Stratégie et transformation digitale

  • Construction de la stratégie digitale, accompagnement à la transformation digitale interne de l’entreprise
  • Etudes sectorielles comparatives sur le panorama digital et mobile (évolution des modèles économiques, valorisation des revenus générés par la transformation numérique, nouveaux modèles de consommation media, …)
  • Création d’une stratégie mobile et digitale adaptée aux objectifs de l’entreprise et à son niveau de maturité
  • Evaluation de la performance digitale actuelle (web analytics, management de campagnes, SEO, lead generation et lead management)
  • Analyse de l’alignement entre les objectifs business et la stratégie digitale
  • Introduction des nouveaux plans media digitaux (programmatique – Ad Exchange en anglais)
  • Suivi et amélioration de l’intégration des outils digitaux (front-end UX et support back-end)
  • Mapping des impacts numériques sur la Data Privacy

Conception et mise en oeuvre d’un projet numérique

  • Coordination du développement front-end et de l’integration back-end
  • Identification des technologies nécessaires
    • bases de données
    • outils numériques (i.e. : Salesforce, Adobe cible, AEM, Adobe campagne, etc.)
    • outils de mesure de la performance (Analytics)
  • Utilisation de l’accélérateur digital « SEO »
  • Conduite de projet de déploiement

Stratégie big, small et smart data

  • Définition de la stratégie du Big/Smart/Small Data à intégrer à la stratégie globale de l’entreprise
  • Déclinaison des opportunités technologiques à appliquer à l’ensemble de la chaine de valeur d’un secteur
  • Exposition du business case, du business model et du plan de transformation Métier versus Technologique

Valorisation des données

  • Définition de la stratégie des données informatisées en conformité avec les contraintes réglementaires sectorielles
  • Déploiement de gouvernance des données sensibles
  • Exploration de sources de données Big, Smart, Small
  • Exploitation d’outils analytiques en intégrant les critères de Volume, Vitesse, Variabilité, Véracité, Valeur
  • Consolidation des processus de décision

Déploiement de solutions

  • Identification de la combinaison des solutions technologiques
  • Sélection de fournisseurs de solutions et des solutions du marché
  • Définition et mise en œuvre de bases partagées : Cloud, Datahub et/ou Datawarehouse

Etude de cas

Evaluation d'une initiative Big Data dans le domaine de la R&D et définition de sa feuille de route

Secteur : Agro-alimentaire

 CONTEXTE ET OBJECTIFS

  • Cette division d’un leader de l’agro-alimentaire a initié une démarche Big Data
  • L’objectif est la mise à la disposition des experts de la R&D de données à forte valeur ajoutée et d’outils d’analyse via le développement d’algorithmes ou par utilisation de solutions du marché
  • Pour évaluer la rentabilité de l’initiative, l’entreprise souhaite en identifier les bénéfices quantifiables et non quantifiables au regard des coûts
  • Pour maîtriser son plan de déploiement, l’entreprise souhaite également définir une feuille de route couvrant l’ensemble de l’initiative

 DÉMARCHE

  • Accompagnement des décideurs et des opérationnels dans la démarche
  • Analyse coûts / bénéfices de cinq pilotes (use cases) identifiés comme stratégiques
  • Élaboration du business case croisant une approche “top-down” basées sur des benchmarks et des jugements d’expert avec une approche « bottom-up » généralisant les résultats des « use cases » analysés
  • Élaboration de la feuille de route de l’initiative décrivant :
    • les socles de l’initiative : stratégie de données, paysage technologique, etc.
    • la généralisation des services à forte valeur ajoutée révélés par les cas pilotes
    • les nouveaux outils d’analyse mis à disposition et leurs cas d’usage
  • Rédaction d’un document présentant l’initiative dans toutes ses dimensions : objectifs, feuille de route, business case, zoom sur les premières étapes…

 RÉSULTATS

  • Feuille de route à un an et perspectives au-delà
  • Business case top-down et bottom-up
  • Communication aux différents comités de décision de la R&D

Mise en place, pour une R&D, d'une approche « Data Driven Decision making »

Secteur : Sciences de la Vie

 CONTEXTE ET OBJECTIFS

  • Le client souhaite étudier les opportunités technologiques du Big Data pour centraliser et renforcer ses connaissances médicales et scientifiques
  • Pour cela, il souhaite mettre en œuvre une plateforme partagée et renforcer la gouvernance de ses données de R&D

 DÉMARCHE

  • Elaboration d’un position paper
  • Etude des besoins métiers et des opportunités technologiques
  • Implémentation du Datawarehouse sélectionné et d’une data gouvernance
  • Accompagnement dans la démarche des décideurs et des opérationnels

 RÉSULTATS

  • Position paper
  • Datawarehouse selectionné et implémenté
  • Data gouvernance implémentée