Tous les chantiers que nous proposons dans le cadre de notre démarche d’accompagnement contiennent une ou plusieurs prestations d’animation d’atelier avec livrables, dont la structure et l’approche se base généralement sur le plan suivant :

• • Contexte et objectif de l’atelier
  • Rappels de l’atelier précédent
  • Contenu spécifique de l’atelier
  • Annexes

Notre démarche d’audit doit nous permettre de comprendre votre environnement Data et IA actuel, de mieux appréhender l’organisation actuelle de vos données, d’identifier les parties prenantes clés ou encore de mettre en évidence les éventuels irritants.

Il s’agit d’une démarche que nous exécutons généralement en 4 étapes :

• • Préparation
  • Investigation
  • Conseil et Validation
  • Suivi

Pour accompagner les acteurs Data et IA de votre organisation, nous proposons des sessions de formations sur mesure et adaptées aux différents publics (exemples : Rôles et de responsabilité dans la Gouvernance Data à destination du Comité de Direction Général, Utilisation du moteur de recherche à destination des utilisateurs, etc.).

Cette prestation s’organise en modules définis conjointement avec :

• • Préparation du support de formation
  • Animation de la formation
  • Partage des supports et réponses aux questions post-formations

Pour garantir un suivi régulier et pour valider les avancements et les livrables, nous proposons un accompagnement dédié et l’animation des instances de pilotage de vos initiatives Data et IA. Ces instances peuvent être déclinées sur 3 niveaux : stratégique, tactique et opérationnel.

Cette prestation comporte notamment les activités suivantes :

• • Préparation de la présentation et envoi anticipé
  • Animation de l’instance
  • Mise à jour de la présentation et compte-rendu (inclus dans la présentaton)
  • Suivi des points entre 2 instances

En fonction de la nature des missions qui nous sont confiées, nous sommes amenés à travailler sur différents types de livrables. La liste ci-dessous est non exhaustive et illustre quelques exemples :

Stratégie et gouvernance

• • Identification des priorités métier et mise en trajectoire data management
  • Définition de la fonction Data dans le SI, de la place de la donnée et sa gouvernance
  • Définition des principes de mise en qualité des données
  • Définition de la stratégie RGPD à adopter

Cas d’usage

• • Construction du backlog multi-annuel des usages (portfolio, enablers, features, use cases…)
  • Animation des ateliers de définition et d’ideation des cas d’usage Data
  • Sessions d’innovation autour des cas d’usage Data
  • Matrice de complexité, matrice décisionnelle et d’élégibilité des usages

Données

• • Urbanisation des données
  • Cartographie des sources de données et des données et catalogage
  • Macro-modèles et modèles de données
  • Sens de circulation des données dans le SI
  • Identification et optimisation du cycle de vie de la donnée
  • Sécurisation et protection des données

Architecture Données et IA

• • Définition des principes directeurs
  • Définition de l’architecture fonctionnelle, logique et physique du SI et des plateformes de données
  • Stratégie IT Data et outillage des plateformes de données
  • Stratégies “Move To Cloud”
  • Bonnes pratiques de développement des projets Data et de leur mise en production

Modèle Opérationnel

• • Partage des activités et identification des macro-processus du modèle opérationnel
  • Cartographie des acteurs Data
  • Définition des “Data Owners” / “Data Stewards” avec leurs rôles et resposanbilités
  • Organisation des instances de pilotage et de suivi (comités de direction, comités de pilotage, etc.)
  • Gestion de projets agiles et à l’échelle

Feuille de route et budget

• • Macro-chiffrage fonctionnel (estimations des cas d’usages) et technique (estimation des enablers techniques)
  • Estimation des besoins d’infrastructure et abbaques
  • Mises en trajectoire pluri-annuelle et plans d’action
  • Lotissement “intelligent” basé sur les synergies entre projets et adapté aux moyens à dispositions des organisation