Génération de cas d’usages Data à forte valeur ajoutée pour les différentes entités d’un grand groupe bancaire.

Identifier et faire émerger des cas d’usage data pour améliorer la performance

La Direction DATA d’un grand groupe bancaire souhaite transformer la donnée en un levier stratégique pour l’ensemble de ses entités régionales. Dans ce cadre, un cabinet de conseil a été sollicité pour identifier et faire émerger des cas d’usage Data à forte valeur ajoutée. L’enjeu majeur était d’intégrer à la fois les dimensions métier et IT pour répondre aux besoins stratégiques et opérationnels des entités. Un processus rigoureux d’idéation, de priorisation et d’industrialisation a été mis en place afin de garantir le succès de ces initiatives dans un contexte de délais serrés. L’approche test & learn a permis une expérimentation rapide pour maximiser l’impact tout en garantissant un retour sur investissement mesurable.

La valeur ajoutée de PALMER

Expertise dans la définition et la structuration de cas d’usage Data à forte valeur ajoutée, adaptés aux besoins métier et IT.
Coordination efficace des parties prenantes dans un contexte de délais serrés et d’attentes multiples.
Mise en place d’un processus d’idéation et de priorisation rigoureux pour garantir la réussite des projets.
Animation d’une communauté de data scientists dédiée à l’expérimentation et à l’échange de bonnes pratiques.
Sélection rigoureuse des solutions technologiques pour garantir la faisabilité et la scalabilité des projets.
Promotion de la culture Data à travers des formations et des ateliers pratiques.

Les clés du succès

Processus structuré d’idéation et de priorisation : sélection des cas d’usage en fonction de leur potentiel de valeur ajoutée et de leur faisabilité technique.
Approche test & learn : expérimentation rapide pour tester les cas d’usage, ajuster les pratiques et garantir leur succès.
Coordination fluide des parties prenantes : communication claire et transparente sur l’avancement des projets pour maintenir l’implication et la motivation des équipes.
Implication des caisses pionnières : collaboration étroite avec les caisses régionales pionnières pour accélérer le déploiement des cas d’usage validés.
Mise en place d’une plateforme Big Data adaptée : conception d’un appel d’offres pour sélectionner la meilleure solution technologique en phase avec les besoins métier et les contraintes techniques.

Déroulement de la mission

Structuration de la démarche : définition des thèmes stratégiques et organisation d’ateliers pour recueillir les besoins des utilisateurs finaux.
Qualification et priorisation des cas d’usage : sélection des cas d’usage selon leur valeur ajoutée et faisabilité technique, avec un focus sur les quick wins.
Animation de la communauté de data scientists : création de rituels réguliers pour échanger sur les retours d’expérience et les ajustements des pratiques.
Expérimentation : mise en place d’un processus agile pour tester rapidement les cas d’usage et valider leur potentiel.
Sélection d’une plateforme Big Data : conception et gestion d’un appel d’offres pour choisir la meilleure solution technologique.
Formation et développement : création d’une offre de services complète à destination des data scientists (outils, services, formations).

Les défis rencontrés

Multiplicité des idées générées : gestion de la diversité des propositions et priorisation des projets à forte valeur ajoutée.
Difficulté à prévoir le ROI : mise en place de mécanismes d’évaluation des résultats des expérimentations pour ajuster les priorités.
Synchronisation des attentes entre métier et IT : gestion de la complexité liée à la mise en œuvre des cas d’usage en adéquation avec les besoins métiers et les contraintes techniques.
Délais serrés : respect des échéances tout en maintenant la qualité des livrables et la gestion des attentes des parties prenantes.

Un impact concret et mesurable

Identification de cas d’usage à fort potentiel : sélection de projets ayant un impact stratégique et opérationnel pour les Caisses Régionales.
Accélération du déploiement des cas d’usage : implication active des caisses pionnières, accélérant l’adoption des solutions validées.
Renforcement de la culture Data : augmentation de l’adoption des pratiques Data à travers des formations et des ateliers ciblés pour les équipes.
Industrialisation réussie des projets : mise en place de processus d’expérimentation rapide permettant une mise à l’échelle efficace et mesurable des cas d’usage.