Optimisation de l’analyse des données pour une prise de décision éclairée
Notre client, société en pleine croissance proposant des services financiers et de paiements a été accompagné par Meritis pour structurer et optimiser son exploitation des données face à l’explosion de la volumétrie et à la complexification des usages métiers.
L’objectif ? Concevoir une Data Platform évolutive, capable de centraliser, analyser et exploiter efficacement les données issues de diverses sources (SI paiement, CRM Salesforce, référentiels).
Grâce à une approche méthodique et collaborative, notre client a pu structurer sa stratégie Data, évaluer ses contraintes et définir les étapes clés de son évolution.
Contexte et Défis
Avec le lancement de nouvelles offres en 2024, cette banque en ligne française a été confrontée à une augmentation significative du volume et de la diversité de ses données.
Le système existant, basé sur des rapports PowerBI utilisant diverses sources (référentiels, CRM, système d’information de paiement), limitait l’exploitation d’informations cruciales pour accompagner sa croissance.
L’enjeu était de transformer la donnée en levier stratégique afin d’améliorer la connaissance client, affiner l’analyse business et optimiser le pilotage de l’acquisition. L’objectif : une vue 360° du client, une meilleure compréhension de la rentabilité des offres, des prédictions budgétaires affinées et une performance marketing et commerciale renforcée.
Cependant, plusieurs défis se posaient :
- Fragmentation du système d’information : Multiples sources de données dispersées et peu intégrées
- Besoins analytiques croissants : Connaissance client, reporting avancé, prédictions
- Scalabilité et conformité : Nécessité d’une architecture data robuste et alignée avec le RGPD
- Manque de structuration de l’équipe Data : Clarification des rôles et des processus
Le challenge consistait à concevoir une plateforme de données agile et modulaire, alignée avec les enjeux métiers et garantissant une adoption fluide par les équipes.
« L’objectif de ce cadrage a répondu au besoin de conception de la data platform la plus adaptée, avec sa gouvernance et son organisation, et de proposer une démarche pour sa mise en œuvre. »
Loïc VEYSSIERE, Directeur conseil IT, Meritis
Le projet
Année
2024
Durée de la mission
3 semaines
Taille de l’équipe
2 personnes
Profils de l’équipe
- 1 architecte solution & SI
- 1 architecte SI & Data
Environnement technique
- Modern Data Warehouse
- Data lake
- Cloud (AWS, Azure, GCP), Snowflake
Environnement fonctionnel
Banque en ligne et services de paiement
#1.
Objectifs et Méthodologie
L’approche de Meritis a combiné analyse stratégique, cadrage technique et recommandations opérationnelles :
- Stratégie de gouvernance : Élaboration des principes de gouvernance des données pour assurer qualité, conformité et sécurité
- Ateliers collaboratifs : Sessions avec les équipes métier et IT pour définir les besoins et cas d’usage prioritaires
- Analyse de l’existant : Étude du système d’information, des flux de données et des contraintes actuelles
- Évaluation des besoins : Identification des enjeux à court, moyen et long terme pour une plateforme de données pérenne
- Définition d’une architecture data cible : Proposition d’une architecture évolutive, intégrant un Data Warehouse et un Data Lake sur un cloud moderne (AWS, Azure, GCP, Snowflake)
- Recommandations organisationnelles : Structuration de l’équipe Data cible et définition des rôles (Data Engineer, Data Architect, Data Analyst, Data Scientist, Data Steward)
#2.
Résultats et Livrables
Meritis a posé des bases solides pour la transformation Data de cette néo-banque innovante à travers un rapport de cadrage, aboutissant à :
- Une stratégie Data alignée avec les enjeux métiers
- Une analyse du système d’information et des flux de données
- Une architecture conceptuelle et ses évolutions possibles
- Un comparatif des solutions technologiques
- Un plan de gouvernance et une structuration de l’équipe Data
- Une feuille de route claire pour la mise en œuvre
Trois restitutions adaptées :
- Techniques : Architecture et choix technologiques
- Métiers : Vision stratégique et bénéfices attendus
- Comité de Direction : Alignement et priorisation des investissements
Architecture data proposée
#3.
Bénéfices Concrets
Grâce à cet accompagnement, notre client dispose désormais d’un cadre structuré pour accélérer son évolution Data :
- Structuration des équipes Data : Clarification des rôles et montée en compétences des collaborateurs.
- Meilleure prise de décision : Centralisation et fiabilisation des données pour des analyses plus précises.
- Optimisation de la performance : Plus de tâches manuelles et données en libre-service accessibles rapidement.
- Évolutivité garantie : Une architecture data pensée pour s’adapter aux futurs besoins métiers et technologiques.
- Conformité et sécurité : Mise en place de règles avancées pour assurer la protection des données et la conformité au RGPD.
#4.
Perspectives
Fort de ce cadrage, notre client peut désormais entamer la construction de sa plateforme de données avec une vision claire et des priorités définies. Les prochaines étapes incluent :
- Structuration de l’équipe data pour lancer le projet.
- Choix de la solution et mise en œuvre du MVP : Déploiement initial de la plateforme et tests sur des cas d’usage prioritaires.
- Renforcement de la gouvernance : Implémentation des règles et processus définis pour assurer une exploitation efficace des données.
- Intégration de fonctionnalités avancées : Passage progressif à des analyses prédictives et à l’intelligence artificielle pour maximiser la valeur.
Avec cette démarche structurée et progressive, cet acteur innovant des moyens de paiement s’assure une transition réussie vers une exploitation optimale de ses données, moteur essentiel de sa croissance et de son efficacité opérationnelle.
« Nous avons conçu une architecture data modulaire et évolutive, capable de répondre aux usages présents et aux besoins à venir. Nous avons également mené une analyse approfondie des solutions technologiques du marché, en comparant ces différentes solutions, afin d’accompagner notre client dans son choix stratégique.
Pour assurer une mise en œuvre efficace, nous avons élaboré une feuille de route détaillée, incluant l’implémentation de la plateforme Data ainsi que son plan de gouvernance de données, en adéquation avec les contraintes fortes de sécurité et de conformité (RGPD).
Grâce à cette approche globale, la direction générale et la direction technique ont bénéficié d’une vision claire et structurée du projet, leur permettant de construire une roadmap efficace pour la mise en œuvre de leur plateforme Data. »
Edurne INZA, Architecte Data et Auditrice SI, Meritis
L’accompagnement conseil Data & IA de Meritis
Meritis vous accompagne de la stratégie à l’implémentation, en structurant votre gouvernance et en déployant une plateforme Data robuste.
Audit & Diagnostic
Où en est votre gouvernance Data ?
Identifiez vos forces, faiblesses et axes d’amélioration.
- État des lieux de votre SI & Data Platform
- Évaluation de la qualité et de la volumétrie des données
- Analyse de faisabilité via un POC
- Recommandations stratégiques pour une gouvernance efficace
📌 Résultat : Une vision claire des forces et faiblesses de votre écosystème Data.
(Durée : 2 à 6 semaines)
Stratégie & Architecture
Concevez une plateforme Data évolutive.
Alignez votre architecture avec vos objectifs business
- Définition d’une stratégie Data alignée avec vos objectifs business
- Conception d’une architecture Data scalable et sécurisée
- Sélection des solutions technologiques adaptées
- Gouvernance et organisation Data Office
📌 Résultat :Résultat : Une plateforme Data robuste, prête à supporter vos futurs cas d’usage analytiques et IA.
(Durée : 3 à 4 semaines)
Pilotage & implémentation
Mettez en production et sécurisez vos données.
Industrialisez vos cas d’usage Data & IA efficacement.
- Mise en œuvre des spécifications fonctionnelles & techniques
- Industrialisation des outils et processus Data & IA
- Mise en conformité RGPD et sécurisation des accès
- Déploiement d’une plateforme Data opérationnelle et supervisée
📌 Résultat : Une Data Platform clé en main, opérationnelle et conforme aux exigences réglementaires.
(Durée : 1 à 12 mois)
Pour aller plus loin
Comment construire votre stratégie data ?
Face à l’explosion des données, une stratégie data devient essentielle pour transformer les entreprises et améliorer leurs performances. En complément de la stratégie marketing, elle optimise les décisions et la performance commerciale, mais échoue souvent faute de vision claire, cohérence, leadership ou accompagnement adapté. Pour réussir, il faut l’aborder comme un projet stratégique et transformationnel, aligné sur l’ADN de l’organisation et impliquant toutes les parties prenantes.
Comparatif des différents types d’architectures data : avantages et limites
Face à la croissance exponentielle des données, choisir la bonne architecture est devenu un véritable casse-tête pour les entreprises. Entre data warehouse, data lake, modern data warehouse ou encore data mesh, chaque approche a ses spécificités et répond à des besoins précis. Comment s’y retrouver ? Quels critères privilégier ? Cet article vous propose un tour d’horizon clair et concis pour faire les bons choix.