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Retour d’expérience client

Faire émerger et prioriser les cas d’usage Data

Passer des idées des métiers à un portefeuille d’expérimentations qualifiées selon leur valeur et leur faisabilité.

Faire émerger et prioriser les cas d’usage Data

La mission en bref

L’entreprise

Un réseau bancaire organisé en entités régionales

Le contexte de l’intervention

La direction Data d’un réseau bancaire souhaitait faire émerger des cas d’usage utiles aux différentes entités. La diversité des idées et la difficulté à estimer leur retour sur investissement nécessitaient une méthode commune de qualification.

La problématique

De nombreuses idées de cas d’usage Data à qualifier et à prioriser selon leur valeur métier et leur faisabilité.

Notre intervention

La démarche, étape par étape

01

Organiser l’émergence des usages

PALMER a structuré les travaux autour de thèmes stratégiques définis par la direction Data.

Les ateliers intégraient les besoins des utilisateurs finaux et les dimensions métiers comme IT. Cette démarche permettait de rapprocher les idées proposées des problèmes opérationnels auxquels elles devaient répondre.

02

Qualifier et prioriser les cas

Les cas d’usage ont été examinés selon leur valeur potentielle et leur faisabilité technique.

Une attention a été portée aux premières initiatives pouvant être testées rapidement. La priorisation devait aider à concentrer les efforts tout en tenant compte des contraintes de réalisation et de l’incertitude sur les bénéfices attendus.

03

Animer les expérimentations

La mission a structuré une communauté de data scientists et des échanges réguliers sur les travaux menés.

L’approche test & learn permettait d’intégrer les retours d’expérience et d’ajuster les pratiques. Les entités pionnières ont été associées à la démarche pour soutenir l’expérimentation et le déploiement des usages validés.

04

Préparer les moyens de mise en œuvre

PALMER a conçu et piloté un appel d’offres pour une plateforme Big Data capable de soutenir les usages.

Une offre de services destinée aux data scientists a également été formalisée, incluant outils, services et formations. Ces travaux accompagnaient la diffusion d’une culture Data au sein de l’organisation.

Les travaux réalisés

Ce que la mission
a mis en place

  • 01

    Un processus d’idéation, de qualification et de priorisation.

  • 02

    Une communauté de data scientists et un cadre d’expérimentation.

  • 03

    Un appel d’offres pour sélectionner une plateforme Big Data.

  • 04

    Une offre de services et de formations pour les équipes Data.

L’accompagnement du cabinet

La contribution de PALMER

PALMER a facilité le dialogue entre métiers et IT pour orienter les efforts vers des usages concrets. L’animation de la communauté a soutenu le partage des pratiques et les ajustements issus des expérimentations.

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