Processus et organisation à l’échelle

Maîtrise des données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

La force de processus scalables

• Un écosystème data mature repose sur des processus efficaces
• Ils garantissent qu’en grandissant, l’organisation reste efficiente et performante dans l’usage des données
• Les processus couvrent la collecte, le développement de produits data, la communication des insights et la décision

Processus de collaboration

• Producteurs et consommateurs de données collaborent pour définir les besoins et produire des insights exploitables
• Des processus peuvent instaurer des boucles de feedback où les consommateurs donnent leur avis aux producteurs
• Ils favorisent la collaboration, des canaux clairs et garantissent des insights pertinents, accessibles et compréhensibles

Processus de contrôle qualité

 

• Les processus de contrôle qualité utilisent des vérifications et des tests automatisés pour garantir l’exactitude et l’intégrité des données
• Les processus de gestion de versions tracent les changements sur les données et le code pour auditer et reproduire fidèlement
• Les processus de déploiement produit assurent un déploiement sans problème des nouveaux produits data

Processus de partage des insights

• Processus pour partager les insights des produits data, avec des rafraîchissements alignés sur les besoins métier
• Par exemple, la source d’un tableau de bord ventes planifiée pour se rafraîchir avant une revue à 10 h, afin de décider à temps
• Des processus automatisés peuvent déclencher des alertes quand des seuils ou anomalies sont détectés sur des KPI clés

Standardisation des processus

• Les producteurs de données aguerris misent sur la standardisation des processus pour gagner en échelle et en efficacité
• Par exemple, créer des modèles et des formats de feuilles de calcul standardisés pour faciliter les modèles et rapports financiers

La structure organisationnelle

• Désigne la façon dont équipes et rôles sont structurés pour permettre des décisions à l’échelle

Structure organisationnelle centralisée

• Structure centralisée où l’expertise data est regroupée dans une seule équipe ou un seul service

Structure organisationnelle décentralisée

• Structure décentralisée avec des experts data intégrés dans plusieurs unités métier
• Chaque unité a sa propre équipe analytique pour ses besoins spécifiques

Structure hybride pour la data fluency

• Les organisations matures et data-fluent adoptent souvent une structure hybride combinant centralisation et décentralisation
• Elle inclut une équipe data centrale
• En parallèle, des analystes sont intégrés aux différentes unités métier

Passons à la pratique !

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