Engager une démarche organisationnelle de la qualité des données, de la direction de l entreprise aux utilisateurs métier.

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1 Engager une démarche organisationnelle de la qualité des données, de la direction de l entreprise aux utilisateurs métier. Philippe Guiraud Responsable du domaine Décisionnel et pilote du projet de Qualité des Données SMACL Assurances

2 Sommaire 1 / SMACL Assurances, une mutuelle au cœur de la vie publique 2 / Initialisation de la démarche de Qualité des Données 3 / Projet Politique de Qualité des Données 4 / Déroulement du projet 5 / Bilan - prochaines étapes

3 1 / SMACL Assurances, une mutuelle au cœur de la vie publique Mutuelle d'assurance IARD Créée en 1974 Siège social basé à Niort (79) Effectifs (au ) : 638 salariés Chiffre d'affaires 2011 : 311,5 M

4 1 / SMACL Assurances, une mutuelle au cœur de la vie publique Répartition des sociétaires : collectivités territoriales : 91 % associations : 6 % particuliers : 3 % Mission : proposer des garanties et des services d'assurance adaptés aux préoccupations et contraintes de ces 3 marchés Première mutuelle d'assurance 3 x certifiée pour ses engagements : qualité de service (ISO 9001) environnement (ISO 14001) santé et sécurité au travail (OHSAS 18001)

5 2 / Initialisation de la démarche de Qualité des Données Contexte Importance de disposer de données fiables pour piloter une entreprise mais: difficulté d évaluer le coût de la non qualité des données nécessité de mettre en place des moyens importants Quelle est la portée de cette donnée? Comment définir un indicateur de qualité sur cette donnée? Des projets difficiles à vendre en interne et souvent conduits sous la contrainte. Répondre à l'exigence réglementaire Solvabilité II Objectif: démontrer une qualité des données suffisante suivant 3 critères: exactitude, exhaustivité et pertinence des données Décision du Directoire de lancer un projet de Politique de Qualité des Données Fiabiliser la prise de décision Volonté - au plus haut de l'entreprise de ne pas réaliser ce projet uniquement dans un but réglementaire

6 Un pilote 3 / Projet Politique de Qualité des Données a Projet obligatoirement transversal Implication nécessaire de sponsors au plus haut de l'entreprise Une personne du Directoire Un responsable des 3 principaux départements «créateurs» de données : - Gestion des Appels d'offres et Contrats - Gestion des Sinistres - Comptabilité / Finance Les responsables des 3 piliers Solvabilité II Un responsable du Contrôle de Gestion - «gros consommateur» Un responsable du Département Informatique

7 3 / Projet Politique de Qualité des Données b Lancement du projet Deux sous-projets ont été identifiés : Réaliser un Dictionnaire des données (par les Métiers) Identifiants Description métier + règles de gestion Informations sur la validité Définir un propriétaire de la donnée En profiter pour recenser la non qualité déjà connue Recherche et mise en place d un outil de qualité des données (en se focalisant d'abord sur les données «brutes»)

8 3 / Projet Politique de Qualité des Données c Un exemple porteur Depuis 3 ans, un test a été réalisé par le décisionnel, sur un pan d'activité L'idée maîtresse : Plutôt que d'intégrer des règles de corrections dans l'etl d'alimentation du DataWarehouse (tendance au masquage) Détection et mise en évidence des anomalies (18 règles de contrôles) traçabilité (explication des écarts sur les tableaux de bord) pour correction par les métiers à la source Lors des alimentations suivantes, les chiffres seront de plus en plus justes Exemples : - Date de naissance d'un agent obligatoire - Un sinistre «Maternité» sur un agent masculin - Un sinistre sans mouvement depuis 6 mois

9 3 / Projet Politique de Qualité des Données Principe général 4 rôles distincts Données métier Règles métier, autorisation, droit d accès, cycle de validation Pilote Référents Développeurs Paramétrages, maintenance Anomalies détectées Référents Données de base SOLUTION QUALITE DES DONNEES Corrections par le biais des outils métier Correcteurs Référentiels internes Reporting Pilote Référents Correcteurs Organisme de contrôle externe

10 3 / Projet Politique de Qualité des Données A permis de tirer plusieurs enseignements : Rôle primordial de la personne «métier» qui pilote le suivi des anomalies Elément moteur Sensibilisation (intérêt de cette donnée) Le principe fonctionne - amélioration notable de la qualité des données Très apprécié par les commissaires aux comptes Le témoignage de cette personne lors des réunions de lancement a permis de décider facilement la généralisation de ce principe Nécessité de se doter d'un outil adapté

11 3 / Projet Politique de Qualité des Données d Appel d offres Quatre réponses étudiées Les futurs utilisateurs ont assisté aux soutenances et ont participé au choix Choix de la proposition d'information Builders (Large majorité) Le tarif et la licence non limitée en nombre La solution est très ouverte et complète (adaptable) même si elle peut apparaître comme n étant pas la plus simple La solution est très orientée «correction des données» Elle inclut un outil web de visualisation des anomalies SMACL Assurances utilisait déjà WebFOCUS et l ETL iway Développement du reporting aisé Qualité de la réponse et de la soutenance (adaptées à notre cahier des charges)

12 4 / Déroulement du projet Planning prévisionnel

13 4 / Déroulement du projet Données sources a Schéma de principe Déclenchement par iway ETL Outil de contrôles Base spécifique Log des exécutions Reporting interne anomalies Reporting communication Base spécifique Paramètres Contrôles Base standard Log des anomalies Reporting opérationnel Suivi des corrections

14 4 / Déroulement du projet b - Sensibilisation des acteurs Une réunion d'une journée de sensibilisation réalisée par Information Builders Présence de tous les acteurs Importance d impliquer les personnes concernées, surtout les référents c - Installation de la solution 1 journée d'installation Documentation technique et architecture 2 jours d Formation à l'outil 2 jours de formation à destination des développeurs des règles de contrôles

15 4 / Déroulement du projet d Lister les différentes typologies de contrôles Donnée non renseignée Donnée unique Type de champs (numérique, date, formats spécifiques: téléphone ) Bornes et listes de valeurs valides Cohérence entre plusieurs données Dédoublonnage 13 typologies différentes Pour chacune d'entre elles, les référents métier ont fourni un contrôle à réaliser Le but était de réaliser l ensemble de ces cas de figure Transfert de compétences

16 4 / Déroulement du projet e Analyse et développement d'un flux de contrôle type Modélisation de la base de données contenant : les paramètres de chaque contrôle Volonté de pouvoir réaliser un flux avec le maximum d'informations paramétrées Permet de se concentrer uniquement sur l'écriture de la règle de contrôle elle-même les logs d exécution servent aux différents tableaux de bord conception d'un formulaire de demande des contrôles qualité Développement d'un flux type : système de planification (iway ETL) écriture dans les logs d'exécution écriture dans les logs d'anomalies détectées (base de l'outil de contrôle) Développement en interne, avec une assistance Information Builders

17 4 / Déroulement du projet f Paramétrage de l'outil DQ Portal Suivi des anomalies Paramétrage réalisé en collaboration avec Information Builders S adapter à la philosophie de l'utilisation du Portail de gestion pour ne pas faire de spécifique g Développement d'un premier lot de règles de contrôles (15) Développements en interne A parfois nécessité une assistance téléphonique Courbe d'apprentissage: 10 à 15 jours pour l'adoption des nombreuses fonctionnalités de l'outil Gain de productivité : 50 % de gain de temps de développement grâce à la réalisation d un flux type Aujourd'hui, la compétence est transmise

18 4 / Déroulement du projet h Quelques utilisations déjà mises en œuvre Obligation réglementaire Lutte contre le blanchiment d'argent Utilisation de la fonctionnalité de dédoublonnage Transfert de compétences réalisé. Travaux Solvabilité II Analyse préliminaire sur les données Utilisation d'un outil extrêmement utile PROFILING En une journée, le service Audit a disposé d une plus grande visibilité sur: Les sinistres Les bâtiments assurés (par exercice et par catégorie de bâtiments) Outil extrêmement utile et très facile d'emploi

19 4 / Déroulement du projet i Les reporting Reporting de Pilotage Le suivi de l'activité sera effectué au travers de rapports standards, fournis par l'outil web. Reporting de Communication Analyse de la tendance (en nombre et en %) 60 Réalisés avec WebFOCUS Nombre d anomalies Fév. Mars Avr. Mai % d anomalies Liste des exécutions (preuve)

20 5 / Bilan - Prochaines étapes Délais respectés Planning Charge interne (Hors procédure AO) Assistance Information Builders 110 jours 15 jours

21 5 / Bilan - Prochaines étapes + - Nous sommes satisfaits de la solution choisie Nous avons bénéficié d un très bon accompagnement: Excellentes connaissances d Information Builders sur le sujet Outil de PROFILING indispensable et facile à mettre en œuvre L'outil Data Quality Portal (IHM Web) manque de possibilités de paramétrage

22 5 / Bilan - Prochaines étapes Nécessité d'avoir un sponsor fort Importance des aspects organisationnels La gestion de la qualité des données et un projet en cycle d'amélioration continu: Entretenir la motivation sur le long terme Anticiper la charge de développements quotidiens

23 5 / Bilan - Prochaines étapes Ecrire les procédures autour de cette activité Industrialiser la saisie des formulaires de définition des règles de contrôle Faire tourner les contrôles Bilan du nombre d'anomalies Dimensionner l'organisation Dans le cadre de Solvabilité II Première demande de 70 règles à mettre en place Ajouter un critère de «récence» sur les anomalies trouvées

24 Merci