Processus et organisation évolutifs

Maîtrise des données

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

La force des processus évolutifs

• Un écosystème de données mature repose sur des processus efficaces
• Ils veillent à ce qu'en grandissant, la façon de travailler les données reste efficiente et pertinente
• Les processus couvrent tout : collecte, développement de produits de données, communication des constats et prise de décision

Processus de collaboration

• Producteurs et consommateurs de données définissent les besoins et génèrent des constats exploitables
• Les processus peuvent instaurer des boucles de rétroaction où les consommateurs donnent leur avis aux producteurs
• Ils favorisent la collaboration, des canaux clairs et garantissent des constats pertinents, accessibles et compréhensibles

Processus d'assurance qualité

 

• Les processus d'assurance qualité utilisent des vérifications et tests automatisés pour valider l'exactitude et l'intégrité des données
• Les processus de gestion des versions tracent les changements aux données et au code pour auditer et reproduire fidèlement
• Les processus de déploiement de produits assurent la mise en production sans accroc des nouveaux produits de données

Processus de diffusion des constats

• Processus pour diffuser les constats des produits de données, en alignant les rafraîchissements sur les besoins d'affaires
• Par exemple, la source d'un tableau de bord des ventes planifiée pour se rafraîchir avant une réunion de 10 h, afin de décider à temps
• Des processus automatisés peuvent déclencher des alertes quand des seuils ou anomalies sont détectés dans des ICP clés

Normalisation des processus

• Des producteurs de données aguerris misent sur la normalisation des processus pour gagner en portée et en efficacité
• Par exemple, créer des gabarits et formats de feuilles de calcul normalisés pour faciliter les modèles et rapports financiers

La structure organisationnelle

• Il s'agit de la façon dont les équipes et rôles sont structurés pour permettre des décisions à grande échelle

Structure organisationnelle centralisée

• Structure centralisée où l'expertise en données est regroupée au sein d'une seule équipe ou d'un seul service

Structure organisationnelle décentralisée

• Structure décentralisée où des experts en données sont intégrés à diverses unités d'affaires
• Chaque unité a sa propre équipe d'analytique, responsable des activités de données propres à sa fonction

Structure hybride pour la maîtrise des données

• Les organisations matures et à l'aise avec les données adoptent souvent une structure hybride combinant centralisation et décentralisation
• Elle comprend une équipe centrale de données
• En parallèle, des analystes sont intégrés aux différentes unités d'affaires

Passons à la pratique !

Maîtrise des données