Gouvernance des données : le potentiel DATA au service de votre business ! La gouvernance des données devient aujourd’hui une priorité stratégique pour beaucoup d’entreprises… Mais quels sont concrètement les facteurs-clés de succès, les impacts de sa mise en œuvre et la création de valeur espérée ? Les entreprises ont pour la plupart largement initié leur mue digitale. Cette transformation majeure fut, comme toutes les grandes mutations, dans un premier temps sous-estimée, faute de valorisation concrète des bénéfices. Cette situation semble se reproduire aujourd’hui avec la gouvernance data. Pourtant, à l’heure de l’industrialisation des projets Big Data et du stockage des données tous azimuts, il devient fondamental de s’interroger sur la véritable création de valeur générée par la collecte, l’usage et la gouvernance de toutes ces données. Alors au-delà de cette promesse, qu’entend-on par gouvernance des données ? Quelles sont les données à collecter ? Les outils à utiliser ? Les bénéfices concrets ? Quels sont les freins à sa mise en œuvre ? Quelles sont les dimensions prioritaires ? Quelle méthodologie adopter ? Quelles missions pour le Chief Data Officer ?

1. © Soft Computing – www.softcomputing.com
La gouvernance de la data : une priorité stratégique.
Quels sont concrètement les facteurs-clés, les impacts de sa
mise en œuvre et la création de valeur espérée ?
12 mai 2016

2. © 2
Merci de votre présence
Yann LEGRAND
Senior Manager Pôle Conseil
Guillaume DANNIEL
Manager Pôle Conseil
Gilles VENTURI
Directeur Général

3. © 3
Gouvernance des données : le potentiel DATA au service de votre business !
Séminaire le 12 mai 2016
La gouvernance des données devient aujourd’hui une priorité stratégique pour beaucoup
d’entreprises… Mais quels sont concrètement les facteurs-clés de succès, les impacts de sa mise en
œuvre et la création de valeur espérée ?
Les entreprises ont pour la plupart largement initié leur mue digitale. Cette transformation majeure
fut, comme toutes les grandes mutations, dans un premier temps sous-estimée, faute de valorisation
concrète des bénéfices. Cette situation semble se reproduire aujourd’hui avec la gouvernance data.
Alors au-delà de cette promesse, qu’entend-on par gouvernance des données ? Quelles sont les
données à collecter ? Les outils à utiliser ? …
Pour répondre à ces interrogations, nous vous invitons à un séminaire gratuit, au cours duquel nous
partagerons nos meilleures pratiques au travers de cas concrets.
A propos
Soft Computing est le spécialiste du marketing digital data-driven. Ses 400 consultants, experts en sciences de la donnée, en marketing digital et en technologies big data,
aident au quotidien plus de 150 entreprises à travers le monde à exploiter tout le potentiel de la donnée pour améliorer l’expérience de leurs clients et le ROI de leur
marketing digital. Soft Computing est à Paris sur NYSE Euronext (ISIN : FR0000075517, Symbole : SFT).
Cet événement est réservé aux clients et prospects Soft Computing. Pour tout autre profil, l'inscription sera soumise à validation.
Soft Computing |55 quai de Grenelle|75015 Paris|01 73 00 55 00 | www.softcomputing.com
Modalités :
Ce séminaire aura lieu dans les
locaux de Soft Computing.
Ou via notre site:
www.softcomputing.com
Agenda : 08h45 – 11h00
Gouvernance data : Quels objectifs rechercher ?
Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?
Mettre en œuvre une gouvernance data.
Démarche, pièges à éviter, retours d’expérience.
Conclusion.

4. © 4
Sommaire
1. Introduction
2. Gouvernance data : quels objectifs rechercher ?
3. Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?
4. Pause
5. Mettre en œuvre une gouvernance data
6. Retours d’expérience
7. Conclusion

5. © 5
Carte d’identité

6. © 6
Exploiter tout le potentiel de la data
Créer des expériences Client sans couture
Démultiplier la performance du marketing digital
Mission
Marketing
Intelligence
Big Data
Driven
Digital
Experience

7. © 7
Compétences : un mix unique de compétences pointues
Digital
Marketing
Data
Science
Project
Management
Information
Technologies

8. © 8
A la carte
Think Build Run
Délégation Projet Centre de services
Digital-Marketing IT AMOA
Offre
Delivery
Clients

9. © 9
Extraits de références
Digital Marketing Big Data
Aviva
CRM Onboarding et campagnes
marketing anonymes – identifiés.
Danone
Programme relationnel multi-
devices et remarketing.
Engie
Data Management Platform, CRM,
Identity Management et web
analytics.
Fnac
Convergence des pratiques et
outils marketing offline et in store
avec le digital.
Les Echos
Migration technique et
organisationnelle d’une DMP et
d’une SSP.
BPCE
Centre de services de gestion des
campagnes marketing multicanal.
L'Oréal
Déploiement et exploitation d’une
plate-forme CRM multi-marques
multi-pays.
Système U
Centre de services gestion de
campagnes marketing et
connaissance clients.
vente-privee.com
Mise en place de campagnes
automatisées et optimisées par des
tests.
Vivarte
Gestion et activation d’un
référentiel client unique
multimarques.
La Banque Postale
Conception de l’architecture
décisionnelle hybride big data –
datawarehouse.
LCL
Accompagnement à la conception
et la mise en place d’un datalake.
Orange
Formation de compétences et de
méthodes en data science sur les
filiales Afrique et Moyen-Orient.
PSA
Définition de la gouvernance d’un
MDM client multi-activité et
international.
RCI Banque
Elaboration d’une stratégie de
connaissance client et valorisation
des big data.

10. © 10
Experts reconnus
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11. © 11
Recruteur de talents
Datascience Projet
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Marketing
CRM
Big Data
100 CDI à pourvoir cette année
Contact : recrutement@softcomputing.com –
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12. © 12
Sommaire
1. Introduction
2. Gouvernance data : quels objectifs rechercher ?
3. Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?
4. Pause
5. Mettre en œuvre une gouvernance data
6. Retours d’expérience
7. Conclusion

13. © 13
LA GOUVERNANCE N’A PAS TOUJOURS EXISTE
2.0

14. © 14
La gestion des données existe depuis longtemps … pas la gouvernance !
Cette gestion était de la
responsabilité de l’IT.
Avant Après
La gouvernance des données fait
partie intégrante de la gouvernance
d’entreprise.

15. © 15
LA DATA A L’HEURE DU DIGITAL & DU BIG DATA …
2.1

16. © 16
Qu’est-ce qui a changé finalement ?
La volumétrie
des données
La diversité des
données
Les interactions
avec le client
Le Big Data
Les dispositifs
& données hors
SI
Le
règlementaire

17. © 17
Une croissance exponentielle des volumes de données digitales …
44 Zettabytes = 44 000 milliards de gigaoctets = 44 000 000 000 000 000 000 000 octets !!

18. © 18
Une diversité et un format de données sans limite …
Données historiquement utilisées dans la
relation et l’animation client.
Leur maîtrise est un atout solide chez la
plupart des annonceurs.
Leur utilisation est en train de changer
aujourd’hui, la maîtrise de leur volume et de
la technologie en font un pilier dans la
relation client d’aujourd’hui et de demain
Les nouvelles technologies permettent un
apport de valeur fort du monde des données
tiers anonymes.
Leur utilisation opérationnelle aujourd’hui
est une réalité grandissante
Encore des problématiques d’utilisation
« industrielle » de ces données dont la
richesse attend encore de pouvoir être
pleinement exploité

19. © 19
Des points de contact qui se multiplient …
Des points de contact pour collecter des informations ou pour en restituer !

20. © 20
Le Big Data : attention au « garbage in, garbage out » …
Collecte Usage
Quelle définition/quelle valeur des
données ? Quelle qualité des
données ?
Quel niveau de partage ? Quelle
qualité des données ?

21. © 21
Des dispositifs & des données hébergés en dehors de l’IT …
Des dispositifs (DMP, BI, Fidélité, EMA) directement pilotés par les métiers, en mode
cloud qu’il faut industrialiser.

22. © 22
Le règlementaire : une pression de plus en plus forte …
Les associations de consommateurs et des politiques de plus en plus véhéments
dans un contexte de guerre économique avec les GAFA

23. © 23
Les choses ont vraiment changé …
Hier Aujourd’hui
L’absolue nécessité de maitriser, de piloter
et de gouverner ses données.

24. © 24
LES OBJECTIFS DE LA GOUVERNANCE DES DONNÉES
2.2

25. © 25
Que faut-il attendre de la gouvernance des données ?
Développer du
business
Economiser /
rationnaliser
Gagner en agilité
et en productivité
Respecter la
règlementation/loi
Les 4 principaux objectifs de la gouvernance des données
En fonction de l’entité qui va initier la démarche

26. © 26
Rechercher des opportunités de business
Le développement des outils type DMP La puissance d’investigation des
technologies Big Data
La gouvernance pour passer du POC à l’industrialisation.

27. © 27
Maitriser ses coûts
Des initiatives parfois redondantes …
DMP
EMA
TAG MANAGEMENT
WEB ANALITICS
ANALYTIQUE
MOTEUR DE
RECOMMANDATION
MOTEUR DE
PERSONNALISATION
MOTEUR DE PROMO
…
Ai-je les bons outils pour servir ma stratégie marketing ?
Avec la bonne structure de coûts ?
REPORTING

28. © 28
Favoriser l’agilité et la productivité
Des données documentées, partagées, maîtrisées.
Des outils redondants = des activités redondantes.
Direction
IT
Direction
Digitale
Direction
Marketing
Direction
CRM
Direction
…
TTM

29. © 29
Etre en conformité avec la loi
La gestion parfois complexe des optins, les règlementations bancaires en matière de solvabilité, …
Face aux risques croissants des sanctions, l’entreprise doit s’assurer de maîtriser la
qualité des données à caractère personnel, de ses données financières, …
SOLVENCY 2

30. © 30
4 grands objectifs qui vont driver la
démarche de mise en œuvre d’une
gouvernance des données.
4 grands objectifs pour quel
périmètre de gouvernance ?

31. © 31
Sommaire
1. Introduction
2. Gouvernance data : quels objectifs rechercher ?
3. Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?
4. Pause
5. Mettre en œuvre une gouvernance data
6. Retours d’expérience
7. Conclusion

32. © 32
DATA
Sécurité
des
données
Maitrise de
la qualité
des
données
Valeur des
données
pour le
business
Organisa-
tion
Pilotage
Processus
métiers
Collecte et
Intégration
des
données
Gestion des
données de
référence
Analytique
et
reporting
32
AGILITE
METHODES & PROCESSUS
INTELLIGENCE
> OUTILS & ARCHITECTURE
CONFIANCE
MAITRISE DES DONNEES
Un cadre de gouvernance des données qui supprime les freins et
favorise la création de la valeur

33. © 33
La sécurité des données
LES DCP
• Identification des DCP
• Opt’in et consentement
• Mention d’information
• Durée de rétention
SÉCURITÉ INFORMATIQUE
• Authentification
• Habilitation et Gestion des
accès et traçabilité
• Cryptage
• Anonymisation / Tokenisation
• Intégration dans les projets
informatiques
LÉGISLATION
• La CNIL
• Le CIL
• Vers une harmonisation européenne
Collecte et
intégration
SECURITE
LES MOTS CLÉS
CRYPTAGE
ANONYMISATION OU
TOKENISATION
LOI
CONSERVATION
ACCESSIBILITE &
GESTION DES DROITS
TRAÇABILITÉ
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
Processus métier Analytique et
reporting

34. © 34
La qualité des données
INDICATEURS DE MESURE -
DASHBOARD QUALITE
• Indicateur unitaire
• Indicateurs combinés
CONTROLE A L’INTEGRATION
• Harmonisation
• Standardisation
• Rejets
• Comparaison temps réel
AMELIORATION CONTINUE
• Nettoyage,
• Normalisation,
• Déduplication-fusion
• Enrichissement par des données
externes
• Durée de vie et de pertinence
NORMALISATION
NETTOYAGE
NORMALISATION
DEDUPLICATION
FUSION
CONTROLE
LES MOTS CLÉS
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
Collecte et
intégration
Organisation MDM et RCU
CONFIANCE

35. © 35
La valorisation des données
CROISEMENT DES DONNEES
• De la donnée brute à la donnée
intelligente active (scoring; tags,
prédictifs, profiling..)
SEGMENTATION DES
DONNEES
• Création et hiérarchisation
d’une vue « valeur » des
données
• Définition des relations et des
règles
• Indicateurs de mesure de
l’utilité et de la qualité
DONNEES SECOND PARTY
• Partenariats: Valoriser en
rapprochant des données tierces
COLLECTE
CREATION
ACCES
CONSERVATION
ARCHIVAGE
REUTILISATION
SUPPRESSION
DESTRUCTION
TRAITEMENT
ANALYSE
LES MOTS CLÉS
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
Collecte et
intégration
Qualité des données Organisation
VALEUR

36. © 36
DÉCLINAISON OPÉRATIONNELLEDÉCLINAISON STRATÉGIQUE
SURVEILLANCE DU CADRE LÉGAL
Chief data
officier /
Data Manager
Data Owner Data Scientist
Gestionnaire
de campagnes
/ Dataminer
Data
Protection
Officer
STRATEGIE
ELAN
UTILISATION
PROTECTION
REGLEMENTATION
RESPONSABILITE
LES MOTS CLÉS
L’organisation
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
Sécurité Qualité MDM et RCUCollecte et
intégration
ORGANISATION
Data Steward

37. © 37
LES INSTANCES EXISTANTES
• Comité stratégique
• Comité Projets
LES INSTANCES PROPRES À
LA GOUVERNANCE
• Comité Data
• Comité Projets
LES KPI’S DE SUIVI
• Identifier les indicateurs clés
• Construire des dashboard complets
STRATEGIE
ELAN
UTILISATION
PROTECTION
REGLEMENTATION
RESPONSABILITE
LES MOTS CLÉS
Le pilotage
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
PILOTAGE
Collecte et
intégration
Organisation Processus Sécurité Qualité Valorisation

38. © 38
La mise en œuvre
d’une gouvernance
des données nécessite
de revoir certains
processus de
l’entreprise et d’en
créer de nouveaux
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
LES NOUVEAUX PROCESSUS
• Métier : priorisation et collecte des
données par les canaux, animation
des data stewards, formation des
acteurs de la data, …
• IT : accès aux données (si inexistant),
…
LES PROCESSUS EXISTANTS
• Métier : achat de fichiers externes,
modification des règles de gestion
sur les données, …
• IT : gestion des projets, gestion des
anomalies et du data management,
…
PROCESSUSPROCESSUS
EFFICACITE
PERFORMANCE
INTERET GENERAL
TRACABILITE
MUTUALISATION
SECURITE
LES MOTS CLÉS
Collecte et
intégration
Organisation Pilotage Sécurité Qualité Valorisation
Les processus de l’entreprise

39. © 39
AU CŒUR DU DISPOSITIF
• Stratégie de collecte
• Stratégie d’intégration
BRIQUE TECHNIQUE
ESSENTIELLE
• ETL vs ELT
• Multi-sources
• Multi-types (structuré ou non)
• Temps réel
SUPPORT DES AUTRES BRIQUES
• Qualité des données
• Sécurité des données
• Gestion des données de référence
SOURCE
TRANSFORMATION
GESTION DES ACCES
GOLDEN DATA
REFERENCE
STRUCTURE OU
NON
LES MOTS CLÉS
La collecte et l’intégration des données
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
Sécurité Qualité Processus métier MDM et RCU
INTEGRATION

40. © 40
SOURCE
TRANSFORMATION
GESTION DES ACCES
GOLDEN DATA
REFERENCE
STRUCTURE OU
NON
LES MOTS CLÉS
Le MDM ou référentiel client unique
FACILITER D’ADMINISTRATION ET
DE PROPAGATION
• Workflows
• diffusion
AVOIR UNE VUE UNIQUE
DES DONNÉES
• Créer une vue unique des
données
• Réduire la complexité liée à la
multiplication des applications
• Partager la même vision d’un
client dans toutes l’entreprise
GESTION SIMPLIFIÉE
• Normalisation unique et centralisée
• Déduplication efficace
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
Collecte et
intégration
Processus métier Qualité
RCU

41. © 41
VOLUMETRIE
AUTONOMIE
VISUALISATION
EXPLORATOIRE
REFERENCE
TEMPS REEL
LES MOTS CLÉS
Analytique et reporting – Focus Big Data
NOUVELLES FAÇONS DE
CONSOMMER
• Rapidité
• Instantanéité
• autonomie
NOUVELLES DONNÉES
• Big Data
• Open Data
• Données Web
• Données non structurées
NOUVELLES VISUALISATIONS
• Camembert vs carte de chaleur
• Histogramme vs données géo
localisées
• Exploratoire par la visualisation
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
Qualité Sécurité Pilotage
ANALYSE

42. © 42
COMMUNICATION
MESSAGES
PILOTAGE
INDICATEURS
INTERACTIONS
SUPPORT
LES MOTS CLÉS
L’accompagnement au changement
LES LIENS FORTS ENTRE LES BRIQUES
En filigrane sur l’ensemble de la mise place de la gouvernance
POUR QUELS UTILISATEURS
• Catégories d’utilisateurs
• Choix du message pour chaque
groupe
LA COMMUNICATION
• Les messages
• Les supports
PILOTAGE
• Comite de suivi
• Indicateurs de suivi
• Analyse des Feedbacks utilisateurs
• Anticipation et adaptabilité
CHANGE
MANAGEMENT

43. © 43
43
La gouvernance des données couvre un périmètre très large …
… qui nécessite une mise en œuvre pragmatique et progressive.

44. © 44
Sommaire
1. Introduction
2. Gouvernance data : quels objectifs rechercher ?
3. Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?
4. Pause
5. Mettre en œuvre une gouvernance data
6. Retours d’expérience
7. Conclusion

45. © 45
PAUSE

46. © 46
Sommaire
1. Introduction
2. Gouvernance data : quels objectifs rechercher ?
3. Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?
4. Pause
5. Mettre en œuvre une gouvernance data
6. Retours d’expérience
7. Conclusion

47. © 47
1
Les objectifs business
Existant I Besoin I Use case
2
Les golden datas
Principes du Core Model I Organisation de la gestion des données
3
Le MDM
Outils I Moyens
4
Les dispositifs de déploiement
Campagnes marketing I Fiche client
5
L’animation continue du processus
Amélioration Continue I Change Management
Une approche nécessairement pilotée par des cas d’usages
métiers afin de mieux prioriser la cibleMiseenplacedelagouvernance

48. © 48
3
4
5
2
1
A faire / à ne pas faire
C’est un projet d’entreprise
• Évitez les projets « sous-marin ». Il faut un sponsoring fort !
• Pensez à accompagner les métiers impactés (change management).
C’est un projet de longue haleine
• Gardez toujours en tête les objectifs recherchés.
• Communiquez à bon escient et autant que possible.
C’est un projet ambitieux
• Prévoyez des ressources pour l’initialisation de la démarche.
C’est un projet transversal
• Mettez en œuvre un projet piloté par un binôme IT & Métier.
C’est un projet complexe
• Suivez une méthodologie rigoureuse et pragmatique.
• Déployez la gouvernance de façon progressive en valorisant les 1ers succès.

49. © 49
Sommaire
1. Introduction
2. Gouvernance data : quels objectifs rechercher ?
3. Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?
4. Pause
5. Mettre en œuvre une gouvernance data
6. Retours d’expérience
7. Conclusion

50. © 50
RETOUR D’EXPERIENCE N°1 : Réduire les coûts de non qualité
Entreprise du
secteur des
telecoms
Suite à de nombreux dysfonctionnements
(reportings erronés, erreurs de ciblage,
communication à tort de données
personnelles), l’IT a souhaité initier une
démarche de gouvernance, relayée par les
métiers.
PROBLEMATIQUES ABORDEES
• Dictionnaire des données inexistant (et donc non partagé)
• Priorisation anarchique du traitement de la non qualité
• Plainte consommateurs suite à des communications intempestives (gestion
aléatoire des stop marketing/des optins notamment)
SOLUTIONS PRECONISEES
• Démarche itérative et progressive de gouvernance
• Mise en œuvre d’un reporting de qualité des données
RESULTATS & ENSEIGNEMENTS
• Climat de confiance progressivement retrouvé
• Réduction des coûts IT (gestion des anomalies) et métiers (contrôle de la
qualité)

51. © 51
RETOUR D’EXPERIENCE N°2 : Identifier et développer le business
Entreprise du
secteur de
l’automobile
Développer la connaissance client (dont
digital) pour identifier et mettre en œuvre les
leviers d’actions marketing
Contexte international
PROBLEMATIQUES ABORDEES
• Organisation et bases de données en silos et très hétérogènes
• Faible culture client (notamment dans le réseau)
• Données non exploitées
SOLUTIONS PRECONISEES
• Mise en œuvre d’une gouvernance
• Mise en œuvre d’un outil MDM (socle de la fiche client, de la gestion des
DCP, référentiel des Golden Datas, …)
RESULTATS & ENSEIGNEMENTS
• Une organisation qui évolue vers une culture « customer centric » (grâce à
un sponsoring du top management)
• Une gouvernance qui se déploie progressivement sur l’ensemble des
filiales

52. © 52
RETOUR D’EXPERIENCE N°3 : Améliorer la qualité de données &
développer le business
Un acteur de la
distribution
spécialisée
Mieux caractériser ses clients en
fonction de leur Posts Facebook,
Twitter et sur le Blog de l’enseigne
• 10 000 posts analysés de client authentifiés
• Client : Age, adresse, segment RFM…
• Transactions : date, montant, produit, famille de produit, canal….
• Contacts avec le service client : date, motif…
• Posts : 2 semaines
• Transaction : 12 mois
Entreprise du
secteur de
l’énergie
Mettre en place un RCU afin de disposer
d’une visions 360° des prospects et clients
pour développer les activités de x-selling
Contexte international
PROBLEMATIQUES ABORDEES
• Un fonctionnement en silos avec des outils hétérogènes, multiples
• Des données peu fiables
• Pas de sponsoring fort
SOLUTIONS PRECONISEES
• Initialisation d’un RCU à travers un POC basé sur des uses cases identifiés
• Lancement d’une démarche d’amélioration de qualité des données (data
management)
…

53. © 53
Sommaire
1. Introduction
2. Gouvernance data : quels objectifs rechercher ?
3. Gouvernance data : Quel périmètre couvrir ?
4. Pause
5. Mettre en œuvre une gouvernance data
6. Retours d’expérience
7. Conclusion

54. © 54
Vouloir gouverner ses données, c’est …
 Un enjeu business majeur, un pré-requis pour les entreprises qui ont pris des
initiatives digitales/big data et qui, aujourd’hui, souhaitent passer à une phase
d’industrialisation,
 Un enjeu règlementaire de plus en plus fort.
&
 Un chantier multi-dimensionnel (data management, organisation, outils, …).
 Un chantier qui doit être mis en œuvre avec pragmatisme et méthodologie.
… finalement réussir la fusion du CRM & du Digital,
… préparer son entreprise pour relever les défis futurs.

55. © 55
Initier une démarche de gouvernance des données, c’est …
… initier un véritable programme de
transformation de votre entreprise !

56. © 56
Soft Computing est à votre service, avec …
son expertise technologique
sa connaissance des clients
son pragmatisme
… et vous remercie

57. © 57