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Dans le monde data , le concept de "data pour data" n'a pas de sens.
Chez Artefact, notre philosophie a toujours été que data n'a de valeur que lorsqu'il contribue aux objectifs de l'entreprise. C'est pourquoi nous avons mis au point une approche ciblée en six semaines pour définir une vision cible et les prochaines étapes réalisables sur la voie de la valeur.
Artefact s'appuie sur sa connaissance approfondie des entreprises et de l'industrie et sur une solide bibliothèque de cas d'utilisation pour évaluer rapidement l'état actuel de la stratégie data d'une organisation. Des méthodologies efficaces sont appliquées à travers quatre piliers : Vision, Data Usage, Data Gouvernance et Data Plateforme. En utilisant les références existantes et un état d'esprit orienté vers les objectifs, Artefact s'assure que le processus reste concis et orienté vers les objectifs, fournissant des résultats qui s'alignent sur les objectifs du client.
Élaboration d'une stratégie data et d'une analyse de rentabilité
Le client est une entreprise mondiale de technologie du bien-être qui fournit des appareils et des services pour la santé physique et mentale. Après une expansion rapide, le client a demandé à Artefact de définir sa stratégie data et de construire un business case pour se concentrer sur les bons cas d'utilisation, rationaliser sa pile technologique et construire les fondations nécessaires. Artefact a mené plus de 50 entretiens dans plus de 10 secteurs d'activité et a dressé un inventaire complet de plus de 100 outils existants et de dix cas d'utilisation clés de data au sein de l'organisation.
Combler les lacunes de la stratégie, de la structure et de l'organisation de data
La croissance rapide et le succès de l'entreprise de technologie du bien-être ont posé des problèmes pour établir une infrastructure solide data et accéder à des données critiques data, telles que les informations quotidiennes sur les ventes. Il en résultait une entité data non définie et des processus d'accès data inefficaces qui empêchaient l'entreprise d'exploiter pleinement ses précieux actifs data . Data silos et l'absence de pratiques de gouvernance data normalisées limitaient en outre la visibilité des informations commerciales essentielles.
L'absence d'un propriétaire de data désigné au sein de l'organisation a contribué à la difficulté d'établir une source unique de vérité ou un dossier client en or. Des data fragmentées et incohérentes à différents stades du parcours du client ont limité la compréhension des data et entravé la prise de décision data. L'absence de consensus sur les indicateurs clés de performance entre les différentes unités opérationnelles a encore érodé la confiance dans les data , chaque unité ayant sa propre interprétation et définition de paramètres tels que les ventes quotidiennes.
En conséquence, l'entreprise a commencé à perdre de vue son approche centrée sur le client. L'absence d'un cadre de data bien structuré a empêché l'entreprise d'obtenir des informations complètes sur ses clients. Pour retrouver une compréhension claire de ses clients, de leurs préférences et de leurs besoins, l'entreprise devait mettre en place un cadre de data cohérent. Cela lui permettrait de prendre des décisions data et de proposer des expériences personnalisées, ce qui favoriserait la satisfaction et la fidélisation des clients ainsi qu'une croissance durable.
Une vision à trois ans pour les projets actuels et futurs
Après avoir identifié et analysé ces défis, Artefact a développé des stratégies et des solutions personnalisées pour combler les lacunes data, favoriser une culture data et permettre à l'entreprise de technologie du bien-être d'exploiter pleinement le potentiel de ses data . Artefact n'a pas seulement développé cette vision à 3 ans, mais a également exécuté et mis en œuvre avec succès les initiatives dans les projets suivants. En traduisant cette vision en étapes concrètes, Artefact s'est assuré que les objectifs stratégiques étaient effectivement mis en œuvre, conduisant à des résultats tangibles et à des progrès vers les objectifs définis en matière de data :
