Créer de la valeur grâce à la donnée

Contact mail : Jean-Christophe Davy, Actumen

Nous organisons les problèmes à résoudre, pour les rendre accessibles aux solutions data intelligence (clustering, prédictif, prescriptif, machine learning, ...) et pour créer les conditions d’une bonne acceptation par les acteurs métier (marketing, commerce, études, fonctions support, ...).

Les entreprises évoluent dans une économie digitale, interconnectée, où la vitesse est un facteur de succès déterminant.
Cette économie crée d’immenses quantités de données, et très peu sont exploitées, c’est-à-dire transformées en intelligence pour éclairer la décision et l’action au quotidien.

Data Based Value est né d’une conviction :

  • Les leaders de demain seront passés maîtres dans la création de valeur par la donnée, car la donnée est la clé de l’amélioration continue,
  • Pour y parvenir, ils auront engagé une transformation en profondeur de leur organisation et des modes de travail de leurs équipes,
  • Un préalable, la démystification du sujet « big data » : donner les clés de la boite, en d’autres termes passer de la défiance à l’intérêt, puis à l’action.

Nous pensons que la donnée est désormais le sujet majeur de transformation de l’entreprise.
Le sujet est prometteur, mais complexe, à la fois technique, métier et humain.
Grâce à notre approche Data Based Value, notre ambition est de vous guider au mieux dans ce voyage.

Pour ce faire, nous déployons une démarche en trois temps :

Evaluation et ciblage :

  • Quels sont les enjeux de valeur prioritaires, et comment la donnée est-elle mobilisée au service de ces enjeux ?
  • Quelles sont les pratiques data, analytics, data science, etc, de l’entreprise ?
  • Quels sont les freins et quels sont les moteurs (humains, techniques) ?
  • Quel niveau d’ambition tirer des concurrents, d’autres secteurs, de l’état de l’art ?
Création du sponsorship, niveau d’ambition « Data Based Value » (optimisation, transformation, disruption), analyse d’écart préliminaire (aspects techniques, organisationnels et humains), liste de cas d’usage priorisés

Pilote et engagement :

  • Préparation et initialisation du Data Lab
  • Préparation de l’engagement et du « buy in » des utilisateurs : mentoring, communauté Data Based Value
  • Approche itérative, découpée en « sprints » : data, algorithmes, visualisation, actions, résultats
  • Traduction temps réel des enseignements en améliorations, ajustements avec le métier
Validation du ROI des cas d’usage et de l’analyse d’écart, adhésion des utilisateurs pilotes, mise en route du mentoring et de la progression continue, nouveaux cas d’usage, feuille de route (enjeux, SI, humain)

Diffusion et transformation :

  • Conception et mise en place de l’organisation « data science » (rôles, personnes, compétences)
  • Conception et mise en place de l’infrastructure technique cible : data lake, apps et outils, machine learning
  • Règles de gouvernance, éthique, protection des données
  • Evolution de l’organisation métier : processus de décision, opérations, compétences
Création et entretien de l’avantage compétitif « Data Based Value », transformation de l’organisation, démultiplication du ROI, diffusion du mentoring, des échanges de la DBV community, progression continue

Contact mail : Jean-Christophe Davy, Actumen