EXCELLENCE, DEMARCHE, MANAGEMENT DATA QUALITÉ, UN PILIER STRATÉGIQUE © DR En 2021, Bpifrance nomme Exakis Nelite comme Lauréat du projet Data Lake for Nuclear. de qualité. Si on calcule une disponibilité machine, on s’intéressera aux temps de marche et d’arrêt à cause des problèmes. Pour que la personne qui consulte cet indicateur puisse prendre des décisions avérées, on mettra alors un indicateur de qualité. Un pourcentage de fiabilité de la qualité de donnée sous-jacente (90 %, 85 %, 100 %) sera alors affiché à ce calcul d’indicateur. Ainsi, la personne qui lira l’analyse, pourra savoir si elle peut de fier à cet indicateur. En outre, nous renforçons les contrôles. Ainsi, à chaque instant sur les données, nous avons des rapports dès lors que nous avons des importantes phases de tests quand les outils sont installés en production. Nous nous impliquons, en effet, que les métiers. De A à Z, nous vérifions que le chemin de la data est bien respecté et qu’il n’y a pas de fautes dans les calculs et d’erreurs dans la remontée de la donnée pour ne pas induire dans une mauvaise direction. L’ANNÉE DERNIÈRE, VOTRE SOCIÉTÉ A ÉTÉ LAURÉATE DU PROJET DATA LAKE FOR NUCLEAR DANS LE CADRE DU PLAN DE RELANCE PROPOSÉ PAR LE GOUVERNEMENT FRANÇAIS. COMMENT CE PROJET INNOVANT VA-T-IL CONTRIBUER À LA QUALITÉ ET DE LA PERFORMANCE DES RÉALISATIONS NUCLÉAIRES ? Matthias Sanchez : Les contrôles non destructifs sont essentiels dans le monde du nucléaire, ils peuvent par exemple être visuels ou par onde. Ces scénarios sont des idéaux pour être soumis à des intelligences artificielles et venir renforcer le contrôle humain. L’objectif dans le cadre du projet D4N est de parvenir à mutualiser l’entrainement des algorithmes d’un même type pour en renforcer la précision sans pour autant échanger les données qui sont-elles, soumises à des législations précises. Le projet D4N ambitionne donc la mise en œuvre d’un Data Lake mutualisé entre acteurs du nucléaire permettant l’entrainement d’algorithme sans que les données ne soient accessibles, via un chiffrement homomorphe. » ● Propos recueillis par Valérie Brenugat Le management à distance Si le management à distance n’est pas nouveau, son déploiement a été réalisé à grande échelle pendant la crise sanitaire. Comment se positionner par rapport à son équipe ? Comment organiser le travail, garantir l’efficacité, la cohésion, la performance ; sans sacrifier le sens, l’épanouissement, la formation, la vision de long-terme ? Face à ces multiples challenges, cet ouvrage fournit des clés de compréhension et d’action aux managers confrontés à la distance structurelle ou partielle. Ce livre permettra aux managers de comprendre dans quel type de pratique de management à distance ils se positionnent. En réalisant un diagnostic de l’organisation, de leur pratique managériale et de leur équipe, ils pourront estimer les appuis et les freins au succès, et adopter un management efficace et agréable. Sonia Levillain accompagne les organisations afin de créer une performance durable pour toutes leurs parties prenantes. Elle enseigne aussi le management à l’IESEG School of Management. « La petite boîte à outils du management à distance », Sonia Levillain Desmarchelier, Dunod, 128 p, 16,90 € www.dunod.com 32 IQUALITÉ RÉFÉRENCES • N° 92 • Mars-Avril-Mai 2022
DATA QUALITÉ, UN PILIER STRATÉGIQUE EXCELLENCE, DEMARCHE, MANAGEMENT AVIS D’EXPERT Comment garantir l’authenticité et la propreté de la data ? La qualité des données est un levier incontournable pour pérenniser l’activité et le positionnement d’une entreprise. © DR Franck Diedic Responsable Qualité chez Logitrade Une démarche de Data Quality s’inscrit bien entendu dans un concept de “garbage in - garbage out” (GIGO), en effet, une mauvaise qualité de donnée à l’entrée d’un process conduit nécessairement à une mauvaise qualité de donnée de sortie. La machine à « transformer le plomb en or » n’est toujours pas née… Dans cette logique, si nous n’exploitons pas de bonnes informations, nous risquons de prendre des décisions inefficaces ou inadaptées à la situation. La complexité est donc de devoir garantir une data authentique, propre, actualisée et utilisable à tous les niveaux de l’organisation. « La machine à « transformer le plomb en or » n’est toujours pas née… » Dans un contexte où le volume de données circulant au sein de l’entreprise se multiplie, où les méthodologies déployées au sein de nos prestations se structurent, se professionnalisent et viennent accompagner l’amélioration continue du fonctionnement de nos organisations, la Data Quality est devenu un enjeu majeur. La création et l’utilisation de nouveaux produits et services digitaux place la Data Quality au centre des préoccupations grâce à des processus plus responsables et souvent bien plus économes que la blockchain. Associée au digital, elle peut devenir un levier afin de faciliter la participation des parties prenantes pour une posture collaborative de bout en bout. Des solutions existent aujourd’hui, consistant à la fois à intégrer de manière automatisée les bonnes données provenant directement des Partenaires, et de les utiliser ensuite au profit des Décideurs. Ceci permet de mener des actions ciblées, de développer une capacité d’anticipation accrue en atténuant par exemple les risques de litiges potentiels susceptibles de nuire à leur image, leur activité, leur performance. C’est notamment l’une des vocations de la plateforme BuyXSell développée par Logitrade, qui permet de sécuriser le flux d’achat dans sa complétude en digitalisant les process de bout en bout avec des données « propriétaires » des Partenaires Fournisseurs. Les données ne sont alors plus un simple élément additionnel, géré séparément dans un processus inefficace qui limite les ambitions des Décideurs les empêchant d’agir conformément à un besoin stratégique ou de pilotage global d’activité. Reste alors à sécuriser l’architecture ellemême du risque d’intrusion et de corruption de la data. Tests d’intrusion, ISO 27001, sensibilisation des acteurs, nombreux sont les dispositifs à mettre en œuvre pour « armer » les solutions. Franck Diedic QUALITÉ RÉFÉRENCES • N° 92 •Mars-Avril-Mai 2022 I33
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