Agenda. Impact d une mauvaise gestion des données. Les stratégies de promotion interne de la gestion de données
|
|
- Robin Lheureux
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Comment définir les enjeux métier de la gestion de données Christophe Toum Chef de Produit DQ & MDM (Titre original dans l agenda : «Cas d utilisation de la gestion de données»)
2 Agenda Impact d une mauvaise gestion des données La croissance des entreprises et des données La nature envahissante des données l effet papillon Comment les entreprises gèrent l effet papillon Les stratégies de promotion interne de la gestion de données Exprimer la valeur et la promouvoir Comprendre quelles sont les barrières Quelles sont les conséquences d un laisser aller Autres techniques pour vaincre les réticences Talend
3 Impossible d afficher l image. Partie 1: L impact d une mauvaise gestion de données
4 Conséquence de la croissance Complexité système Start-up National Global Fusion Company B Croissance Talend
5 L effet papillon Talend
6 L effet papillon appliquée aux données Commandes : Europe Envois : Europe Inventaire Vendeurs Ventes : Europe Etudes de marché Capacité Livre comptable Paiements Factures Commandes Crédit Campagnes Réponses Services Envois Enquêtes Livraisons Plaintes Clients Service Client Indicateurs Requêtes support Talend
7 L effet papillon appliquée aux données Livre comptable Vendeurs Envois : Europe Inventaire Commandes : Europe Ventes : Europe Ne se plie pas aux lois locales Incapacité à livrer les commandes; Prix élevé des distributeurs Etudes de marché Capacité Perte de temps et vérification/ re-vérifications des rapports financiers Paiements Commandes Factures Des crédits accordés à des clients risqués Des crédits refusés à des clients sérieux Fraude Crédit Clients Campagnes Incapacité à toucher les segments ciblés Réponses Missed Shipments High Shipping Costs Service Client Services Envois Livraisons Business Intelligence imprécise Indicateurs Plaintes Requêtes support Enquêtes Mauvais service Talend
8 Big Data Faire des découvertes scientifiques Analyse du ressenti Comprehension des habitudes d achat Réseaux sociaux Appareils mobiles Transactions Détection des fraudes Modélisation des risques Gagner en avantage concurrentiel Appareils réseaux Capteurs Talend
9 Solutions pour des données disparates Analystes Manque de coordination Organisation par projet et consolidation Etape importante dans la gestion agile des données Data Warehouse Efficace mais tendance à servir de «décharge à données»! Master Data Management Très efficace, mais peut prendre du temps à mettre en place Intégration «holistique» Maturité >>>>>>>>>>>>>>>>>> Très efficace mais prend du temps à mettre en place Talend
10 Impossible d afficher l image. Partie 2: Stratégies pour définir et promouvoir les enjeux métiers de l intégration
11 In fine, où est la valeur Revenu Efficacité Conformité Talend
12 Profiling : Indicateurs techniques Où est la valeur? Dimensions mesurables de la qualité de données Dimensions intangibles Dimension Description Dimension Description Fidélité Integrité Cohérence Les données représentent-elle fidèlement la réalité ou une source vérifiable? Existe-t-il des liens cassés entre des données qui devraient être reliées? Y a-t-il une représentation unique de la donnée? Complétude Manque-t-il une information clé? Pertinence Usage Utilité Toutes les informations stockées sont importantes afin d obtenir une représentation utile pour le métier L information stockée est utilisable par l entreprise facilement L information stockée est utile à l entreprise Unicité La donnée est-elle unique? i.e. pas de valeur/entrée dupliquée Crédibilité Niveau auquel la donnée est considérée comme sûre et crédible Accessibilité Les données sont-elles accessibles facilement, compréhensibles, et utilisées avec uniformément? Pas d ambiguïté Chaque donnée a un seul sens et peut être facilement comprise Precision Délai Les données sont-elles stockées avec la précision nécessaire pour le métier? La fréquence de mise à jour des données est-elle adéquate? Objectivité Les données sont objectives, non biaisées et impartiales. i.e., elles ne dépendent pas d un jugement, interprétation ou évaluation humaine Talend
13 Créer de la valeur Indicateurs Technologiques Indicateurs métier 12% des adresses ne suivent pas la bonne syntaxe. 13% de nos adresses postales ne sont pas valides. 9% de mes contacts ne peuvent pas être contactés par . 3% ne peuvent ni être contacté par ni par courrier. Indicateurs décisionnels Ces données client sont suffisamment bonnes pour être utilisées lors d une campagne. Talend
14 Exemples de valeur ajoutée Quel est le produit qui se vend le plus dans nos bars et restaurants? Numéro 1 Numéro 2 Numéro 3 Coca Pepsi Coca Cola Value Précision du reporting Temps passé à vérifier / re-vérifier Confiance dans les indicateurs Gestion des stocks Pertes (gâchis) Négociation fournisseurs Talend
15 Des propositions convaincantes Dégagez un ROI Revenu, Efficacité, Conformité Décrivez le projet en termes d avantages business Donner des critères de succès clairs et chiffrés Définissez un périmètre et tenez vous-y «Marketez» votre équipe Préparer un «pitch» court et compréhensible par tous Newsletters / réseaux sociaux / s Laissez ouverte l option de ne rien faire! Talend
16 Example Problème : la saisie de données erronées dans le CRM provoque des pénalités de livraison de par trimestre, ainsi que d autres pertes dues à l inefficacité. Les ressources humaines ont affecté un ETP pour corriger les problèmes. Impact annuel des pénalités d envoi et de renvoi = Coût salarial = par an. Formation des vendeurs = Validation d adresses au fil de l eau = Réduction des pénalités = 50% la première année. Davantage encore les années suivantes. Diminution du travail de suivi par l employé(e), ce qui permet de le/la redéployer à un poste plus valorisant et plus rationnel pour l entreprise. Année 1 (Juin-Décembre) Année 1 coût en formation et validation d adresses 55,000 Année 1 épargne : Envois Année 1 épargne : RH Total épargné = ROI Total Année Année 2 Année 2 coût en formation et validation d adresses Année 2 épargne : Envois Année 2 épargne : RH Total épargné = ROI Total Année Option de garder le statut quo : coût annuel de Augmentation de l insatisfaction client. Talend
17 Réticences face à la gestion de données Accessibilité Expertise Trop ambitieux Qu est-ce qu un client? Un produit? Technique Impact sur le revenu? Impact sur l efficacité? Conformité Processus Mission Corporate Actionnaires et fins de trimestre Entreprise Mon budget! Difficulté Peur Indifférence Résistance au changement Emotionnel Talend
18 Vaincre les réticences La maison brûle! Montez dans l organigramme Vérifiez le timing (santé financière) Entre temps, soyez tactique, cherchez les quick wins Utilisez la littérature, cases studies, rapports d analystes Associez-vous à des analystes et experts crédibles Faites du Marketing! Talend
19 Points à retenir Les données sont envahissantes Entraînées par la croissance de l entreprise et maintenant le Big Data Rattachez à des ENJEUX METIER Revenu Efficacité Conformité Sachez répondre aux objections Soyez patients, laissez le sujet maturer Préparez-vous pour l avenir! MERCI DE VOTRE ATTENTION! Steve Sarsfield Talend
20 Merci! Christophe Toum 20
Comment réussir son projet de Master Data Management?
Comment réussir son projet MDM? Table des matières Comment réussir son projet de Master Data Management?...... 2 Un marché en croissance..... 2 Les démarches qui réussissent... 2 A quels projets métiers
Plus en détailBI CONSULTING. Présentation de l offre. Mai 2013. La Synthèse et le Pilotage en réponse aux besoins des métiers
Présentation de l offre BI CONSULTING La Synthèse et le Pilotage en réponse aux besoins des métiers Mai 2013 Valeur ajoutée 100% Banque Assurance 100% Systèmes de synthèse & de pilotage Des expertises
Plus en détailMalgré la crise, Le décisionnel en croissance en France
Malgré la crise, Le décisionnel en croissance en France 11 juin 2009 www.idc.com Cyril Meunier IDC France Consulting Manager Copyright 2009 IDC. Reproduction is forbidden unless authorized. All rights
Plus en détailAXIAD Conseil pour décider en toute intelligence
AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence Gestion de la Performance, Business Intelligence, Big Data Domaine d expertise «Business Intelligence» Un accompagnement adapté à votre métier dans toutes
Plus en détailWHITE PAPER Une revue de solution par Talend & Infosense
WHITE PAPER Une revue de solution par Talend & Infosense Master Data Management pour les données de référence dans le domaine de la santé Table des matières CAS D ETUDE : COLLABORATION SOCIALE ET ADMINISTRATION
Plus en détailAlphonse Carlier, Intelligence Économique et Knowledge Management, AFNOR Éditions, 2012.
1 Du même auteur chez le même éditeur Alphonse Carlier, Intelligence Économique et Knowledge Management, AFNOR Éditions, 2012. AFNOR 2013 Couverture : création AFNOR Éditions Crédit photo 2011 Fotolia
Plus en détailAcquisition et transmission d entreprise
Petits déjeuners des start-ups Acquisition et transmission d entreprise Facteurs à considérer dans la vente de son entreprise Genève, le 31 janvier 2003 Agenda Les services de PwC Le processus de vente
Plus en détailAccélérer l agilité de votre site de e-commerce. Cas client
Accélérer l agilité de votre site de e-commerce Cas client L agilité «outillée» devient nécessaire au delà d un certain facteur de complexité (clients x produits) Elevé Nombre de produits vendus Faible
Plus en détailL Information : Un des facteurs sinon le facteur clé de différenciation des entreprises et des organisations
L Information : Un des facteurs sinon le facteur clé de différenciation des entreprises et des organisations Marc Yvon 1 Agenda Le Challenge de l Information dans une Smarter Planet Les challenges métier
Plus en détailGestion de la Relation Client (GRC)
Techniques de DM pour la GRC dans les banques Page 2 I.1 Introduction La gestion de la relation client est devenue un processus essentiel dans les institutions bancaires. Ils essaient toujours d améliorer
Plus en détailBusiness & High Technology
UNIVERSITE DE TUNIS INSTITUT SUPERIEUR DE GESTION DE TUNIS Département : Informatique Business & High Technology Chapitre 6 : Customer Relationship Management (CRM) Sommaire Introduction... 1 Les enjeux
Plus en détailLa Business Intelligence & le monde des assurances
Conseil National des Assurances Séminaire - Atelier L information au service de tous Le 09 Novembre 2005 La Business Intelligence & le monde des assurances Karim NAFIE Regional Presales Manager EEMEA Operations
Plus en détailPartie I Stratégies relationnelles et principes d organisation... 23
Introduction......................................................................... 1 1. Définition........................................................................ 2 1.1 Le CRM comme processus
Plus en détailL'impact économique total (Total Economic Impact ) de PayPal France
L'impact économique total (Total Economic Impact ) de PayPal France Sebastian Selhorst Consultant TEI Forrester Consulting 29 Mars 2011 1 2011 Forrester Research, Inc. Reproduction 2009 Prohibited Forrester
Plus en détailNouvelle Agilité aux Points de Contact
Septembre 2010 Nouvelle Agilité aux Points de Contact Amé liorer la pertinence, la qualité et la cohére nce des interactions avec vos clients aux points de contact Karen Strugnell Market Segment Manager
Plus en détailIntégrer le CRM : quelle utilité, quels profits pour ma PME?
Conférence Applica - 22 avril 2002 Intégrer le CRM : quelle utilité, quels profits pour ma PME? Stéphanie WAILLIEZ Analyste CRM, CXP swailliez@cxp-international.com CXP en quelques mots et quelques chiffres
Plus en détailCréer un référentiel client grâce à Talend MDM
Créer un référentiel client grâce à Talend MDM Christophe Toum Product Manager Talend Connect 9 octobre 2014 Talend 2014 1 Sommaire Connaissez-vous vos clients? MDM et réconciliation des données Le processus
Plus en détailAgenda de la présentation
Le Data Mining Techniques pour exploiter l information Dan Noël 1 Agenda de la présentation Concept de Data Mining ou qu est-ce que le Data Mining Déroulement d un projet de Data Mining Place du Data Mining
Plus en détailLes 10 causes principales des problèmes de qualité de données
Les 10 causes principales des problèmes de qualité de données White Paper Sommaire Erreurs typographiques et données non conformes... 3 Obfuscation d informations... 4 Informatique traîtresse et fichiers
Plus en détailIl y a tellement de hype autour du big data que Gartner étudie un nouveau modèle ;-) Talend 2012 2
Big Data: au delà du Buzz Yves de Montcheuil @ydemontcheuil Il y a tellement de hype autour du big data que Gartner étudie un nouveau modèle ;-) Talend 2012 2 Hype Cycle Gartner Talend 2012 3 Big Data
Plus en détailSTRATÉGIE CLIENT : PROCESSUS D AFFAIRES. Alain Dumas, MBA, ASC, CPA, CA KPMG-SECOR
STRATÉGIE CLIENT : PROCESSUS D AFFAIRES Alain Dumas, MBA, ASC, CPA, CA KPMG-SECOR Alain Dumas, MBA, ASC, CPA, CA Associé ALAIN DUMAS Associé KPMG-SECOR 555, boul. René-Lévesque Ouest, 9 e étage Montréal,
Plus en détailRetour d expérience. Le rôle du Business Analyst chez Orange. Nadia Magarino & Christophe Dufour 29 avril 2015
Retour d expérience Le rôle du Business Analyst chez Orange Nadia Magarino & Christophe Dufour 29 avril 2015 Plus de 161 000 salariés à votre service mobile entreprises internet et fixe Plus de 161 000
Plus en détailEsri Location Analytics pour. la Banque. Etude de cas
Esri Location Analytics pour la Banque Etude de cas Améliorer la performance de la banque grâce à Esri Location Analytics Ce cas pratique détaille l intérêt de l usage de la location analytics (l analyse
Plus en détail" # $ % % & ' ( ) * +,! '()*+ *, + ' +' + ' ' -+ - +.+. /0 / 1 0 12 1 1 2 34+ 4 1 +. 50 5 * 0 4 * 0 6! "##$ % &!
"# $ %%& ' ( )*+, '()*+,'+''-++.+/0112134+1.50*406 "##$ %& 8CC "#$%& ' ( )* +,-./ 0 123 456+7 3 7-55-89.*/ 0 +3 *+:3 ;< =3 3-3 8 0 23 >-8-3 >5? //*/*0;* @A: *53,,3 / * $/ >B+? - 5, 2 34*56 7 /+#** //8
Plus en détailModèle de cahier des charges CRM
Modèle de cahier des charges CRM Vous trouverez dans ce modèle de cahier des charges les éléments généralement nécessaires au bon fonctionnement d un projet CRM. Chaque entreprise étant unique, il vous
Plus en détailEvry - M2 MIAGE Entrepôt de données
Evry - M2 MIAGE Entrepôt de données Introduction D. Ploix - M2 Miage - EDD - Introduction 1 Plan Positionnement du BI dans l entreprise Déclinaison fonctionnelle du décisionnel dans l entreprise Intégration
Plus en détailKaspersky Lab France Retour d expérience, intégration Marketo
Kaspersky Lab France Retour d expérience, intégration Marketo Cécile Feroldi Head of Marketing Kaspersky Lab France 16 juin 2015 Agenda 1. Le projet 2. L état des lieux 3. Les outils aux service d une
Plus en détailConseil opérationnel en organisation, processus & système d Information. «Valorisation, Protection et Innovation de votre Patrimoine Numérique»
"Innovation, Valorisation et Protection du Patrimoine Numérique!" Conseil opérationnel en organisation, processus & système d Information «Valorisation, Protection et Innovation de votre Patrimoine Numérique»
Plus en détailQU EST-CE QUE LE DECISIONNEL?
La plupart des entreprises disposent d une masse considérable d informations sur leurs clients, leurs produits, leurs ventes Toutefois ces données sont cloisonnées par les applications utilisées ou parce
Plus en détailRevenue Assurance : Pourquoi et comment maîtriser votre chaîne de revenu? Saunière Jean-Christophe Corcos Pascal Guédri Zouheir
Revenue Assurance : Pourquoi et comment maîtriser votre chaîne de revenu? Saunière Jean-Christophe Corcos Pascal Guédri Zouheir *connectedthinking 19 février 2008 Agenda Qu est-ce que le Revenue Assurance?
Plus en détailrepensez votre courrier transactionnel pour une nouvelle expérience clients
repensez votre courrier pour une nouvelle expérience clients La force du courrier papier en quelques chiffres 97 % des Belges relèvent leur boîte aux lettres tous les jours. 83 % ouvrent toujours le courrier
Plus en détailSurabondance d information
Surabondance d information Comment le manager d'entreprise d'assurance peut-il en tirer profit pour définir les stratégies gagnantes de demain dans un marché toujours plus exigeant Petit-déjeuner du 25/09/2013
Plus en détailCOMMUNIQUE DE PRESSE CONJOINT MODELLIS & DATAVALUE CONSULTING
COMMUNIQUE DE PRESSE CONJOINT MODELLIS & DATAVALUE CONSULTING 12/01/15 La Direction Financière du Groupe Chèque Déjeuner innove en optant pour une solution Cloud d élaboration budgétaire, gage d agilité
Plus en détailPrésentation GRILOG. Février 2013
Présentation GRILOG Février 2013 Sujet / Agenda Comment maximiser ses performances commerciales et services à l aide d un CRM métier Editeur/intégrateur? Agenda: La filière de l édition de logiciel : Les
Plus en détailPrésentation du métier d actuaire vie
06 Octobre 2010 Frédéric Daeffler 14/10/2010 Agenda Assurance vie : Produits concernés Actuaire produit : Tarification et conception d un produit Actuaire financier : Pilotage des résultats, Gestion actif-passif,
Plus en détailIntroduction Big Data
Introduction Big Data SOMMAIRE Rédacteurs : Réf.: SH. Lazare / F. Barthélemy AXIO_BD_V1 QU'EST-CE QUE LE BIG DATA? ENJEUX TECHNOLOGIQUES ENJEUX STRATÉGIQUES BIG DATA ET RH ANNEXE Ce document constitue
Plus en détailIFT 6261: L Analytique Web. Fares Aldik, Consultant principal, Analytique Web et optimisation Bell Marchés Affaires services d expérience client
IFT 6261: L Analytique Web Fares Aldik, Consultant principal, Analytique Web et optimisation Bell Marchés Affaires services d expérience client 2012 01 04 Analytique Web : une pratique multidisciplinaire
Plus en détailSOCIAL CRM: DE LA PAROLE À L ACTION
LIVRE BLANC SOCIAL CRM: DE LA PAROLE À L ACTION Découvrez comment le Social CRM peut travailler pour vous LIVRE BLANC SOCIAL CRM: DE LA PAROLE À L ACTION 2 À PROPOS Au cours des dernières années, vous
Plus en détailCes formations se font uniquement «Sur mesure» - Nous contacter. II - Techniques de vente «Avancées» - 6 ou 7 modules selon le concept vente
FORMATIONS COMMERCIALES MANAGEMENT Ces formations se font uniquement «Sur mesure» - Nous contacter I - Techniques de vente «Basic» - 6 modules II - Techniques de vente «Avancées» - 6 ou 7 modules selon
Plus en détailLe rôle d un CRM dans la gestion intégrée des services à la clientèle
LIVRE BLANC Le rôle d un CRM dans la gestion intégrée des services à la clientèle Quels sont les avantages d adopter uneapproche intégrée à la gestion de service. INTRODUCTION Lorsque vous pensez CRM,
Plus en détailMODELE DE MATURITE SOCIAL MEDIA MARKETING
Online Intelligence Solutions MODELE DE MATURITE SOCIAL MEDIA MARKETING Jean-Marie Camiade, knowledge manager Mélanie Claisse, product marketing manager WHITE PAPER SOMMAIRE INTRODUCTION 3 1. Modélisation
Plus en détailLe data mining et l assurance Mai 2004. Charles Dugas Président Marianne Lalonde Directrice, développement des affaires
Le data mining et l assurance Mai 2004 Charles Dugas Président Marianne Lalonde Directrice, développement des affaires AGENDA Qu est-ce que le data mining? Le projet et les facteurs de réussite Les technologies
Plus en détail25 October 2013 Dossier Confidentiel MTS CONSULTING ORCA. ORCA est une suite d outils d informatique décisionnel dédiée aux télécoms.
1 est une suite d outils d informatique décisionnel dédiée aux télécoms. C est un produit unique qui permet d accéder directement à vos multiples sources de données (Switch, IN, Facturation, Ventes, Comptabilité).
Plus en détailCREER UNE ENTREPRISE A JERSEY
CREER UNE ENTREPRISE A JERSEY Avant toute autre démarche, il faut avoir un «business plan» (projet professionnel) solide et bien conçu. Pour cela, il vous suffit de suivre les instructions ci-dessous :
Plus en détailAgenda. Le groupe Keyrus. Orange Tunisie. Présentation du projet. Choix initial de Talend Open Studio. Evolution de la plateforme. Nécessité de migrer
Keyrus Talend Connect Business case Orange Tunisie Agenda Le groupe Keyrus Orange Tunisie Présentation du projet Choix initial de Talend Open Studio Evolution de la plateforme Nécessité de migrer Réalisation
Plus en détailLIVRE BLANC. Comment bien préparer votre projet CRM sur le cloud. Septembre 2014
LIVRE BLANC Comment bien préparer votre projet CRM sur le cloud Septembre 2014 Groupe Hli 2014 Table des matières Table des matières I. Le contexte 1 II. Comment bien préparer votre projet CRM sur le Cloud
Plus en détailLa nouvelle donne de la relation client
La nouvelle donne de la relation client Du CRM analytique au CRM relationnel: Transactions commerciales Interactions entreprise/client sur la durée Du CRM relationnel au XRM : Clients & prospects Tous
Plus en détailLa Business Intelligence pour les Institutions Financières. Jean-Michel JURBERT Resp Marketing Produit
La Business Intelligence pour les Institutions Financières Jean-Michel JURBERT Resp Marketing Produit Agenda Enjeux des Projets Financiers Valeur de Business Objects Références Clients Slide 2 Des Projets
Plus en détailBI Open Source Octobre 2012. Alioune Dia, Consultant BI alioune.dia@openbridge.fr
BI Open Source Octobre 2012 Alioune Dia, Consultant BI alioune.dia@openbridge.fr 1 Le groupe, en bref 2004 Date de création +7M * Chiffre d affaires 2012 +80 Collaborateurs au 06/2011 35% Croissance chiffre
Plus en détailL Edition Pilotée XL
L Edition Pilotée XL Piloter son activité, une nécessité Processus décisionnel: «Exploiter les données de l entreprise dans le but de faciliter la prise de décision» Etre informé en permanence sur l état
Plus en détailANDSI Diner Débat du 17/11/2009. Enjeux et outils de Lutte contre la fraude. Ariel Aubry, Associé ariel.aubry@edifixio.
ANDSI Diner Débat du 17/11/2009 Enjeux et outils de Lutte contre la fraude Contact : Ariel Aubry, Associé ariel.aubry@edifixio.fr, 06 20 67 30 41 Agenda 1. Les Enjeux de la lutte contre la fraude 2. Les
Plus en détailDu Big Data au marketing opérationnel
001 011 000 011 1111 1 001 001 100 000 100 000 100 001 001 1110 110 0 001 00 1000 11001100 00110 11110011 0000 00 0001 0 0001 0000 0001 0110000 0001 0000 0001100 0 00111 10001 0000 0000 0 1 0000 0 0111000
Plus en détailFilière Fouille de Données et Décisionnel FDD (Data Mining) Pierre Morizet-Mahoudeaux www.hds.utc.fr/~pmorizet pierre.morizet@utc.
Filière Fouille de Données et Décisionnel FDD (Data Mining) Pierre Morizet-Mahoudeaux www.hds.utc.fr/~pmorizet pierre.morizet@utc.fr Plan Motivations Débouchés Formation UVs spécifiques UVs connexes Enseignants
Plus en détailLivre Blanc Oracle Mars 2013. Le guide ultime de la réussite d un Bureau des Projets (PMO) orienté business
Livre Blanc Oracle Mars 2013 Le guide ultime de la réussite d un Bureau des Projets (PMO) orienté business Introduction 1 Qu est-ce qu un PMO orienté business? 2 Les six facteurs clés de succès de l alignement
Plus en détailLes défis du développement du gouvernement électronique. Par Edwin Lau Résumé par Gérard Mongbé
Les défis du développement du gouvernement électronique Par Edwin Lau Résumé par Gérard Mongbé La révolution numérique a engendré une pression sur les gouvernements qui doivent améliorer leurs prestations
Plus en détailVision prospective et obstacles à surmonter pour les assureurs
smart solutions for smart leaders Le «Big Data» assurément Rédigé par Pascal STERN Architecte d Entreprise Vision prospective et obstacles à surmonter pour les assureurs Un avis rendu par la cour de justice
Plus en détailAvant-propos... Introduction... Première partie Comprendre : les concepts. Chapitre 1 La gestion des données de référence... 3
Table des matières Avant-propos..................................................... Introduction...................................................... XI XV Première partie Comprendre : les concepts Chapitre
Plus en détailConférence Big Data Paris
Conférence Big Data Paris Zouheir Guédri Directeur Consulting - PwC 20 Mars 2012 Consulting Academy February 2011 Agenda 1. Qu est-ce que la Big Data? 2. Que constatent les entreprises? 3. La Big Data,
Plus en détailBI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data
BI = Business Intelligence Master Data-Science Cours 3 - Datawarehouse UPMC 8 février 2015 Rappel L Informatique Décisionnelle (ID), en anglais Business Intelligence (BI), est l informatique à l usage
Plus en détailÀ PROPOS DE TALEND...
WHITE PAPER Table des matières Résultats de l enquête... 4 Stratégie d entreprise Big Data... 5 Intégration des Big Data... 8 Les défis liés à la mise en œuvre des Big Data... 10 Les technologies pour
Plus en détailVendre. PANdOre INTRODUCTION. But du vendeur : faire en sorte que tout se passe au mieux entre l entreprise et les clients/les partenaires.
Vendre PANdOre INTRODUCTION But du vendeur : faire en sorte que tout se passe au mieux entre l entreprise et les clients/les partenaires. Historique de la relation client-fournisseur : 1955-1965 : le fournisseur
Plus en détailLe pilotage et les outils du développement durable
Le pilotage et les outils du développement durable ANCI Création mars 2010 PRESENTATION DU GROUPE Les 4 engagements Présentation du Groupe PRESENTATION DU GROUPE Les 4 engagements 4 engagements prioritaires
Plus en détailRelever le challenge de la transformation numérique dans un contexte international
Relever le challenge de la transformation numérique dans un contexte international Dominique Gire Directeur Associé Novulys Didier Fleury Directeur Associé Novulys dominique.gire@novulys.fr didier.fleury@novulys.fr
Plus en détailXerox Au service du marketing d entreprise
Xerox Au service du marketing d entreprise Marketing Direct, 1 To 1, Transpromo Christophe Montané Xerox Global Services Page 1 ESC Lille 22 Octobre Seminaire Marketing Direct - Le Groupe Xerox en quelques
Plus en détailMercator 8 e édition, 2006, Cinquième partie - Chapitre 19 : Je me teste sur Le marketing des services
Mercator 8 e édition, 2006, Cinquième partie - Chapitre 19 : Je me teste sur Le marketing des services Ce chapitre comporte un quiz de 35 questions de difficulté variable, disponible sur le CD-ROM des
Plus en détailWEB ANALYSE: Outils de mesure des performances
WEB ANALYSE: Outils de mesure des performances VOS CONFÉRENCIERS 2014 WSI. All rights reserved. Agenda 1. A propos de WSI 2. Que doit-on mesurer et pourquoi? 3. Comment s y prendre devant la multiplicité
Plus en détailCette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le
Partie I BI 2.0 Cette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le SI classique avec l intégration de la
Plus en détailBig Data et Marketing : les competences attendues
Big Data et Marketing : les competences attendues Laurence Fiévet Responsable Marketing Corporate Oney Banque Accord LA DYNAMIQUE DU MARKETING Selon la définition de Kotler et Dubois, «Le marketing est
Plus en détailperformance commerciale
Logiciel GRC : Un outil au service de la performance commerciale Les Morning du WEB Juin 2014 Intervenant : Eric BLACHE Cabinet COFIJA CADRE EXPERT Eric BLACHE Cabinet COFIJA 35 ans d expérience dans les
Plus en détailChap 3 : La connaissance du client. I. Les fondements de la connaissance du client. Les principales évolutions sont résumées dans le tableau suivant :
Chap 3 : La connaissance du client I. Les fondements de la connaissance du client A. D une société de consommation à une société de consommateurs Depuis les années 1980, les mutations sociales ont eu d
Plus en détailDiagnostic CRM en 2 parties. Votre organisation a-t-elle besoin d un CRM? Quels sont vos besoins?
Diagnostic CRM en 2 parties Votre organisation a-t-elle besoin d un CRM? Quels sont vos besoins? Votre organisation a-t-elle besoin d un CRM? Perspective courte durée. L important c est la vente L approche
Plus en détailDes données à la connaissance client. A la découverte de la plateforme de connaissance client knowlbox
Des données à la connaissance client A la découverte de la plateforme de connaissance client knowlbox Livre blanc mai 2013 A l heure du Big Data, les entreprises s interrogent davantage sur leurs données.
Plus en détail2000 Ans pour la Démocratisation D
2000 Ans pour la Démocratisation D du CRM Reto M. Schibli SMARTrms - salesforce.com partner SMARTrms - Reto M. Schibli 30, ch. François-Chavaz CH-1213 Onex / Genève Mobile 078 732 81 74 Email rschibli@smartrms.com
Plus en détail1. Logiciel ERP pour les PME d ici... 3 2. Technologies Microsoft... 4 3. Modules disponibles... 5 3.1. Finance... 5 3.2. Analyses & BI... 6 3.3.
1. Logiciel ERP pour les PME d ici... 3 2. Technologies Microsoft... 4 3. Modules disponibles... 5 3.1. Finance... 5 3.2. Analyses & BI... 6 3.3. Vente et marketing... 7 3.3.1. Gestion de la relation Client
Plus en détailLIVRE BLANC. Smart data, scoring et CRM automatisé : Comment acquérir, qualifier et convertir ses prospects en clients
messaging LIVRE BLANC Smart data, scoring et CRM automatisé : Comment acquérir, qualifier et convertir ses prospects en clients SOMMAIRE Smart data, scoring et CRM automatisé : Comment acquérir, qualifier
Plus en détailBIG DATA et données externes dans les modèles de tarification
BIG DATA et données externes dans les modèles de tarification BIG DATA BIG DATA : Quelques clés Eric FROIDEFOND MAAF MBA CNAM ENASS en cours Intégration du BIG DATA dans la tarification en assurances IARD
Plus en détailGuide de référence pour l achat de Business Analytics
Guide de référence pour l achat de Business Analytics Comment évaluer une solution de décisionnel pour votre petite ou moyenne entreprise : Quelles sont les questions à se poser et que faut-il rechercher?
Plus en détailDakar, Sénégal 5-9 Mars 2006. Dr Joël Keravec MSH/RPM Plus - Brésil et représentant le Globa
éminaire pour les onsultants Francophones - estion des Approvisionments et des Stocks pour VIH, la TB et le Paludisme Assurance Qualité des Médicament s Dakar, Sénégal 5-9 Mars 2006 Dr Joël Keravec MSH/RPM
Plus en détailLES NOUVEAUX PARADIGMES DU MARKETING
Table des matières Master Recherche Management, Logistique et Stratégie Jean-Louis Moulins I. LA DEMARCHE MARKETING : CONTENU ET EVOLUTION 1. Le Protomarketing 2. Le Marketing Vente ou Marketing Commercial
Plus en détailGrégory Bressolles L E-MARKETING
Grégory Bressolles L E-MARKETING Conseiller éditorial : Christian Pinson Dunod, Paris, 2012 ISBN 978-2-10-057045-4 SOMMAIRE Avant-propos 5 CHAPITRE 1 Qu est-ce que l e-marketing? I COMMENT INTERNET A-T-IL
Plus en détailData 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients
Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients Frédérick Vautrain, Dir. Data Science - Viseo Laurent Lefranc, Resp. Data Science Analytics - Altares
Plus en détailLe décisionnel plus que jamais au sommet de l agenda des DSI
Le décisionnel plus que jamais au sommet de l agenda des DSI 9 juin 2011 www.idc.com Cyril Meunier IDC France Research & Consulting Manager Copyright 2008 IDC. Reproduction is forbidden unless authorized.
Plus en détailStratégie et Vision de SAP pour le secteur Banque- Assurance: Data-Management, BI, Mobilité
Stratégie et Vision de SAP pour le secteur Banque- Assurance: Data-Management, BI, Mobilité Patrice Vatin Business Development SAP FSI Andrew de Rozairo Business Development Sybase EMEA Septembre 2011
Plus en détailA. Le contrôle continu
L audit d achat est une action volontaire décidée par l entreprise avec pour objet d apprécier la qualité de l organisation de sa fonction achats et le niveau de performance de ses acheteurs. L audit achat
Plus en détailLe S.I.M. Le S.I.M. Définition a. S.I.M. ou S.I.C. S.I.M. S.I.C. Le S.I.M. Définition a. S.I.M. ou S.I.C. Définition
Le S.I.M. Définition a. S.I.M. ou S.I.C. b. Utilisation commerciale c. Contenu Forme Méthode Sources d information a. S.I.M. ou S.I.C. ou S.I.M. S.I.C. Système d Information Marketing Système d Information
Plus en détailLa Performance Digitale en Business to Business
La Performance Digitale en Business to Business En quoi la performance digitale B2B et son optimisation, est-elle différente d une stratégie digitale B2C? Florent Bourc his - Marketing Stratégique - 2015
Plus en détailWebinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data
Webinar EBG Nouvelles perspectives d'exploitation des données clients avec le big data Approches & opportunités face aux enjeux de volume, variété et vélocité France, 2012-2014 28 mars 2013 Ce document
Plus en détailL AUDIT INTERNE DES COMPAGNIES D ASSURANCES. TRANSVERS CONSULTING L'audit des compagnies d'assurances 2005 1
L AUDIT INTERNE DES COMPAGNIES D ASSURANCES 2005 1 Séminaire - Atelier L audit interne dans l assurance 1 ère communication : Généralités sur l audit interne 2 ème communication : L audit interne des compagnies
Plus en détailLe terme «ERP» provient du nom de la méthode MRP (Manufacturing Ressource Planning) utilisée dans les années 70 pour la gestion et la planification
Séminaire national Alger 12 Mars 2008 «L Entreprise algérienne face au défi du numérique : État et perspectives» CRM et ERP Impact(s) sur l entreprise en tant qu outils de gestion Historique des ERP Le
Plus en détailMaîtriser les mutations
Maîtriser les mutations Avec UNE Supply chain AGILE La réflexion porte ses fruits www.cereza.fr TALAN Group Notre savoir-faire : maîtriser les mutations et en faire une force pour l entreprise Cereza,
Plus en détailBI SWISS FORUM (ecom / SITB)
2015 04 21 - GENEVA BI SWISS FORUM (ecom / SITB) LE BIG DATA A L ASSAUT DES ZONES DE CONFORT TECH ET BUSINESS WWW.CROSS-SYSTEMS.CH GROUPE MICROPOLE 1100 COLLABORATEURS DONT 130 EN SUISSE +800 CLIENTS 27
Plus en détailDynamiser la performance commerciale des réseaux : une affaire de bonnes pratiques!
Dynamiser la performance commerciale des réseaux : une affaire de bonnes pratiques! les facteurs exogènes n ont pas un pouvoir explicatif déterminant de l efficacité commerciale d un point de vente «j
Plus en détailDes Données de Qualité Exploitez le capital de votre organisation
Des Données de Qualité Exploitez le capital de votre organisation Un livre blanc de JEMM research Janvier 2008 - Informatica 2008 Table des matières Introduction... 1 Le capital de l entreprise... 2 Le
Plus en détailSOLUTION DE GESTION COMMERCIALE POUR IMPRIMEURS
SOLUTION DE GESTION COMMERCIALE POUR IMPRIMEURS ENJEU: PRODUCTIVITÉ ET EFFICACITÉ COMMERCIALE DES BESOINS, UNE SOLUTION Pour un imprimeur de petite ou moyenne taille, le devisage est complexe o Chaque
Plus en détailTOUT SAVOIR SUR. ... le lead nurturing TOME 1. Qu est-ce que le lead nurturing? ie.
TOUT SAVOIR SUR... le lead nurturing TOME 1 ie. Qu est-ce que le lead nurturing? Le lead nurturing, un enjeu majeur pour les entreprises Pour 66% des responsables marketing, la génération de lead est une
Plus en détailEnterprise Data Quality : fiabilisez vos processus E-Business Suite en améliorant la qualité des données
Enterprise Data Quality : fiabilisez vos processus E-Business Suite en améliorant la qualité des données Sommaire 1 2 3 4 Introduction : enjeux de la qualité de données Enterprise Data Quality : positionnement
Plus en détailIBM SPSS Direct Marketing
IBM SPSS Statistics 19 IBM SPSS Direct Marketing Comprenez vos clients et renforcez vos campagnes marketing Points clés Avec IBM SPSS Direct Marketing, vous pouvez : Comprendre vos clients de manière plus
Plus en détailRÉFLEXION STRATÉGIQUE QUANT À LA MISE EN PLACE D'UN PROJET E-BUSINESS
RÉFLEXION STRATÉGIQUE QUANT À LA MISE EN PLACE D'UN PROJET E-BUSINESS REMARQUES PRÉLIMINAIRES Ces questions ont un double objectif. D'une part, mieux cerner les tenants et aboutissants de votre projet
Plus en détail