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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 fréquemment abordé par les dirigeants d'entreprise de tous secteurs, y compris celui des services financiers. BIL Manage Invest (BMI), le gestionnaire de fonds d'investissement de la Banque Internationale à Luxembourg (BIL), est l'un de ces acteurs.
Contexte
Alain Bastin, PDG de BMI, a bien compris l'importance de la qualité des données dans ce secteur d'activité et que leur gestion représente donc un élément clé de la croissance de l'entreprise. BMI s'est associé à Micropole Luxembourg, leader dans le domaine de la gestion des données, pour concevoir et mettre en œuvre le modèle et les outils nécessaires à la gestion de ses données.
Alain Bastin, PDG et responsable de la supervision directe des activités informatiques chez BMI, explique les raisons pour lesquelles une telle initiative change la donne :
Ces dernières années, le secteur a vu la mise en place de réglementations de plus en plus nombreuses, entraînant une augmentation du nombre de rapports destinés aux autorités réglementaires. Il est devenu évident que ces activités représentent un risque réglementaire si les données sont inexactes, et que leur réalisation représente un coût non répercutable sur nos clients ou nos investisseurs.
Dans le même temps, la concurrence est devenue féroce et développer l'activité tout en maîtrisant les coûts n'est pas une option, mais une nécessité pour la poursuite de nos activités. Cela nécessite une révision complète de tous les processus et flux de travail, afin de garantir leur évolutivité, avec une modification limitée de la configuration opérationnelle.
Pourquoi Micropole ?
Alain Bastin a également évoqué les raisons pour lesquelles BIL Manage Invest a décidé de collaborer spécifiquement avec Micropole pour son projet de gestion de données :
Par le passé, BMI avait déjà collaboré avec Micropole sur la mise en place d’un système de gestion de portefeuille et à cette occasion, Micropole a su démontrer sa capacité d’écoute et sa connaissance de notre secteur.
Nous savions également que Micropole collaborait avec le groupe BIL depuis plusieurs années. Nous les avons donc naturellement contactés pour discuter de nos enjeux data. Nous avons été impressionnés par l'expertise de Micropole et 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 conserver une dimension humaine au projet, c'est-à-dire, idéalement, de collaborer avec une seule entreprise. Micropole dispose de l'ensemble des expertises nécessaires : analyse métier, architecture de données, conception de modèles de données, intégration de données, front-end, reporting final avec tableaux de bord dynamiques et rapports automatisés, sans oublier les outils et concepts qui nous permettent de mettre en œuvre une gouvernance des données robuste et pérenne.
Défis
Les défis auxquels Micropole a dû faire face lors du projet de gestion des données chez BMI
Quentin Pirmez, Directeur chez Micropole Luxembourg, revient sur certains des défis auxquels l'équipe de Micropole a dû faire face lors du projet de gestion des données chez BMI.
1. Voyez les choses en grand mais commencez petit
Comme pour tout projet, en matière 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 en espérant tout révolutionner d'un coup.
Aujourd'hui, de nombreux projets de gestion des données échouent pour cette raison, car les gens ont les yeux plus gros que le ventre. Mais ce n'est pas parce que de nombreux projets échouent qu'il est impossible d'atteindre des objectifs ambitieux. Il n'existe pas de solution miracle, car la gestion des données couvre de nombreux domaines et il n'existe pas de solution immédiate. Cependant, une analyse minutieuse permet de trouver la solution.
Chez BMI, la stratégie adoptée consistait à se concentrer d'abord sur l'un des éléments essentiels de la chaîne de valeur : le client. Ce dernier étant le point de départ de nombreux processus opérationnels, une définition claire de ce qu'est un client pour BMI était essentielle pour identifier les informations pertinentes à collecter et à modéliser tout au long de son cycle de vie. Une fois le client clairement défini et modélisé, nous étions prêts à passer aux éléments suivants : les fonds et autres fonctions spécifiques (telles que la gestion de portefeuille, la gestion des risques, la conformité, les aspects juridiques et financiers, etc.).
Chacun de ces business cases a été décomposé en petits éléments livrables (tels que 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 notre approche de la gestion des données : « Un voyage de mille kilomètres commence toujours par un premier pas. »
2. COMPRENDRE LES PROCESSUS COMMERCIAUX PERMET D'IDENTIFIER LES DONNÉES PERTINENTES À COLLECTER
Si les processus métier sont les « moteurs » des entreprises, les données peuvent être considérées comme le « carburant » qui leur permet de produire de la valeur. Les deux sont étroitement liés et il est impossible de considérer l'un sans l'autre en matière de gestion des données. Même avec le meilleur « moteur », sans « carburant » ou avec un 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 projets, notamment dans le secteur des fonds. Grâce à l'expertise acquise lors de nos différentes missions, nous avons pu rapidement comprendre et analyser les processus opérationnels de BMI afin d'identifier facilement les informations pertinentes à collecter, modéliser et intégrer.
Projet
3. Préparer le terrain pour de bonnes pratiques de gouvernance des données
La gouvernance des données est souvent négligée, car jugée inutile, trop abstraite ou complexe. L'absence d'une 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 de l'entreprise au fil du temps et de garantir une bonne qualité des données. Comme indiqué précédemment, les données étant le « carburant » des processus métier, une mauvaise qualité des données se traduira également par des processus opérationnels moins efficaces et une qualité de service moindre.
L'un des outils de gouvernance des données que nous avons mis en place chez BMI est le dictionnaire de données , qui décrit le contenu, le format et la structure des données. Cet outil nous a permis d'élaborer progressivement des politiques individuelles sur la qualité, l'accès, la sécurité, la confidentialité et l'utilisation des données, ainsi que de définir les rôles et responsabilités pour leur mise en œuvre et le suivi de leur conformité.
Mettre en place ce type d'outil peut paraître 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. « Protection de la vie privée dès la conception »
Aujourd’hui, il est impossible de démarrer un projet de gestion de 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 de « Privacy by Design » dès la conception du traitement des données. Par exemple, toutes les informations personnelles identifiables (IPI) sont isolées afin de faciliter la gestion des droits individuels tels que les droits d'accès, d'effacement et de mise à jour des données, entre autres.
Dans le cadre de la protection des données, nous avons également assuré leur sécurité en limitant l'accès aux données en fonction du rôle de l'utilisateur . Pour ce faire, nous avons élaboré une matrice de gestion des accès définissant le rôle de l'utilisateur autorisé à accéder à certains types de données. Cette matrice garantit la sécurité des données et leur accès uniquement en cas de besoin.
5. La technologie doit soutenir le processus métier
L'utilisation d' outils technologiques de pointe dans un projet est une pratique courante. Il existe autant de solutions logicielles que de domaines de gestion des données (outils de gouvernance, de modélisation, d'intégration, de stockage, de qualité et de reporting des données…). Certains outils couvrent plusieurs aspects de la gestion des données, tandis que d'autres n'en traitent qu'un aspect spécifique.
Il n'est donc pas simple de s'y retrouver. Souvent, le choix de l'outil se concentre sur un besoin spécifique et répond à ce besoin, mais pas nécessairement à l'ensemble de la chaîne de valeur. Ce n'est pas forcément une mauvaise chose, mais dans certains cas, il faudra alors consacrer plus de temps et d'argent à adapter le logiciel au problème plutôt qu'à le comprendre.
La technologie est un excellent levier pour résoudre efficacement les problèmes de gestion des données. Cependant, le choix d'un tel outil doit être fait en toute connaissance de cause, en prenant le temps de comparer les prix, les avantages et les inconvénients de chaque outil. Un logiciel sans compréhension du modèle sous-jacent ne peut 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 réputation, car ils sont réputés pour leur coût élevé et leurs premiers résultats pas toujours tangibles. Avec BMI, nous avons néanmoins démontré qu'il est possible d'adopter une approche agile pour ce type de projet, avec des livrables concrets , rapidement exploitables et améliorant progressivement l'exécution de certains processus métier tout en maîtrisant les coûts.
Nous avons toujours pensé au carburant et conçu le modèle autour de données et de processus métier pertinents. Cela nous permet d'intégrer des données de qualité qui peuvent servir à établir des rapports précis destinés à la direction et au monde extérieur. L'objectif est de continuer à exploiter les données pour produire de nouvelles connaissances qui amélioreront 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 également un atout dans le sens où les organisations doivent y investir pour créer de la valeur et rester compétitives.
Pour conclure l’histoire, Quentin Pirmez nous rappelle l’importance des personnes qui travaillent dans l’ombre :
La mise en place d’une stratégie data 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 merci spécial à Nesrine André, Consultante BI chez Micropole Luxembourg, et à Florian Hognon, Ingénieur Logiciel d'Application chez BMI, pour leur travail assidu d'analyse et de développement commercial, qui a fait de ce projet un succès.
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