🟡 L’Histoire de SecureAssure : de la complexité à la clarté
Après avoir exploré la gouvernance des données, il est temps de plonger dans le data management. Face aux défis, SecureAssure a rapidement compris que la gouvernance des données ne suffisait pas à elle seule pour résoudre ses problèmes. Il fallait passer à l’étape suivante : le data management. La gouvernance avait posé les bases nécessaires en définissant des règles et des responsabilités, mais la gestion quotidienne et l’optimisation de ces données étaient tout aussi cruciales.
🟡Le premier défi consistait à éliminer les silos de données.
Chaque département avait tendance à stocker et à gérer ses propres informations, ce qui rendait difficile l’obtention d’une vue d’ensemble de la situation. SecureAssure a donc entrepris de centraliser toutes ses données sur une plateforme unique, accessible à l’ensemble de l’entreprise. Cette centralisation a permis une meilleure collaboration entre les départements et a facilité l’accès aux informations critiques pour la prise de décision.
🟡Ensuite, la qualité des données a été identifiée comme un domaine nécessitant une amélioration significative.
Les données de SecureAssure étaient souvent incomplètes, obsolètes ou dupliquées, ce qui compliquait les analyses et faussait les résultats. Pour remédier à cela, SecureAssure a mis en place des processus automatisés pour le nettoyage et la validation des données. Grâce à ces mesures, l’entreprise a pu s’assurer que toutes les informations utilisées étaient précises, complètes et à jour.
Grâce à ces initiatives de data management, SecureAssure a non seulement résolu les problèmes identifiés lors de l’audit, mais a également transformé sa gestion des données en un véritable atout stratégique. L’entreprise était désormais en mesure de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées, tout en réduisant les coûts et en améliorant la satisfaction des clients.
BioFarm a décidé de prendre des mesures audacieuses pour améliorer son data management. Voici comment ils ont appliqué la méthode QQOQCP :
Voici les étapes qu’ils ont suivies :
1- Qui ➡️SecureAssure a désigné un Data Manager pour superviser la mise en œuvre des stratégies de gestion des données. Ce Data Manager a travaillé en étroite collaboration avec les Data Engineers, les Analystes de Risques, et les responsables métiers pour s’assurer que les données étaient utilisées de manière optimale à travers toute l’entreprise.
2- Quoi ➡️ Le Data Manager a défini des processus clairs pour la gestion des données, incluant la collecte, le stockage, la transformation, et l’analyse des données. SecureAssure a mis en place des pipelines de données automatisés pour garantir que les données étaient toujours disponibles, à jour, et prêtes à être exploitées pour les évaluations de risques et les rapports de conformité.
3- Où ➡️Toutes les données ont été centralisées sur une plateforme cloud sécurisée. Cette centralisation a non seulement facilité l’accès aux informations mais a aussi permis un partage fluide entre les différents départements de SecureAssure, comme les équipes de gestion des réclamations, d’évaluation des risques, et de conformité.
4- Quand➡️Un calendrier de mises à jour et de maintenance régulières a été établi pour s’assurer que les données restent pertinentes, fiables, et conformes aux exigences réglementaires. Les Data Engineers effectuaient des vérifications périodiques pour détecter et corriger toute anomalie, garantissant ainsi que SecureAssure pouvait répondre rapidement et efficacement aux audits et aux demandes des régulateurs.
5- Comment ➡️SecureAssure a adopté des outils de gestion des données avancés tels que des systèmes ETL (Extraction, Transformation, Chargement), des entrepôts de données, et des plateformes d’analyse en temps réel. Ces outils ont permis de transformer les données brutes en insights exploitables, facilitant ainsi la prise de décision rapide et éclairée, notamment en matière de gestion des risques et d’optimisation des primes d’assurance.
6- Pourquoi ➡️Le but ultime du data management chez SecureAssure était de fournir aux équipes des données de haute qualité, facilement accessibles et exploitables. Cette approche a permis à l’entreprise d’améliorer ses opérations, d’optimiser ses processus internes, et de prendre des décisions basées sur des données fiables. En fin de compte, cela a renforcé la capacité de SecureAssure à anticiper les besoins de ses clients, à gérer les risques de manière proactive, et à maintenir une conformité rigoureuse avec les réglementations du secteur.
Le data management, tout comme la gouvernance des données, nécessite la participation de plusieurs acteurs : :
💼 MDM Manager : ➡️ Responsable de l’implémentation des stratégies de Master Data Management, il s’assure que les données maîtresses sont centralisées, standardisées, et accessibles à travers toute l’organisation. 👨💼Data Owner/Data Steward: ➡️ Veillent à la qualité et à l’intégrité des données maîtresses. Ils sont chargés de maintenir les normes de données et de résoudre les problèmes de qualité des données. 👮♀️Data Architects : ➡️ Conçoivent et gèrent l’infrastructure nécessaire pour le MDM. Ils définissent les modèles de données, assurent l’intégration des données maîtresses dans les systèmes existants, et veillent à la cohérence des données à travers l’organisation. 📈 Les Utilisateurs Métiers : ➡️ Ceux qui utilisent les données maîtresses au quotidien pour leurs opérations. Ils bénéficient d’une vue unique et cohérente des informations critiques, ce qui permet une prise de décision plus rapide et plus précise.
🎯 Vue unique des données maîtresses : Le MDM centralise vos données critiques, offrant une source de vérité unique. Cela réduit les incohérences et améliore la fiabilité des décisions. 💎 Amélioration de la qualité des données : Avec le MDM, les processus de nettoyage et de mise à jour des données deviennent plus efficaces, ce qui se traduit par des informations plus précises et à jour. ⚙️ Processus opérationnels plus fluides : Les données centralisées et accessibles permettent de simplifier les opérations. Les équipes peuvent travailler de manière plus cohérente, réduisant les frictions dans les processus métiers. 🔐 Réduction des risques : Le MDM aide à minimiser les erreurs et à assurer la conformité avec les régulations en place. La sécurité des données est mieux gérée, réduisant ainsi les risques de fuites ou de non-conformité. 💡 Amélioration de l’expérience client : Une vue complète et cohérente des clients permet de mieux répondre à leurs besoins, ce qui peut renforcer la satisfaction et la fidélité. 🤖 Support à l’innovation : Le MDM fournit des données de qualité qui sont essentielles pour des projets d’IA et d’innovation. Cela aide à développer des solutions plus pertinentes et mieux adaptées aux défis actuels.