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Conception et mise en œuvre du modèle et des outils nécessaires à la gestion des données.
La gestion des données est un sujet qui revient fréquemment parmi les dirigeants d’entreprise de tous les secteurs, y compris celui des services financiers. BIL Manage Invest (BMI), le gestionnaire de fonds d’investissement de la banque Banque Internationale à Luxembourg (BIL) est l’un de ces acteurs.
Contexte
Alain Bastin, le CEO de BMI, a bien compris à quel point la qualité des données peut être critique dans ce domaine d’activités et que la gestion des données représente dès lors un des éléments clés qui soutiennent la croissance des entreprises. BMI s’est associé à Micropole Luxembourg, un leader dans le domaine de la gestion des données, afin de concevoir et de mettre en œuvre le modèle et les outils nécessaires à la gestion de ses données.
Alain Bastin, CEO et responsable de la supervision directe des activités informatiques chez BMI, explique les raisons pour lesquelles une telle initiative change la donne :
Depuis quelques années, le secteur a vu de plus en plus de réglementations entrer en vigueur avec, à la clé, une augmentation du nombre de rapports destinés aux autorités de réglementation. Il est devenu évident que ces activités représentent un risque réglementaire si les données ne sont pas correctes, et accomplir ces activités représente un coût pur qui ne peut être refacturé à nos clients ou à nos investisseurs.
Dans l’intervalle, la concurrence est devenue féroce et faire grandir l’entreprise tout en contrôlant les coûts n’est pas une option, mais une nécessité pour la poursuite de nos activités. Cela requiert un examen complet de tous les processus et flux de travail et il faut s’assurer qu’ils sont tous évolutifs moyennant une modification limitée de la configuration opérationnelle.
Pourquoi Micropole Luxembourg ?
Alain Bastin a également évoqué les raisons pour lesquelles BIL Manage Invest a décidé de collaborer spécifiquement avec Micropole pour son projet de gestion des données :
Par le passé, BMI avait déjà travaillé avec Micropole sur l’implémentation d’un système de gestion de portefeuille et à cette occasion, Micropole a pu démontrer sa capacité d’écoute et sa connaissance de notre secteur.
Nous savions également que Micropole travaillait avec le groupe BIL depuis plusieurs années. Nous les avons tout naturellement contactés afin de discuter de nos difficultés en matière de données. Nous avons été impressionnés par l’expertise de Micropole et par sa capacité à comprendre rapidement nos besoins et à proposer un modèle avec des outils adaptés à la taille de notre entreprise, tout en tenant compte de nos projets de croissance.
Il était également important pour nous de garder le projet à taille humaine, c’est-à-dire, idéalement, de collaborer avec une seule entreprise. Micropole possède tout le spectre d’expertise nécessaire : l’analyse des activités, l’architecture des données, la conception du modèle de données, l’intégration des données, le front-end, le reporting final avec des tableaux de bord dynamiques et des rapports automatisés, sans oublier les outils et concepts qui nous permettent de mettre en place une gouvernance des données robuste à long terme.
Enjeux
Les défis auxquels Micropole a dû faire face lors du projet de gestion des données chez BMI
Quentin Pirmez, Directeur chez Micropole Luxembourg, se souvient de certains défis auxquels l’équipe de Micropole a dû faire face lors du projet de gestion des données chez BMI.
1. Voir grand, commencer petit
Comme dans tout autre projet, quand il s’agit de gestion des données, il est évidemment important de se fixer des objectifs ambitieux. Mais avoir des objectifs ambitieux ne signifie pas se lancer tête baissée dans un projet titanesque, avec l’espoir de tout révolutionner d’un coup.
Aujourd’hui, de nombreux projets de gestion de données échouent pour cette raison et parce que l’on a les yeux plus gros que le ventre. Mais ce n’est pas parce que de nombreux projets se soldent par un échec qu’il est impossible d’atteindre des objectifs ambitieux. Il n’existe pas de « panacée », car la gestion des données couvre de nombreux domaines et qu’il n’y a pas de solution apparente immédiate. Il est toutefois possible de trouver la solution grâce à une analyse minutieuse.
La stratégie que nous avons adoptée chez BMI consistait à se concentrer d’abord sur l’un des éléments essentiels de la chaîne de valeur : le client. Le client étant le point de départ de nombreux processus opérationnels, s’accorder sur une définition claire de « ce qu’est un client » pour BMI était une condition essentielle à l’identification des informations pertinentes à collecter et à modéliser tout au long de son cycle de vie. Dès que le client a été clairement défini et modélisé, nous étions prêts à passer aux éléments suivants : les fonds et autres fonctions spécifiques (comme la gestion de portefeuille, la gestion des risques, la conformité, le volet juridique, financier, etc.).
Chacun de ces business cases a été décomposé en petits éléments livrables (comme le modèle de données d’entreprise, le dictionnaire de données, le flux de données, le reporting, etc.) afin d’apporter une valeur ajoutée grâce à des données de qualité.
Ce proverbe chinois illustre bien la façon dont nous avons abordé la gestion des données :
« Un voyage de mille kilomètres commence toujours par un premier pas. »
2. Comprendre les processus métier aide à identifier les données pertinentes à collecter
Alors que les processus métier sont les « moteurs » des entreprises, les données pourraient être considérées comme le « carburant » permettant aux moteurs de produire de la valeur.Les deux sont étroitement liés et il est impossible de considérer l’un sans l’autre lorsqu’il est question de gestion de données. Même avec le meilleur « moteur », sans « carburant » ou avec du « carburant » de mauvaise qualité, vous irez moins loin et moins vite que la concurrence.
Chez Micropole Luxembourg, nous avons l’expérience de ce type de projet, et plus particulièrement dans le secteur des fonds. Grâce à l’expertise que nous avons acquise au cours de nos différentes missions, nous avons pu comprendre et analyser rapidement les processus opérationnels de BMI afin d’identifier facilement les informations pertinentes à collecter, à modéliser et à intégrer.
Projet
3. Préparer le terrain pour de bonnes pratiques en matière de gouvernance des données
La gouvernance des données est souvent négligée, car elle est considérée comme inutile, trop abstraite ou compliquée. Un manque de gouvernance efficace des données ne garantit qu’une seule chose : l’existence de données de mauvaise qualité. Sans gouvernance des données, il est difficile de faire évoluer le modèle de données d’entreprise dans le temps et de garantir une bonne qualité des données. Comme nous l’avons dit précédemment, étant donné que les données sont le « carburant » des processus métier, une mauvaise qualité des données se traduira aussi par des processus opérationnels moins efficaces et une moindre qualité de service.
L’un des outils de gouvernance des données que nous avons mis en place chez BMI est le dictionnaire des données qui décrit le contenu, le format et la structure des données. Cet outil nous a permis de passer progressivement à la rédaction de politiques individuelles portant sur la qualité, l’accès, la sécurité, la confidentialité et l’utilisation des données, ainsi qu’à la définition des rôles et responsabilités pour la mise en œuvre de ces politiques et le contrôle de leur respect.
Mettre en place ce type d’outil peut sembler une perte de temps au début du projet, mais nous nous sommes vite rendu compte que sans ces outils, il est très compliqué d’assurer la pérennité du modèle et la qualité des données.
4. « Privacy by design »
Aujourd’hui, il est impossible de démarrer un projet de gestion des données sans se préoccuper de la protection des données et plus particulièrement sans garantir le respect des réglementations en matière de protection des données (comme le RGPD).
Chez BMI, nous avons mis en œuvre le principe du « Privacy by Design » dès la conception du traitement des données. Par exemple, toutes les informations personnelles identifiables (PII) sont isolées de manière à ce qu’il soit facile de gérer les droits des personnes comme les droits d’accès, le droit à l effacement, le droit à la mise à jour des données…
Dans le cadre de la protection des données, nous avons aussi veillé à la sécurité des données en limitant l’accès aux données en fonction du niveau de rôle de l’utilisateur. Pour ce faire, nous avons construit une matrice de gestion des accès qui définit quel rôle d’utilisateur peut accéder à certains types de données. Cette matrice garantit que les données sont sécurisées et uniquement accessibles en cas de besoin.
5.La technologie doit soutenir le processus métier
L’utilisation d’outils technologiques dernier cri dans un projet est une pratique courante. Il existe autant de logiciels que de domaines dans la gestion des données (outils pour la gouvernance des données, modélisation des données, intégration des données, stockage des données, qualité des données, reporting des données…). Certains outils couvrent plusieurs domaines de la gestion des données, tandis que d’autres ne traitent qu’un aspect spécifique.
Par conséquent, il n’est pas facile de trouver son chemin dans cette jungle. Souvent, le choix de l’outil se concentre sur un besoin spécifique et répondra à ce besoin, mais pas nécessairement à l’ensemble de la chaîne de valeur. Ce n’est pas nécessairement une mauvaise chose, mais dans certains cas, il faudra alors consacrer plus de temps et d’argent à essayer d’adapter le logiciel au problème au lieu de se concentrer sur la compréhension du problème.
Le fait est que la technologie est un excellent levier pour traiter efficacement les problèmes de gestion des données, mais le choix d’un tel outil doit être fait de manière éclairée, en prenant le temps de comparer les prix, les avantages et les inconvénients de chaque outil. Un logiciel sans une compréhension du modèle sous-jacent ne peut pas fonctionner à long terme. Chez BMI, nous avons analysé les outils existants et recommandé le meilleur choix en termes de délai de mise en œuvre, de coût et de maintenance.
Conclusion
Les projets de gestion et de gouvernance des données ont mauvaise presse, car ils ont la réputation d’être coûteux et les premiers résultats ne sont pas toujours tangibles. Avec BMI, nous avons malgré tout montré qu’il est possible d’adopter une approche agile pour ce type de projet avec des livrables concrets qui sont rapidement utilisables et améliorent progressivement l’exécution de certains processus métier tout en maîtrisant les coûts.
Nous avons toujours pensé au carburant et conçu le modèle autour des données et des processus métier pertinents. Cela nous permet d’intégrer des données de qualité qui peuvent être utilisées afin d’établir des rapports précis à l’intention des dirigeants et du monde extérieur. Le but est de continuer à exploiter les données pour produire de nouvelles connaissances qui permettront d’accroître la productivité de chaque branche d’activité en termes d’analyse et de suivi des activités.
Il est évident que les données sont vitales pour les opérations quotidiennes d’une organisation, mais elles constituent aussi un actif dans le sens où les organisations doivent y investir pour créer de la valeur et rester compétitives.
Pour conclure, Quentin nous rappelle que :
La mise en place d’une stratégie de données à travers ce type de projet n’est possible que grâce à une forte mobilisation des équipes Business & IT. Je voudrais profiter de cette occasion pour remercier toute l’équipe de BMI qui a consacré beaucoup de temps et d’énergie à ce projet.
Et un remerciement tout spécial à Nesrine André, BI Consultant chez Micropole Luxembourg, et à Florian Hognon, Application Software Engineer chez BMI, pour leur travail assidu sur l’analyse des activités et le développement, qui a permis de faire de ce projet une réussite.
Vous aimeriez savoir ce que la gestion des données peut apporter à votre entreprise ?
Director | Micropole Luxembourg