Gaël Philippe
DATA'PÉRO #19 : Projets data, comment réconcilier les métiers avec la DSI ?
Projets data
Comment gérer l’engouement data en entreprise ?
Découvrez tous les conseils de nos intervenants et experts pour améliorer la relation entre les métiers et la DSI dans vos projets data.
Car oui il est possible de travailler main dans la main et de réussir à mettre en place des process qui fonctionnent ! On vous explique tout dans ce Data’péro.
De quoi parle cette vidéo ?
Cette vidéo explore la gestion efficace de l’engouement autour de la data en entreprise, en fusionnant les insights précieux de Jérôme Hugueny (Datasulting) et François Teyssonnières (Appart’City).
Elle apporte des réponses sur comment la DSI peut gérer l’afflux de demandes métier sans être submergée, en adoptant une démarche progressive pour la transformation data. Les points centraux incluent la nécessité d’une organisation structurée, d’une communication claire sur les contraintes techniques, et d’un accompagnement adapté à différents profils d’utilisateurs.
Pourquoi c’est important ?
La gestion équilibrée des demandes data en entreprise permet de :
- Éviter les goulots d’étranglement au niveau de la DSI.
- Optimiser les ressources disponibles pour maximiser la valeur business.
- Instaurer une culture data solide grâce à l’acculturation des équipes.
- Garantir la qualité, la sécurité et la cohérence des données.
- Offrir une autonomie maîtrisée aux métiers via le self-service BI, tout en respectant une gouvernance claire.
Ces pratiques facilitent la transformation vers une entreprise véritablement data-driven, en créant un partenariat fort entre les métiers et la DSI.
Ce qu’il faut retenir
- La confiance est clé : elle se construit grâce à des résultats tangibles et une communication transparente sur les étapes et contraintes.
- DSI partenaire des métiers : adopter une posture proactive et collaborative, impliquant les métiers comme acteurs clés du processus.
- Self-service BI : une approche prometteuse pour l’autonomie des métiers, à condition d’avoir une gouvernance bien définie.
- Gouvernance des données essentielle : la qualité et la sécurité des données doivent être garanties dès le départ.
- Maturité data progressive : la transformation data est un marathon, pas un sprint – il faut avancer par petits pas avec des victoires intermédiaires visibles.
Visionnez la vidéo complète de ce Data’péro !
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