IT &DATA
Reprenez le contrôle des processus métier qui alimentent vos données.
Vos enjeux
Vous êtes Directeur Informatique, Responsable Data ou CIO ?
Dans les grandes organisations, une part significative des processus métier de collecte, de consolidation et de validation des données reste en dehors du système d’information.
Ces processus constituent souvent des maillons critiques de la chaîne de production des données. Leur manque d’intégration, de gouvernance et de contrôle fragilise la qualité du patrimoine Data et limite la valeur des investissements réalisés dans les Data Platforms et l’intelligence artificielle.
Gathering Tools accompagne les directions IT et Data dans la maîtrise et la transformation de ces processus.
Quels processus produisent des données hors SI ?
Votre système d’information ne maîtrise pas nécessairement tous les processus qui produisent vos données.
- Des équipes métier développent et maintiennent leurs propres dispositifs de collecte, de consolidation et de validation. Ces processus peuvent devenir critiques sans jamais avoir été véritablement intégrés à l'architecture du SI.
- Règles de gestion dispersées, habilitations hétérogènes, absence de traçabilité : la DSI ne dispose pas toujours des moyens de contrôler les processus qui produisent les données.
- Les erreurs sont détectées tardivement, les contrôles sont manuels ou réalisés a posteriori, et les règles de gestion ne sont pas toujours appliquées de manière homogène.
- Les processus sont souvent trop spécifiques pour être facilement remplacés par un progiciel standard. Leur redéveloppement représente un investissement important, alors que leur fonctionnement repose parfois sur une expertise métier difficile à formaliser.
Une dette pour votre plateforme Data
La performance de votre plateforme Data dépend aussi de ce qui se passe en amont.
Si votre SI n’intervient qu’une fois les données produites, des difficultés persistent aussi bien pour les métiers que pour la plateforme Data.
- Data Quality : Les anomalies sont corrigées dans les pipelines plutôt qu'évitées à la source.
- Data Governance : La responsabilité des données et des règles de gestion est difficile à établir.
- Data Mesh : Les domaines métier produisent des données dont la qualité et la fiabilité sont inégales.
- Garbage in / Garbage out : Les projets IA héritent des défauts des processus qui produisent leurs données.
On ne construit pas un patrimoine Data fiable uniquement en aval. La qualité, la gouvernance et la responsabilité doivent être intégrées dès la production des données.
Remplacer un processus métier ne consiste pas simplement à remplacer un outil.
Transformer les processus métier exige de concilier maîtrise du SI, continuité opérationnelle et expertise fonctionnelle.
Remplacer un dispositif existant ne suffit pas : il faut préserver les règles de gestion, accompagner les usages et garantir aux métiers l’autonomie nécessaire pour créer leurs données, dans un cadre maîtrisé par l’IT.
- Standardisation vs spécificités métier : les progiciels couvrent les processus standards, mais pas toujours les règles de gestion particulières qui font la valeur du métier.
- Maîtrise IT vs autonomie métier : la DSI doit garantir sécurité, gouvernance et intégration, sans devenir le goulot d'étranglement de chaque évolution fonctionnelle.
- Transformation vs continuité opérationnelle : les utilisateurs ont besoin de conserver leurs pratiques et leur expertise, tandis que l'IT doit pouvoir faire évoluer l'architecture et les technologies.
Faire des processus métier des composants maîtrisés de votre système d'information.
Maîtriser durablement les processus métier suppose d’agir dès leur conception, au plus près des usages et de la production des données
Notre approche consiste à comprendre les pratiques réelles, préserver l’expertise métier, structurer les contrôles et intégrer progressivement les processus au système d’information, pour produire des données fiables et gouvernées.
- Comprendre les processus existants : identifier les acteurs, les flux, les règles de gestion, les contrôles et les dépendances.
- Préserver l'expertise métier : ne pas perdre les connaissances fonctionnelles accumulées au fil des années.
- Industrialiser la collecte et les traitements : formaliser les règles et fiabiliser leur exécution.
- Intégrer la gouvernance et la qualité dès la source : contrôles, habilitations, traçabilité, responsabilités.
- Connecter les processus au SI : permettre une alimentation structurée des bases de données et des plateformes Data.
Les processus métier ne naissent pas toujours dans le cadre d’un projet IT. Souvent, ils émergent progressivement des pratiques quotidiennes, des interactions entre collaborateurs et des besoins opérationnels.
Vouloir les standardiser trop tôt peut conduire à détruire une expertise précieuse ou à créer des outils inadaptés.
C’est pourquoi nous avons créé une méthode de gouvernance dédiée : la boucle de gouvernance du travail réel.
Nos clients
Des clients de tous horizons, ce sont eux qui parlent le mieux de nous.
Zoom sur les cas d’usage les plus courants
Découvrez ici les exemples d’utilisation de la solution par les métiers de la Finance.
Collecte du budget & Prévisions
Suivi de KPI
Prévisions de trésorerie & Risque de change
Reporting budgétaire
Accompagnement projets
Un appui sur-mesure pour sécuriser chaque étape de vos projets.
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