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Diagnostiquer son potentiel data : exemple de Globbz

Découvrez comment la société Globbz, qui propose une application complète aux sportifs, a réalisé son diagnostic data et quels ont été les apports de la démarche !

Globbz

La société Globbz, start-up Montpelliéraine, évoluant dans le domaine du sport, a fait appel à Datasulting pour réaliser un diagnostic de son potentiel data. Ayman Tammam, CEO et fondateur de Globbz, partage son expérience.

Pourquoi avoir réalisé votre diagnostic data ?

La plateforme développée par GLOBBZ, lancée début 2021, permet à tous les sportifs d’agréger l’ensemble de leur univers sportif au sein d’une seule application. L’idée est de retrouver sur une seule interface, tout ce qui est relatif à l’activité sportive de l’utilisateur.

Faire ce diagnostic, c’était pour nous une évidence. Nous ne pouvions pas travailler sur un projet tel que le nôtre sans avoir une bonne maîtrise de nos données. Nous devions pouvoir proposer à chacun une plateforme performante avec des contenus et des recommandations qui l’intéresse dans le domaine du sport. C’est pourquoi nous avions la nécessité d’exploiter au mieux la data dès le lancement de la plateforme. Nous savions où nous voulions aller mais nous avions besoin d’un accompagnement sur le comment.

Comment s’est déroulé le diagnostic ?

Le diagnostic s’est déroulé en 4 étapes sous forme d’ateliers. C’est une démarche à la fois très cadrée, les différentes étapes sont clairement établies dès le départ, on sait où on va, mais pour autant c’est une prestation agile, dans le sens où le processus s’adapte complètement à notre problématique et à notre métier.

1. État des lieux

Les équipes ont analysé la situation actuelle en termes de technologies, compétences et architecture. Et elles ont identifié et formalisé les enjeux et problématiques.   

2. Priorisation des besoins métiers
Nous ne pouvions pas mener tous les développements de front, il était donc important d’identifier tous les cas d’usage (ou cas d’utilisation) des données et de les prioriser. Concrètement, nous avons dressé une liste exhaustive de l’ensemble de nos attentes en matière d’exploitation des données. Nous avons identifié 3 phases de développement.

3. Définition des moyens 
À cette étape, nous avons validé l’architecture cible et sélectionné les technologies les plus adaptées à notre projet. C’est également à cette étape que nous avons estimé les coûts de développement à engager.

4. Définir une trajectoire 
L’ensemble des informations précédentes ont été reprises dans un plan d’action chiffré. Nous avons formulé deux hypothèses de planning pour le déploiement de l’ensemble du projet.

Qu’avez-vous appris grâce au diagnostic ?

En seulement 4 semaines de travail avec nos équipes respectives, nous avons réussi à formaliser un plan d’action opérationnel. Nous savons désormais ce que nous avons à développer, quelles sont les technologies les plus adaptées à nos besoins, par où commencer et combien chaque étape de ce projet va nous coûter.

Comment s’est passé le projet avec les équipes Datasulting ?

À l’issue de ce diagnostic, je mettrais trois atouts fondamentaux de Datasulting en avant :

1. La compréhension rapide de nos besoins. L’équipe Datasulting a une réelle capacité de compréhension des problématiques des divers métiers et sait se mettre « dans la peau du client », ce qui est très appréciable.

2. L’efficacité dans l’exécution. Ils connaissent très bien leur métier et savent aller droit au but. Il n’y a pas de perte de temps. Le fait que Datasulting soit à la fois conseiller et prestataire et le fait que leur équipe soit composée d’experts est à mon sens un atout. Ils maîtrisent bien la partie technique et les différentes solutions existantes et sont donc capables de porter la vision plus loin que le simple diagnostic.

3. Leur position de neutralité dans leurs conseils. Datasulting nous a présenté un panel large de solutions sur la data. Ce que nous avons particulièrement apprécié, c’est qu’ils ne nous poussent pas sur une solution plutôt qu’une autre. Ils nous ont présenté les options possibles par rapport à nos besoins et nous laissent ensuite le champ libre pour la décision finale.

Recommanderiez-vous le Diagnostic Data à d’autres entreprises ?

Bien sûr, nous le recommandons et recommandons de le faire avec Datasulting qui a une approche professionnelle et une analyse fine des besoins du client. Ce diagnostic nous a apporté une vision clarifiée de notre stratégie data qui nous permettra de gagner du temps sur les phases suivantes.

C’est un diagnostic qui est en partie financé par la BPI et nous avons pu profiter de cette aide, ce qui n’est pas négligeable, surtout sur une activité en lancement comme la nôtre.

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