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Quelles décisions d’affaires la stratégie de données doit-elle améliorer ?
Identifier les décisions, processus et résultats opérationnels qui nécessitent de meilleures informations plutôt que de partir d’une liste de technologies souhaitées.
Gestion des données
Stratégie de données
Définir ce que les données doivent apporter à l’entreprise avant de décider quelle technologie doit les stocker, les déplacer ou les analyser.
NoèmeX accompagne les organisations pour transformer des initiatives de données fragmentées en une orientation d’entreprise reliée aux priorités d’affaires, aux besoins opérationnels et à la prise de décision. Les travaux déterminent où les données créent de la valeur, quels domaines comptent le plus, quelle gouvernance est nécessaire et comment l’architecture doit évoluer.
Le résultat est une feuille de route séquencée pour les fondations de données, la gouvernance, les plateformes, l’analytique et l’IA, ancrée dans les réalités de responsabilité, de qualité, d’intégration et de changement entre unités d’affaires.
Point de vue NoèmeX Rendre d’abord le système intelligible : mettre au jour la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat attendu.
Priorités de direction connexes
Les priorités données évoluent selon la décision que l’organisation doit pouvoir considérer comme fiable.
Ces parcours relient les fondations de données à la gouvernance, la technologie, la préparation à l’IA et la prise de décision des dirigeants.
Priorité des dirigeants
Chef des données : gouvernance, qualité et fondations de données de l’entreprise
→Priorité des dirigeantsChef de l’information : architecture, intégration et plateformes
→Priorité des dirigeantsChef de l’intelligence artificielle : fondations de données fiables pour l’IA
→Priorité des dirigeantsChef des finances : données fiables pour le contrôle et la performance
→Questions que nous traitons
Les décisions qui structurent les travaux de stratégie de données
Nous structurons l’intervention autour des questions d’affaires, de gouvernance et techniques qui doivent être résolues pour que la capacité fonctionne de manière fiable à l’échelle de l’entreprise.
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Quels domaines de données comptent le plus ?
Prioriser les clients, produits, finance, opérations, actifs, fournisseurs ou autres domaines selon leur valeur d’affaires et leurs dépendances.
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Quelle gouvernance et quelles responsabilités sont nécessaires ?
Clarifier les responsables de domaine, les responsables opérationnels des données, les droits de décision et normes afin que la stratégie puisse perdurer au-delà du programme initial.
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Comment séquencer la feuille de route ?
Ordonner les initiatives d’architecture, de qualité, de données de référence, d’intégration, d’analytique et d’IA selon les dépendances, les risques et la valeur mesurable.
Ce que nous livrons
Une structure concrète prête à passer en mise en œuvre
Le périmètre exact dépend de l’organisation, mais les travaux produisent généralement une combinaison de ces livrables.
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Évaluation de l’état actuel des données d’entreprise
Une vue structurée des sources de données, plateformes, responsabilités, qualité, gouvernance, schémas d’intégration et principaux points de friction.
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Vision des données et principes stratégiques
Une définition concise de la manière dont les données doivent soutenir l’entreprise et des principes qui guident l’architecture, les responsabilités, la sécurité et la réutilisation.
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Domaines de données et cas d’usage prioritaires
Une vue hiérarchisée des domaines et cas d’usage qui doivent recevoir les investissements en premier.
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Modèle cible de capacités de données
Les capacités de gouvernance, d’architecture, d’intégration, de qualité, de données de référence, de métadonnées et d’analytique requises pour l’état cible.
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Feuille de route de transformation des données
Un portefeuille séquencé d’initiatives avec dépendances, jalons de décision, résultats d’affaires et responsabilités.
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Modèle d’investissement et de gouvernance
Un cadre pour la priorisation, le financement, la supervision par les dirigeants et les décisions continues à mesure que le patrimoine de données évolue.
Réalisations sélectionnées
Preuves issues d’un environnement de données d’entreprise réel
Cet exemple est issu du portefeuille documenté d’études de cas de Global Data & BI et illustre les conditions opérationnelles qui sous-tendent ce service.
Stratégie et gouvernance des données mondiales70 paysIndustrie chimique · Gouvernance des données d’entreprise
Plateforme mondiale de gouvernance des données
Une entreprise chimique multinationale disposant de plus de 4 000 systèmes TI dans 70 pays avait besoin d’une approche cohérente pour gouverner les modèles de données, les approbations, les accès et l’articulation entre normes locales et globales. Le programme a remplacé les processus fragmentés fondés sur des feuilles de calcul par une plateforme centralisée de gouvernance et un modèle opérationnel plus clair pour créer, certifier, sécuriser et faire évoluer les données.
Lire l’étude de casServices de données connexes
Poursuivre avec la capacité de données connexe.
Ces services se croisent souvent dans un même programme de transformation, mais chacun répond à un objectif distinct et dispose de sa propre page.
Nos modes d’intervention
Choisir le mode d’intervention adapté au problème de données.
Les travaux sur les données peuvent commencer par des services-conseils ciblés puis se poursuivre par la réalisation de projets, des équipes intégrées ou un modèle géré dans la durée.
Conseils
Appui ciblé pour les décisions d’évaluation, de gouvernance, d’architecture et de feuille de route avant tout engagement majeur de mise en œuvre.
En savoir plus →Réalisation de projets
Mise en œuvre structurée lorsque la conception des données doit se traduire en ingénierie, migration, déploiement et adoption.
En savoir plus →Équipes intégrées
Spécialistes travaillant aux côtés des équipes internes lorsque la continuité, le support de production et l’amélioration continue sont déterminants.
En savoir plus →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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Stratégie de données
Commencer par le problème de données qui crée de la friction.
Présentez le processus d’affaires, les systèmes concernés, les contraintes actuelles de données et la décision ou le résultat opérationnel à améliorer. Nos équipes peuvent déterminer où engager les travaux et comment les relier au patrimoine de données plus large.
Projet à nous soumettre