Structuration et gouvernance des données
Dans un contexte de transformation numérique accélérée, notre client, acteur majeur de la grande distribution en France, a vu ses volumes de données croître de manière exponentielle. Entre les ventes en magasin, les transactions e-commerce, les programmes de fidélité, les campagnes marketing et les données logistiques, l’entreprise générait chaque jour des milliers de points de données, souvent stockés dans des systèmes hétérogènes et cloisonnés.
Malgré cette richesse informationnelle, les équipes métiers et IT faisaient face à plusieurs difficultés :
- Des données dispersées dans plusieurs outils (ERP, CRM, fichiers Excel, bases locales).
- Une qualité de données insuffisante, avec des doublons, des erreurs et des informations obsolètes.
- Une incapacité à produire des reportings fiables et rapides, freinant la prise de décision.
- Une absence de gouvernance claire, rendant difficile la responsabilisation autour de la donnée.
Face à ces enjeux, la direction a lancé un projet stratégique visant à centraliser, fiabiliser et gouverner les données de l’entreprise. L’objectif était double :
- Améliorer la qualité et la disponibilité des données pour les équipes métiers (marketing, achats, logistique, direction générale).
- Mettre en place une architecture data moderne, capable de supporter les futurs cas d’usage analytiques (BI, IA, personnalisation client, etc.).
Pour cela, le client a fait appel à ANKAA afin de concevoir et déployer une solution de Data Management complète, intégrant :
- Une infrastructure cloud évolutive,
- Des flux d’intégration automatisés,
- Un référentiel de données maître (MDM),
- Et une gouvernance des données structurée.
Ce projet s’inscrivait dans une volonté plus large de maturité data et de transformation digitale à l’échelle du groupe.
Le client faisait face à une explosion du volume de données issues de ses points de vente, de son e-commerce, et de ses campagnes marketing. Cependant, ces données étaient :
- Dispersées dans plusieurs systèmes (ERP, CRM, fichiers Excel, bases SQL locales).
- Peu fiables (données dupliquées, obsolètes ou incohérentes).
- Difficiles à exploiter pour la prise de décision (reporting manuel, erreurs fréquentes).
L’objectif était de mettre en place une gouvernance des données et une infrastructure centralisée pour fiabiliser, structurer et valoriser les données.
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ANKAA a proposé une approche en trois volets :
1. Diagnostic & cartographie des données
- Identification des sources de données critiques.
- Analyse des flux, des doublons, des silos et des problèmes de qualité.
2. Mise en place d’un Data Hub centralisé
- Déploiement d’une plateforme cloud (Azure Data Lake + Azure Synapse).
- Intégration des données via des pipelines ETL automatisés (Azure Data Factory).
- Mise en place d’un référentiel de données maître (MDM) pour les produits, clients et magasins.
3. Gouvernance & qualité des données
- Définition des rôles (Data Owner, Data Steward).
- Mise en place de règles de qualité (validation, nettoyage, enrichissement).
- Formation des équipes métiers à la culture data.
La mise en place d’une stratégie data structurée a permis d’obtenir des gains significatifs en qualité, en performance et en efficacité opérationnelle.
- Réduction de 80 % des doublons dans les bases clients et produits.
- Temps de production des reportings divisé par 4, grâce à l’automatisation.
- Amélioration de la fiabilité des données utilisées pour les campagnes marketing (segmentation plus fine, taux de conversion en hausse).
- Adoption d’une gouvernance des données durable avec des rôles clairs et des processus documentés.