1. Améliorer la qualité et la fiailité des données

• Problème actuel : Les données sont souvent dispersées, incohérentes ou peu fiables, ce qui génère des erreurs dans les décisions et des inefficacités opérationnelles.
• Solution apportée :
  • La plateforme évalue la qualité des données en détectant les anomalies, doublons et incohérences.
  • Elle assure une traçabilité complète pour comprendre l’origine des problèmes et mettre en œuvre des plans de remédiation.
  • Les données deviennent ainsi un atout de confiance, essentiel pour des décisions éclairées.

2. Centraliser et simplifier l’accès aux données

• Problème actuel : Les organisations souffrent souvent de silos de données, rendant l’accès difficile et chronophage pour les utilisateurs métiers.
• Solution apportée :
  • Une plateforme centralise toutes les sources de données dans un point d’accès unique.
  • Grâce à une interface intuitive et des droits d’accès basés sur les rôles, les utilisateurs métiers peuvent accéder rapidement aux données pertinentes, sans intervention technique.
  • Cela favorise une prise de décision rapide et réduit le temps perdu à chercher ou valider les données.

3. Aligner les données sur les besoins métiers

• Problème actuel : Les données collectées ne sont souvent pas structurées ou utilisées en fonction des priorités et objectifs stratégiques de l’organisation.
• Solution apportée :
  • La plateforme est conçue pour traduire les données brutes en insights alignés sur les cas d’usage métiers.
  • Cela assure que les efforts data produisent un impact mesurable et direct sur les résultats de l’entreprise.

4. Favoriser l’agilité et l’innovation

• Problème actuel : Les projets data traditionnels sont souvent longs, rigides et ne s’adaptent pas rapidement aux évolutions des besoins.
• Solution apportée :
  • Une plateforme de data piloting permet de suivre une approche agile, en s’adaptant en temps réel aux priorités changeantes et en accélérant le time-to-value.
  • Elle offre un espace collaboratif où les équipes métiers et IT peuvent co-créer des solutions adaptées, stimulant ainsi l’innovation.

5. Réduire les coûts et optimiser les processus

• Problème actuel : Les inefficacités liées aux données mal gérées (recherches manuelles, corrections d’erreurs, doublons) entraînent des coûts cachés importants.
• Solution apportée :
  • En fiabilisant et structurant les données, la plateforme réduit ces coûts et optimise les processus métier.
  • Les décisions basées sur des données fiables évitent les investissements non rentables ou mal orientés.

6. Mesurer et démontrer la valeur des initiatives data

• Problème actuel : Il est souvent difficile de démontrer l’impact des projets data sur les résultats de l’entreprise.
• Solution apportée :
  • La plateforme intègre des outils pour mesurer la valeur générée par chaque cas d’usage (gains opérationnels, temps économisé, revenus accrus).
  • Cela permet aux décideurs de justifier les investissements dans les initiatives data et de les prioriser efficacement.

7. Améliorer la collaboration et renforcer la gouvernance des données

• Problème actuel : Les équipes métiers et IT travaillent souvent en silos, ce qui entraîne un manque de coordination, des doublons et une mauvaise utilisation des données. Par ailleurs, les initiatives de gouvernance sont souvent perçues comme complexes et éloignées des réalités opérationnelles.
• Solution apportée :
  • La plateforme de data piloting favorise une collaboration fluide et alignée entre toutes les parties prenantes en proposant un espace partagé où les règles,
  • les processus et les priorités sont co-construits.
  • Grâce à une gouvernance opérationnelle intégrée, elle applique des règles claires et pragmatiques directement liées aux cas d’usage métiers, rendant la gouvernance tangible et utile au quotidien.
  • Cette approche réduit les silos, facilite l’adoption par les équipes, et garantit une utilisation efficace et conforme des données.