Ambition Data & Analytics
Donner une direction au mouvement en définissant le rôle de la Data dans la stratégie de l’organisation, puis en le traduisant en objectifs concrets.
Donner une direction au mouvement, construire les moyens de le piloter.
Les possibilités technologiques se multiplient. Les investissements aussi. Mais toutes les organisations n’ont ni les mêmes ambitions, ni les mêmes priorités, ni les mêmes capacités à transformer ces opportunités en valeur. Pour avancer, une direction claire doit s’accompagner de responsabilités définies et de règles partagées.
Kinoma vous accompagne pour définir où aller, pourquoi et comment — en construisant une stratégie Data alignée avec vos priorités métiers et les réalités de votre organisation. Nous vous aidons à prioriser les initiatives créatrices de valeur, à tracer une trajectoire réaliste et à mettre en place une gouvernance des données qui facilite les décisions, clarifie les rôles et encadre les usages.
Échanger avec nousUne stratégie Data prend sa direction dans la stratégie d’entreprise. La gouvernance lui donne les moyens de se concrétiser et de s’inscrire dans la durée.
L’Analytics et les nouvelles architectures Data ouvrent continuellement de nouvelles possibilités. Pour votre organisation, l’enjeu est d’identifier celles qui contribuent réellement à vos priorités et de réunir les conditions de leur réussite.
Nous partons de vos ambitions et de vos enjeux métiers pour identifier les transformations créatrices de valeur, puis définir les capacités technologiques, humaines et organisationnelles nécessaires pour les concrétiser. Nous construisons avec vous une gouvernance des données qui clarifie les responsabilités, facilite les arbitrages et encadre les usages pour soutenir cette trajectoire.
Cette gouvernance se concrétise dans une architecture et des pratiques de Data Management cohérentes avec la trajectoire définie.
Donner une direction au mouvement en définissant le rôle de la Data dans la stratégie de l’organisation, puis en le traduisant en objectifs concrets.
Évaluer vos pratiques, vos capacités et votre gouvernance actuelles pour identifier les points d’appui et les freins à la transformation.
Identifier et prioriser les cas d’usage et les transformations selon leur valeur attendue, leur faisabilité, leurs risques et leur cohérence stratégique.
Déterminer les capacités organisationnelles, humaines et technologiques à renforcer pour concrétiser votre ambition.
Définir les principes, les règles et les mécanismes de pilotage nécessaires à la maîtrise des données et à leurs usages responsables.
Clarifier les rôles, les instances de décision et les modes de collaboration pour faire vivre la gouvernance et faciliter les arbitrages entre métiers et équipes technologiques.
Identifier les exigences réglementaires applicables à vos données, évaluer leurs implications et les traduire en actions concrètes dans votre stratégie et votre gouvernance.
Construire une trajectoire réaliste, articuler les initiatives et les capacités à développer, puis définir les indicateurs permettant de mesurer les progrès et d’ajuster le mouvement.
Expériences acquises par nos équipes au cours de leur parcours professionnel, y compris avant Kinoma.
Définition d’une stratégie et d’une feuille de route quinquennales, de l’organisation cible pour la gestion des données, les technologies et l’analyse, et d’une politique de gouvernance des échanges. Choix et déploiement d’un catalogue de données dans une approche Data Mesh / Data Product.
Disposer d’une trajectoire commune à cinq ans et d’un cadre partagé pour organiser, décrire et échanger les données.
Évaluation de la maturité en gestion des données, des processus métier, du portefeuille de programmes et projets, des KPI et des points sensibles. Définition de l’architecture et de la gouvernance cibles puis d’une trajectoire articulant projets rapides et initiatives à moyen et long terme.
Disposer d’une cible et d’un ordre de priorités pour coordonner les initiatives data et relier les actions de court terme à une transformation durable.
Deux interventions distinctes. Première intervention : évaluation du modèle opérationnel de gestion de la qualité des données et recommandations sur l’architecture, l’organisation, le cadre qualité et les facilitateurs technologiques. Seconde intervention : analyse des enjeux et transformations à deux ans, déclinaison en capacités data et projets, estimation et pilotage budgétaire, plan stratégique et feuille de route.
Relier les priorités métier aux capacités de gestion de la qualité de données et disposer de recommandations et d’une trajectoire pour orienter les investissements.
Benchmark des organisations data ; formalisation des rôles, comités, responsabilités et processus de data management. Suivi de cas d’usage qualité et master data ; estimation budgétaire, benchmark et roadmap d’outillage data quality et data catalog. Élaboration d’une politique data et de supports d’onboarding et d’acculturation. Pilotage de la mise en place et du déploiement progressif du data catalog (écosystème: DataGalaxy, Google Cloud Platform, DBT, Looker Studio/Data Studio) et d’un dashboard de contrôle de la qualité des données client marketing.
Rendre les responsabilités et les pratiques data plus lisibles, déployer les premiers outils et fournir aux équipes des supports pour s’approprier le cadre de gouvernance.
Stratégie, feuille de route et gouvernance ; analyse des apports d’un catalogue ; ateliers métier sur les attributs, règles qualité, standardisation et enrichissement du référentiel clients. Appels d’offres data, orchestration du programme, spécifications de l’entrepôt et cadrage et choix de la solution de visualisation.
Alignement des pratiques data avec les processus et priorités métiers et mise en place d’un socle technologique soutenant cette transformation.
Référence 1 sur 5 : Industrie chimique
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