Stratégie

Décisionnel : il faut mettre en place un langage commun

Laurent Rousset, le DSI de Celio, et Nora Guemar, data scientist de GDF Suez, sont intervenus lors de la matinée CIO Décisionnel du 23 septembre 2014,

Retrouvez cet article dans le CIO FOCUS n°90 !

Le décisionnel transforme les données en connaissances

Après la vague du Big Data toujours pas digérée, voici surgir les bases de données en mémoire. En plus d'un décisionnel qui se généralise en entreprise, pour concerner tous les décideurs à partir de sources d'informations de plus en plus variées, la DSI doit aussi affronter l'exigence de temps réel...

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Lors de la matinée CIO Décisionnel du 23 septembre 2014, Laurent Rousset, le DSI de Celio, et Nora Guemar, data scientist de GDF Suez, ont tous deux insisté sur un même point lors d'une table ronde. Selon eux deux, il faut que les données délivrées aux métiers soient compréhensibles de tous et permettent la mise en place d'un langage commun.

PublicitéStocker l'information est une chose, la délivrer en est une autre. Laurent Rousset, le DSI de Celio, et Nora Guemar, data scientist chez GDF Suez, sont venus donner leur vision de al problématique lors d'une table ronde au cours de la matinée CIO Décisionnel du 23 septembre 2014.

Bien que peu connue outre-atlantique, Celio est présent dans 70 pays et vend environ 35 millions de vêtements par an. « Nous souhaitions apporter du décisionnel à l'ensemble de nos équipes. Le but n'était pas de délivrer simplement de la donnée mais des informations compréhensibles par tous les utilisateurs », déclare Laurent Rousset. Il précise : « In-fine, le Big Data consiste à capter l'information pour la redistribuer judicieusement dans les points de ventes et via nos sites web ».

Le SaaS pour l'instantanéité

L'enseigne a alors mené un travail de BI classique avant de s'attaquer à une démarche de diffusion baptisée « dashboard factory ». Celio a notamment fait le choix du SaaS pour ce projet. « Cette solution nous a apporté beaucoup, notamment en termes de vélocité et d'instantanéité », argue le DSI. Le choix du SaaS a également été motivé par les besoins de mobilité accrus, tant de la part des clients que des collaborateurs. « Ils doivent pouvoir accéder aux informations à tous moments », lance Laurent Rousset.

Toutefois, l'utilisation finale de ces données issues du Big Data n'est pas arrêtée. « Nous hésitons à donner à nos vendeurs un super outil, au risque qu'il vous saute dessus en vous proposant ce que vous avez regardé la veille sur internet, ou à réintégrer les données pour simplifier la démarche commerciale », ironise le DSI. Il semble que ce soit la deuxième possibilité qui soit pour l'instant plébiscitée. « Nous sommes dans une démarche de captation de signal faible. Nous savons qui sont les clients mais nous ne savons pas le leur dire de façon non agressives », explique Laurent Rousset. Celio compte bien, dans un second temps, délivrer à ses vendeurs les informations relatives aux clients mais cette approche s'accompagnera de formations pour bien délimiter le cadre de leur utilisation.

Évangéliser autour du Big Data

En face de lui, Nora Guemar, data scientist de GDF Suez, un des premiers énergéticiens dans le monde et fournisseur de services pour l'efficacité énergétique, s'est attaquée à un projet similaire. « Nous avons de nombreux besoins de décisionnel pour faire remonter les informations », explique-t-elle.
Il fallait pouvoir présenter les données aux équipes métiers et finances de façon digeste. L'enjeu était qu'elles puissent communiquer avec le même langage. Ce projet s'est notamment compliqué suite aux différentes fusions et acquisitions auxquelles s'est livré GDF Suez (notamment la fusion avec Suez).
« Nous avions besoin de récupérer et d'agréger des données en provenance de plusieurs systèmes de décisionnel », explique Nora Guemar. Un projet d'un an et demi a été mené en amont. Il impliquait aussi bien des équipes IT que métiers. « Elles pouvaient, en permanence, imaginer et tester différents modules pour répondre à leurs attentes », déclare Nora Guemar. En parallèle, les systèmes existants ont été analysés pour réduire au maximum les taux d'erreurs et l'ensemble des données ont été nettoyées.

Publicité « Pour déployer l'outil final, nous nous sommes appuyés sur une solution web », ajoute Nora Guemar. L'utilisateur peut ainsi y accéder sans se soucier du poste de travail qu'il utilise. En termes de visualisation de la donnée, les systèmes n'ont en revanche pas évolué pour éviter un gap culturel. « En outre, il faut expliquer aux autres entités du groupe ce que le Big Data peut leur apporter », précise Nora Guemar. Elle est rejointe sur ce point par Laurent Rousset.