Analyse des données pour un appui à l’ingénierie des données

Objectifs et enjeux
Pour accompagner ses initiatives digitales, un acteur majeur de l’automobile a démarré un ensemble de projets, en méthode agile (groupement de pratiques de pilotage et réalisation de projets, avec des cycles de développement itératif, incrémental et adaptatif) pour optimiser son recueil de traitement de données. Mais aujourd’hui, certaines initiatives sont  freinées par plusieurs points

• Un ancien SI complexe et cloisonné
• La nécessité de revoir la gouvernance et l’architecture des données du SI
• Une redondance de données
• Concepts et notions hétérogènes entre les différents métiers de l’entreprise

Démarche et travaux réalisés

Ce projet mené sur 12 mois s’est articulé autour de 3 phases principales :

• Identification et définition des concepts métier clé (les périmètres métiers impactés par la récolte de données), leurs interactions, ainsi qu’un langage commun
• Organisation d’ateliers itératifs pour améliorer la récolte de données ainsi que son utilisation
• Création de règles et bonnes pratiques sur l’architecture des données

Les enjeux de l’accompagnement de ces différents projets sont de construire une vision partagée des principaux concepts métier utilisés dans les processus métier, avec un langage commun entre tous les secteurs d'activité.

Résultats et bénéfices 

• Optimisation de la productivité
• Documentation des études sur les référentiels d’offres, sites, véhicules, réseau       commercial et clients
• Unification des connaissances métier
• Décloisonnement du SI
• Amélioration de la récolte des données et valorisation de ces données