Conception de données

La base d'une réalisation de projet réussie.

Définissez les processus, structures et modèles de données avant de vous lancer dans votre projet de données. Qu'il s'agisse d'un projet de migration ou de gouvernance des données, de la création d'un identifiant client unique ou d'un partenaire à l'échelle du groupe, profitez de nos compétences en matière de conception de données pour votre projet individuel.

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Conception individuelle des données pour « penser en données »

La conception de données fait partie intégrante de la gestion des données. Elle se concentre sur la planification et la conception des structures et des modèles de données. Dans l'idéal, elle est réalisée en amont des projets de gestion des données clients, tels que la migration des données, la gouvernance des données ou les initiatives de qualité des données.

Lors de la mise en œuvre de tels projets, le raisonnement traditionnel de la simple gestion de projet ne suffit plus aujourd'hui. Il s'agit plutôt d'une nouvelle manière de « penser en données ». La conception de données en est la condition. Elle fournit des réponses à ces questions :

Thèmes

Quelle est la situation de départ des données sources (ACTUEL) ?
Comment les données devraient-elles être structurées à l'avenir (OBJECTIF) ?
À quoi ressemble le modèle de données à venir ?
Comment transférer les données dans ce nouveau modèle de données ?

Pour quels processus ou applications les données sont-elles nécessaires ?
Quels flux de données existent déjà, lesquels doivent être créés ?
Quels champs de données doivent être reliés ?

"En tant qu'experts en données de référence clients, nous tirons le meilleur parti de vos données et vous aidons à comprendre vos clients".

Sebastian Krebs, Head of Customer Success chez Uniserv

"En tant qu'experts en données de référence clients, nous tirons le meilleur parti de vos données et vous aidons à comprendre vos clients".

Sebastian Krebs, Head of Customer Success chez Uniserv

Conception de données pour vos défis spécifiques

Vous êtes par exemple confronté à la migration de données vers un nouveau système ou à la mise en place d'une gouvernance des données, à la création d'un identifiant unique du client ou d'un partenaire à l'échelle du groupe. Ou vous avez un autre projet de données clients ou de qualité des données devant vous. Cela implique beaucoup de changements, notamment au niveau des processus, des flux de données et des données. Comment procédez-vous ?

Exactement ! Votre première étape est la conception de données. Cela signifie que vous avez un état initial et un état cible. Pour cela, vous devez réfléchir à ce qui existe déjà et à la manière dont vous allez réussir la transition vers l'état cible. Pour ce faire, il convient de relier de nombreuses démarches différentes en un grand tout. Par exemple, il faut saisir les processus commerciaux qui sont actuellement utilisés. Il s'agit également de comprendre quels services sont impliqués et où se trouvent les données nécessaires.

Un service commercial, par exemple, est intéressé par les chiffres d'affaires, l'historique des achats, la solvabilité. Un service financier a quant à lui besoin de données de paiement et des interlocuteurs concernés. Ces différentes vues d'un seul et même ensemble de données ainsi que les différents besoins en données rendent la complexité évidente. Il est donc urgent de travailler avec précision. C'est exactement pour la conception de données que le modèle de procédures Uniserv existe. Il structure votre conception de données. Il garantit que vous n'oubliez rien d'important et que vous gardez toujours une vue d'ensemble.

Mesurer la qualité des données - 5 conseils pour plus de transparence

Lorsqu'il s'agit de la qualité de vos propres données, il n'y a souvent rien de plus qu'un vague pressentiment. Alors, comment rendre tout cela mesurable ?

Lisez le livre blanc d'Uniserv « Qualité des données mesurable » pour découvrir comment vous pouvez passer de l'intuition à la transparence en matière de qualité des données et la mettre à l'épreuve.