfices concrets ? Quelles sont les dimensions prioritaires ? Quelles missions pour le Chief Data Officer ?

Published in: Technology
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06/07/17 Table ronde Data Transformation Program

  1. 1. © Soft Computing – www.softcomputing.com Data Transformation Program : De la Digital Transformation à la Data Transformation Une nouvelle révolution déjà en marche 06/07/2017
  2. 2. © 2 Data Transformation Program Table ronde le 6 juillet 2017 Pourquoi les entreprises mettent-elles aujourd'hui la Data au coeur de leur transformation ? Comment initier et déployer ces programmes ? Quels impacts pour quelle création de valeur espérée ? Avec le témoignage de la Responsable du Programme de Transformation Data d'AccorHotels Les entreprises ont largement initié leur mue digitale. Cette transformation est souvent, comme toutes les grandes mutations, dans un premier temps sous-estimée, faute d’intégration de tous les acteurs, de trajectoire partagée et séquencée, de valorisation concrète des bénéfices. Alors au-delà de la promesse d’améliorer la connaissance client, qu’entend-on par «Data Transformation» ? Pourquoi est-ce un projet d’Entreprise ? Quels peuvent en être les bénéfices concrets ? Quelles sont les dimensions prioritaires ? Quelles missions pour le Chief Data Officer ? Pour répondre à ces interrogations, nous vous invitions à un séminaire gratuit, au cours duquel nous partagerons notre vision et des expériences clients concrètes. 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 côté à Paris sur NYSE Euronext (ISIN : FR0000075517, Symbole : SFT). Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre proofil, 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: www.softcomputing.com Agenda : 08h45 – 11h00 Quels objectifs rechercher ? Quel périmètre couvrir ? Mettre en œuvre un programme de «Data Transformation» Démarche, pièges à éviter, retours d’expérience Conclusion
  3. 3. Quelques mots sur Soft Computing 1
  4. 4. © 4 Carte d’identité
  5. 5. © 5 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
  6. 6. © 6 Compétences : un mix unique de compétences pointues Digital Marketing Data Science Project Management Information Technologies
  7. 7. © 7 A la carte Think Build Run Délégation Projet Centre de services Digital-Marketing IT AMOA Offre Delivery Clients
  8. 8. © 8 Extraits de références Digital Marketing Big Data Valorisation des données Web Analytics via l’analyse des parcours de conversion. Cadrage des uses cases et mise en œuvre opérationnelle d'un POC DMP. Programme relationnel multi- devices et remarketing. Déploiement international. DMP, CRM, orchestration omnicanal, et déploiement des usages Data-driven Marketing. Mise en œuvre et exploitation opérationnelle d'une DMP. Refonte de la stratégie de fidélisation omnicanale multi- marques. Centre de Services gestion des campagnes marketing multicanal, mise en place du Web Analytics. Mesure de l'impact des parcours multicanaux sur le NPS et recommandations d'améliorations. Déploiement d’une plate-forme CRM multi-marques multi-pays. Centre de Services gestion des campagnes marketing et connaissance clients. Accompagnement Data Science à la valorisation des données Big Data. Stratégie de sécurité et construction d'une plate-forme d’industrialisation des flux Big Data. Formation aux méthodes et outils en Data Science, France et international. Définition de la gouvernance d’un Référentiel client multi-activités et international. Mise en œuvre et intégration des flux Big Data pour optimiser l'animation des parcours clients.
  9. 9. © 9 Experts reconnus Partager Informer Enseigner fr.slideshare.net/softcomputing linkedin.com/company/soft-computing twitter.com/softcomputing facebook.com/softcomputing softcomputing.com/news/ Paroles d’experts Publications Séminaires
  10. 10. Pourquoi les entreprises mettent-elles la Data au cœur de leur transformation ?2
  11. 11. © 11 Une démultiplication des points de collecte on & off line WEB / RESEAU PHYSIQUE / IOT / HOME
  12. 12. © 12 Une croissance exponentielle des volumes de données 44 Zettabytes = 44 000 milliards de gigaoctets = 44 000 000 000 000 000 000 000 octets !!
  13. 13. © 13 Données des SI Données du Data Warehouse Tweets Assets digitaux Logs webs Open Data Documents Video Calculs datascientists De quelles data parle-t-on ?
  14. 14. © 14 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
  15. 15. © 15 Comment tirer proofit de ce contexte ? OFFRIR DES SERVICES DISRUPTIFS Transformer les données à disposition des entreprises pour réinventer des services RATIONNALISER LES COUTS OPERATIONNELS Combiner capteurs et big data aide les entreprises dans des sujets très opérationnels VALORISER / MONETISER SON CAPITAL DATA Partager ses données avec des partenaires Valoriser ses données auprès d’entreprises d’autres secteurs PERFECTIONNER LES PARCOURS CLIENTS Eliminer les points douloureux des parcours, et contribuer à l’élaboration de nouvelles réponses Adresser des messages adaptés sur le point de contact souhaité ACCELERER ET REORIENTER LES DECISIONS Accéder au Dataviz Se baser sur des rapports délivrés en temps réel REDUIRE LE TIME TO MARKET Limiter les étapes de Time to market et leur durée en exploitant un set de data plus riche pour chaque étape
  16. 16. © 16 Qu’est-ce que cela change pour les entreprises ? Une forte volumétrie des données à gérer Une plus grande diversité de données Des interactions toujours plus nombreuses et digitales (on /off line) De multiples possibilités de croisement Des exigences et un comportement client qui nécessitent du temps réel De nouvelles plates-formes SI à intégrer Un cadre réglementaire en permanente évolution à respecter Des nouveaux usages de la donnée à challenger Une utilisation des data à encadrer et gouverner Des compétences à appréhender
  17. 17. Illustration du programme Data transformation d’AccorHotels ? 3
  18. 18. © 18 Les étapes vers la Transformation Data Plan de Transformation Data Plan de « Refondation BI » proof of Concept Un langage commun
  19. 19. La généralisation d’un programme de data transfo4
  20. 20. © 20 Les 3 grandes étapes d’un programme de « Data Transformation » EXPLORATORY DEPLOYMENT RUN & MANTAIN • Convince Top Management that data is an asset (to generate more value and become a competitive advantage) • Shared strategy with a set of stakeholders •Data sources well-known / controlled mainly by IT •Interested in running POCs & first projects stand alone • Top Management convinced (POCs) • Require methodology and expert ressources •Needed technology and infrastructure deployed and avialable •Analytics business capabilities to be deployed / outsourced •End ton end transformation programme planed, including cultural and organizational changes • Leadership from Top Management • Appropriated organization model to support the new way of working • Data in involved in decision making • In house expertise in data science and data engineering • External data sources used regularly to generate richer insights •New data driven business models and processes in creation
  21. 21. © 21 Données DigitalesProduction – DW Une démarche Métier, fonctionnelle et IT Uses cases Connaissance Productivité opérationnelle Analyses ad’hoc Vision produit Vision clients Technologies 1 2 3 4 ModélisationRéconciliation Externes
  22. 22. © 22 Quels chantiers mener pour réussir la « Data Transformation » ? STORE & RESITUTE Structure / unstructure data Data Merge Volume / Velocity Data Vizualization BI Self Service ANALYSE Informative Predictive Transformative DISRUPTE Agil Methodology Continious delevery GOVERNE Core Data Model Shared Process / Governing bodies Common rules Kpi’s SECURE & MONITORE Legal obligations Run Quality ACCULTARATE Data Culture Reskilling & Upskelling Transvers / Matrix Organisation
  23. 23. © 23 Disposer d’une infrastructure en capacité de stocker, gérer et restituer de forts volumes de data STORE & RESTITUTE 2007 2017 Un socle technique qui rend possible ces transformations : plus rapide, plus puissant
  24. 24. © 24 Du Datamining à la Data Science ANALYSE Deep machine learning Théorie du signal Textmining Voicemining Reconnaissance d’image Sequential Pattern Analysis Régression logistique Modèle ARIMA/SARIM A Analyse des correspondan ces multiples Analyse Factorielle Analyse en composantes principales …
  25. 25. © 25 Du Data Miner au Data Scientist ANALYSE Machine Learning, Approche prédictive & algorithmique, …
  26. 26. © 26 Adapter ses méthodes et réduire le « Time to Market » DISRUPTE Co-création Equipe transversale avec le client interne, l’équipe Data et l’IT, sur la base de méthodes agiles qui embarquent toutes les compétences concernées. POCs Les Uses Case doivent être ciblés, partagés et créateurs de valeur. Try & Learn Accepter le « try and learn », le respect de la tentative, et la capacité dans un délai bref, de choisir, d'arrêter Admettre un taux d'échec Factorization Industrialiser les POCS et les étendre à l’ensemble des périmètres concernés Nouvelles méthodes à généraliser Modalités de prise de décision à faire évoluer Approche projet Agile à structurer
  27. 27. © 27 Adapter ses méthodes et réduire le « Time to Market » MarketingDatascience Data Manager DISRUPTE
  28. 28. © 28 Accompagner la transformation au-delà des experts Reskilling & upskelling Appuyer / challenger les Métiers pour diversifier et accélérer les delivery de reports & analytics ACCULTARATE Data Culture Un sponsorship du Comex Le développement de nouveaux usages (Data Viz, …) Des compétences Data dans les directions clés Des rapports /analyses pouvant être délivrés à la demande Un scope de décisions drivées par la data Transvers / Matrix Organization D’une organisation en silo à une organisation transverse et un organigramme matriciel pour les projets Data
  29. 29. © 29 Prendre en compte les règles et la législation pour être en conformité (1/2) SECURE & MONITORE Données sensibles Données Personnelles Données pseudonymisées Données anonymes Consentement requis spécifique Loi sur la protection des données Potentielle loi sur la protection des données Aucune Loi sur la protection des données
  30. 30. © 30 Prendre en compte les règles et la législation pour être en conformité (2/2) Mise en œuvre d’un champ d’application élargi Consécration de droits renforcés & nouveaux Création d’obligations & de responsabilités nouvelles pour les responsables de traitement Passage d’une logique de contrôle a priori à celle d’accountability Crédibilisation de la régulation par la coopération et le renforcement des pouvoirs d’enquête et de sanction Encadrement, un renforcement et une graduation des sanctions administratives Les 6 éléments clé de la nouvelle réglementation RGPD (Mai 2018) SECURE & MONITORE
  31. 31. © 31 Définir les engagement des service relatifs au stockage, la mise à disposition et à l’exploitation des data clients SECURE & MONITORE
  32. 32. © 32 Un cadre de gouvernance des données pour supprimer les freins et favorise la création de la valeur GOVERNE
  33. 33. © 33 Un cadre de gouvernance des données pour supprimer les freins et favorise la création de la valeur GOVERNESécurité Informatique DCP Législation Contrôle de l’intégration Indicateurs de mesure Amélioration continue Déclinaison stratégique Déclinaison opérationnelle Surveillance du cadre légal Instances propres à la gouvernance Instances existantes Kpi’s de suivi Processus Métiers Processus IT Stratégie de collecte et d’intégration Fluidifier l’administration et la propagation Assurer la mise à disposition (nouvelles données, façon de consommer, visualisations) Communication Formation Pilotage
  34. 34. © 34 Quelle Direction de Programme ? Spread a clear outlook of the strategic goals and the target vision Define, follow and secure the transformation plan roadmap Monitor budgets and follow goals achievement Arbitrate, make decisions efficiently & manage risks Secure functional and technical coherence transversally Promote change management Preserve stakeholders and sponsors support Transformation plan governance Dedicated plan team (sponsor(s), plan director, project managers…) Steering and project committees dedicated to the related projects Steering committees dedicated to the plan Goals & main activities Pillars
  35. 35. Conclusion 5
  36. 36. © 36 Quelques bonnes pratiques #1 #2 #3 #4 #5 C’est un projet d’entreprise C’est un projet de longue haleine • Évitez les projets « sous-marin ». Il faut un sponsoring fort ! • Pensez à accompagner les métiers impactés (change management). • Gardez toujours en tête les objectifs recherchés. • Communiquez à bon escient et autant que possible. • Prévoyez des ressources pour l’initialisation de la démarche. C’est un projet ambitieux C’est un projet transversal C’est un projet complexe et nécessitant des expertises • Mettez en œuvre un projet piloté par un trinôme Métier, IT & Juridique. •Déployez le programme de façon progressive en valorisant les 1ers succès. •Faites appel à des compétences externes (juriste, data management, …).
  37. 37. © 37 Quelles questions se poser ? Pourquoi j’en ai besoin et pour répondre à quels usages business ? Mes moyens existants ne me permettraient-ils pas de ‘craquer’ déjà qques sujets ? Légal ? Quelles sont les nouvelles opportunités technologiques du marché ? Quelle solution ? Quelle intégration dans mon patrimoine applicatif ? Quelle gouvernance ?, quelle compétences ?, quels processus ?, quels KPI’s ?
  38. 38. © 38 - www.softcomputing.com - @softcomputing @softcomputing @softcomputing Merci ! Des questions contact@softcomputing.com – Tél. : +33 (0)1 73 00 55 00

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