01
Les équipes ne font pas confiance aux rapports partagés
Les utilisateurs maintiennent leurs propres contrôles ou extractions parce que la fiabilité des sources est incertaine.
Enjeu d’entreprise
Améliorer la qualité des données
La qualité des données s’améliore lorsque la responsabilité, les définitions et les contrôles opérationnels sont intégrés à la manière dont l’information est créée et modifiée.
Nettoyer les enregistrements erronés après coup corrige rarement les conditions qui les ont produits. Les problèmes persistants de qualité remontent généralement à des responsabilités floues, des définitions incohérentes, des validations insuffisantes, des données de référence fragmentées ou des transformations non maîtrisées.
Nous traitons la qualité des données comme une discipline opérationnelle. Le travail relie la responsabilité métier, les contrôles techniques, le suivi et la gouvernance aux décisions et processus qui dépendent de ces données.
Point de vue NoèmeX
Il existe une structure au cœur de la complexité. La première étape consiste à rendre explicites les variables, les contraintes, les dépendances et le résultat recherché afin de traiter le problème comme un système, plutôt que comme une succession de symptômes isolés.
Comment cet enjeu se manifeste
Signaux fréquents indiquant que le modèle opérationnel doit évoluer
Les manifestations varient selon l’organisation, mais ces schémas indiquent souvent que le problème est structurel plutôt qu’isolé.
02
Les problèmes de qualité réapparaissent après le nettoyage
Une remédiation ponctuelle améliore temporairement le jeu de données, mais de nouvelles erreurs réapparaissent par le même processus.
03
Personne n’est responsable des champs critiques
La responsabilité des définitions, validations et corrections est répartie entre les équipes TI et métier.
04
La qualité est mesurée trop tard
Les problèmes apparaissent lors de la clôture, de la production de rapports, de l’audit ou de l’entraînement des modèles, au lieu d’être détectés lors de la création des données.
Notre approche
Traiter le problème opérationnel à la source avant de déployer la solution à plus grande échelle
Le mode d’intervention dépend du point de départ, mais le travail suit généralement cette progression.
01
Identifier les éléments de données critiques
Prioriser les informations ayant un impact significatif sur la production de rapports, les opérations, les contrôles, l’analytique ou l’IA.
02
Définir les responsabilités et les exigences de qualité
Attribuer des responsables identifiés et établir des standards mesurables de complétude, validité, cohérence et fraîcheur.
03
Corriger les causes liées aux processus et aux données de référence
Traiter les flux de travail amont, les mappings et les structures de référence à l’origine des défauts récurrents.
04
Automatiser la validation et le suivi
Mettre en place des règles, des flux de travail d’exception et de l’observabilité afin de détecter les problèmes plus tôt.
05
Gouverner la remédiation et les changements
Suivre les problèmes récurrents, leurs causes racines, les décisions et les actions correctives dans un modèle opérationnel durable.
Éléments probants sélectionnés
Une transformation connexe issue du portefeuille
Les éléments probants directs sont présentés lorsque le portefeuille documenté les étaye. Les éléments connexes sont identifiés comme contexte et non comme des déploiements réalisés.
Éléments probants sélectionnés
4,000+
systèmes TI dans l’environnement mondial
Remplacer une gouvernance fragmentée par une plateforme opérationnelle centralisée
Une organisation multinationale présente dans 70 pays s’appuyait sur plus de 4 000 systèmes, des modèles de données locaux et des milliers de flux de travail de gouvernance fondés sur des tableurs. Le programme a centralisé la création des modèles de données, la certification, les contrôles d’accès et la gouvernance collaborative tout en préservant les responsabilités globales et locales.
Lire l’étude de cas →Services pertinents
Capacités directement liées à cet enjeu
Il s’agit des capacités NoèmeX les plus directement associées au problème opérationnel, au-delà des seules grandes familles de services.
Fonctions d’entreprise
Où cet enjeu se manifeste dans l’entreprise
Un même enjeu produit des conséquences différentes selon la fonction qui en a la responsabilité, le contexte opérationnel et les droits de décision.
TI, données et opérations numériques
Découvrez comment cet enjeu se manifeste dans la fonction, les décisions qu’il influence et les capacités généralement mobilisées.
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Finance et comptabilité
Découvrez comment cet enjeu se manifeste dans la fonction, les décisions qu’il influence et les capacités généralement mobilisées.
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Expérience client et service
Découvrez comment cet enjeu se manifeste dans la fonction, les décisions qu’il influence et les capacités généralement mobilisées.
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Priorités des dirigeants
Perspectives de direction liées à la décision
Suivez l’enjeu dans les priorités, arbitrages et éléments probants les plus pertinents pour les dirigeants responsables du résultat.
Chef des données
Explorez les priorités, décisions et éléments probants de direction liés à cet enjeu.
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Chef de l’information
Explorez les priorités, décisions et éléments probants de direction liés à cet enjeu.
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Chef des finances
Explorez les priorités, décisions et éléments probants de direction liés à cet enjeu.
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Études de cas connexes
Voir comment des organisations confrontées à des problèmes structurels comparables les ont traités
Les études de cas relient l’enjeu à des éléments probants issus de missions documentées en finance, opérations, données, technologie et optimisation.
4,000+
systèmes TI dans l’environnement de gouvernance
Gouvernance mondiale des données
Une organisation mondiale présente dans 70 pays et comptant plus de 60 000 employés est passée d’une gouvernance pilotée par tableurs à des flux de travail et contrôles centralisés.
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5
mois pour mettre hors service le système historique
Finance et opérations dans la santé
Les données de finance, ventes, volumes, coûts et production de rapports opérationnels ont été réunies autour de D365 et d’un environnement d’intelligence d’affaires gouverné.
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50+
fichiers P&L fragmentés consolidés
Consolidation financière mondiale
Un environnement financier mondial est passé d’une production de rapports P&L fragmenté et de données de référence déconnectées à une application de consolidation gouvernée unique.
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Enjeux connexes
Passer du problème à la décision suivante
Ces enjeux se retrouvent souvent côte à côte dans un même programme de transformation.
Vos personnes-ressources
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, traitement des commandes et opérations à haut débit.
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Améliorer la qualité des données
Faire de la qualité des données un contrôle opérationnel plutôt qu’un projet récurrent de nettoyage.
Partagez le contexte opérationnel, les contraintes et les améliorations attendues par la direction. NoèmeX peut évaluer le problème, définir l’état cible et déterminer la trajectoire adaptée vers la mise en œuvre.