DeciVision, expert des projets Data & Analytics, vous invite à un webinar stratégique pour passer de la production de rapports à une véritable prise de décision pilotée par les données.
Vos tableaux de bord répondent-ils vraiment aux questions des métiers ? Pourquoi vos projets BI, Data Warehouse ou IA peinent-ils à tenir leurs promesses, malgré des outils performants ? La réponse est rarement technique : elle se joue en amont, sur la stratégie, l’organisation et la gouvernance des données.
Que vous soyez DSI, responsable Data, décideur métier ou chef de projet, découvrez comment une mission de conseil préalable vous offre les repères pratiques nécessaires à la transformation de vos données en un véritable levier de pilotage et de création de valeur.
Au programme
Présentation de DeciVision
Pourquoi les difficultés viennent rarement des outils
Stratégie, organisation et gouvernance : les véritables facteurs de réussite.
Les prérequis avant d'investir
Les éléments indispensables avant de choisir une nouvelle plateforme Data ou une solution d'IA.
Méthodologie et retours d'expérience
Moderniser sa BI, déployer une gouvernance, initier une démarche IA et construire sa feuille de route.
Questions / réponses
Les intervenants
Replay disponible
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Synthèse du webinar
Les projets Data et IA ne déçoivent pas uniquement à cause de la technologie. Le webinar montre que les difficultés apparaissent souvent plus tôt, dans le choix des usages, l'organisation, la gouvernance et la capacité à définir une cible réaliste. L'enjeu est donc moins de choisir un outil que de savoir où l'organisation veut aller et dans quel ordre.
Une plateforme peut être performante tout en étant mal utilisée ou peu adoptée. Avant de changer de solution, il faut regarder les usages, les coûts, l'architecture, les habilitations et la façon dont l'IT et les métiers travaillent ensemble.
Le choix d'une plateforme Data ou de datavisualisation doit découler des cas d'usage à servir. Damien souligne qu'il peut être pertinent de conserver plusieurs solutions si elles répondent à des besoins différents, plutôt que de rechercher une plateforme unique par principe.
Le conseil présenté suit une logique progressive : comprendre les objectifs, diagnostiquer l'existant, construire une cible, comparer les scénarios puis définir une trajectoire. Cette dernière doit tenir compte de l'ambition, des moyens disponibles et de l'effort humain et financier à engager.
Qualité, sécurité, référentiels, rôles, catalogue et traçabilité ne sont pas des sujets séparés de l'IA. Une organisation qui veut développer des usages d'IA doit pouvoir identifier ses données, comprendre leur qualité et encadrer les usages, notamment sur l'IA générative.
Un audit peut rester limité à un diagnostic, mais il débouche souvent sur plusieurs chantiers liés : architecture, gouvernance, choix d'outils ou feuille de route. Les missions peuvent aussi être ponctuelles ou s'inscrire dans la durée, selon le niveau d'accompagnement recherché.
Une transformation doit intégrer des résultats mesurables dès les premières étapes. Les quick wins donnent un premier signal, mais le taux d'utilisation des solutions et des indicateurs permet ensuite de vérifier si les investissements servent réellement le pilotage.
« On ne peut pas bâtir des solutions d’IA satisfaisantes si on n’a pas des données qui sont également satisfaisantes. »
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