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Mon approche

Ci-dessous la méthode pragmatique qui me permet de contribuer à résoudre les challenges (comme ceux décrits ici) auxquels sont confrontés toute grande organisation dans l'utilisation optimale des données pour prendre des décisions stratégiques.

01

Strategischen Entscheidungspunkte der Organisation identifizieren

Interviews approfondis au sein de l'organisation pour identifier:

1. Quel.le responsable prend quelle décision stratégique (engageant l'entreprise sur plus de quatre ans) avec quel outil.

2. Les pools de compétences liées à l'utilisation méthodique des données (Business Analysis, Business Intelligence, Data Engineering, Analytics & AI) et leur répartition au sein de l'organisation, entre les Finances, l'IT et les CC Data internes​

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Interviews approfondis en externe auprès d'autres grandes entreprises, au sein des services Finances et Analytics:

1. Quels sont les opportunités et la valeur déjà réalisée par d'autres entreprises dans différents secteurs? (la science des données est universelle, d'où le bénéfice à échanger peu importe le domaine d'application).

2. A quels challenges ou "Show Killers" ces entreprises ont elles été confrontées dans leur démarche de transformation analytique? Comment pouvons-nous éviter ou modérer ces risques?

02

Aligner les objectifs du business et la stratégie des données

J'ai le privilège de collaborer étroitement avec le Cluster IT AI & Analytics, le réseau des CC Data mais aussi dans le cadre d'un projet transverse d'une année au sein des Finances pour définir notre stratégie des données et les règles de gouvernance qui la soutiennent. Cette intelligence collective, boostée par des apports et benchmarking externes, nous permet de:

  • assurer l'articulation de la stratégie du business et de la stratégie des données et ainsi la pertinence réelle de chaque outil de pilotage mis à disposition

  • identifier les rôles pertinents dans l'utilisation optimale des données

  • préciser les responsabilités respectives de ces différents rôles pour assurer la qualité des données mises à disposition

03

Assurer la pertinence et l'inscription de chaque outil à base de données dans le processus décisionnel

J'ai également le privilège de collaborer avec le cluster IT Data & Analytics pour appliquer les principes de Product Management dans le domaine particulier des Données. Cette approche de type entrepreneuriale et différentes méthodes de Design Thinking permettent d'identifier:  

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  • les opportunités analytiques pertinentes pour le Business

  • la solution la plus adaptée pour répondre à chacune de ces opportunités.

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Je suis également en networking constant au sein de l'entreprise et j'enquête au coeur des processus cognitifs et décisionnels de l'organisation pour assurer l'appropriation des outils analytiques et leur harmonie avec le processus de décision actuel.

04

Mise en oeuvre technologique et développement des compétences liées au sein des Finances

Elaboration de chaque solution technologique avec l'appui des ressources IT Data & Analytics. Principe de sous-traitance contrôlée et non délégation totale à l'IT, afin d'assurer la maîtrise et le support utilisateur de premier niveau.

Développement d'un pool de compétences internes au service Finances afin d'accompagner ou effectuer en propre les développements techniques nécessaires en BI, Analytics et Data Engineering.

Collaboration transverse avec les services Finances Supports pour développer la culture des données au sein des Finances ainsi que les compétences nécessaires en fonction des rôles définis et alloués au cours de l'étape 2 décrite ci-dessus.

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