BANQUE & ASSURANCE
Mener une étude pour cadrer la roadmap data client
Comment notre client, un grand groupe bancaire, a établi une roadmap data pour améliorer sa stratégie de connaissance et de fidélisation client ?
Les clés pour construire sa plateforme data
Quel type de plateforme choisir entre data hub et data lake ? Quels bénéfices à partir sur une plateforme Cloud ? Comment sécuriser ma plateforme et faciliter l’intégration avec mon SI ?
En quête d’une meilleure connaissance client
Notre client, un grand groupe bancaire, souhaite établir une roadmap data afin d’améliorer sa stratégie de connaissance et de fidélisation client. Ce projet concerne trois familles de cas d’usage (pilotage opérationnel, pilotage décisionnel et data science) et doit s’appuyer sur l’architecture data du groupe et respecter les exigences de la direction data.
Notre client nous a sollicité pour réaliser une étude de pré cadrage autour d’une solution pouvant déverser, consolider et croiser toutes les données brutes dans une plateforme data groupe, dans un objectif d’exposition des données aux utilisateurs internes.
Marketing Big Data : développez votre connaissance client avec la data science
Une plateforme data pour répondre à 3 cas d’usages
Datavalue Consulting a été amenée à concevoir la cible pour répondre aux questions liées à la mise à disposition des données dans un SI data mais aussi de stockage / exposition des données Salesforce. DataValue Consulting a ainsi évalué les meilleures solutions (stockage, traitement et restitution) permettant de répondre aux cas d’usages.
Pour ce faire, Datavalue Consulting a adopté une démarche de cadrage en 4 étapes :
- Phase de lancement pour définir le périmètre, en alignement avec la direction data du groupe.
- Phase de collecte : réalisation d’ateliers fonctionnels de collecte des cas d’usage et d’ateliers techniques avec les architectes visant à comprendre les orientations du groupe, l’état d’avancement de la roadmap data groupe, le recensement de l’existant et des contraintes, etc.
- Phase d’analyse : travail en chambre et tenue d’ateliers d’idéation afin d’analyser les éléments collectés.
- Phase de conception de la cible : conception de la vision architecturale permettant de répondre aux besoins fonctionnels.
Des résultats qui dépassent leurs attentes
01
Exposer les données client dans un espace commun.
02
Ajouter de nouvelles sources de données.
03
Répondre aux nouveaux cas d’usage.
Pour aller plus loin
Feuille de route d’une stratégie Data Management
Ce livre blanc croise les regards des décideurs IT & Data autour de la méthodologie à suivre pour bâtir une organisation data-centric (gouvernance, référentiels, qualité des données …).
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