Stratégie de données
Les données comme levier.
Phrase clé de Yoline : les données sont notre levier.
Des données sans architecture sont une charge
La plupart des entreprises ont des données. Peu ont une stratégie de données. Listes Excel, outils et rapports coexistent sans lien systémique.
Cinq champs de travail
Modèle de données
Quelles entités, quels champs, quelles relations. Construit de manière architecturale.
Systèmes sources
Quels systèmes fournissent quelles données. Pipelines, interfaces, nettoyage des données.
Hiérarchie du reporting
Quels KPI pour quel niveau de décision. Les données sont partagées de manière ciblée. Hiérarchie selon la responsabilité.
Définition des KPI
Définition, calcul et agrégation cohérents. Ce qu’est le « chiffre d’affaires », ce qu’est la « marge ». Documenté sans ambiguïté.
Visualisation
Des tableaux de bord pour décider. Lisibles, ciblés, orientés vers l’action.
Les données comme base de l’IA et du CRM
La stratégie de données fonde les cas d’usage de l’IA (voir la solution Stratégie IA) et l’architecture CRM.
Sprint d’architecture : sur demande, 4 à 8 semaines. Mandat : sur demande. Premier entretien de 30 minutes gratuit.
Qu'est-ce qui vient en premier, les données ou le CRM ?
Les deux en parallèle. La stratégie de données fournit le modèle, le CRM fournit les données de relation.
Ai-je besoin d'un outil de BI ?
Rarement de manière impérative. Yoline vérifie si le besoin de reporting justifie un outil de BI ou si les outils existants suffisent. Par exemple Excel, les rapports natifs du CRM ou Sheets. L'outil vient après la stratégie.
En quoi la stratégie de données se distingue-t-elle de l'analyse de données ?
La stratégie est une architecture : quoi saisir, regrouper et évaluer, comment et où. L'analyse est une application : ce que disent concrètement les données. L'analyse opérationnelle suit dans le mandat.