Content thumbnail Big data : où en sont les entreprises françaises ?

Le réseau permet de faire évoluer en direct et avec le plus vaste public les initiatives et les services. C'est une révolution qui accélère tous les cycles et fait de l'erreur initiale une étape naturelle du succès futur. Pierre Bellanger Fondateur et président-directeur général du groupe Skyrock • Facteur clé de succès n° 2 - Une implication • Facteur clé de succès n° 3 - La mise en place forte de la direction générale d'un Agile Analytics Program Un programme de travail transverse mêlant des compétences et des entités aussi variées doit être porté par une implication Un cadrage stratégique des enjeux et opportunités forte, au niveau du comité exécutif ou d’une entité ayant déjà pour vocation de travailler en support de multiples entités Il faut consacrer un temps significatif à la qualification des métiers (direction de l’innovation, direction de la stratégie…). besoins et enjeux de l’entreprise et à son diagnostic maturité, Un soutien qui garantit une meilleure adhésion, une visibilité et ensuite seulement choisir les technologies les plus à même plus forte et évite que le projet ne soit restreint qu’à l’atteinte de répondre aux besoins identifiés et qualifiés. d’objectifs spécifiques de l’entreprise (développement des C’est à ce moment seulement que le socle technologique doit ventes, réduction des coûts…). Si de ce projet découlent des être spécifié. opportunités de modifications organisationnelles, qui entrent généralement dans le périmètre de la direction générale, Les PoV* comme point d'ancrage l’implication de cette dernière dès la genèse du projet permettra d’accélérer la compréhension des enjeux et des Sur le sujet de la data, il est indispensable de travailler bénéfices attendus en vue d’éventuels arbitrages. avec les utilisateurs finaux, au plus près des décideurs, et de se lancer au travers de projets concrets, via des pilotes, * autrement appelés PoC (proof of concept ). * PoV : des PoC (proofs of concept) associés à des études d'impact pour évaluer Quelle maturité dans l'exploitation des données clients ? | 31

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