1. Contexte
L’entreprise, un leader de la marketplace européenne spécialisée dans l’amélioration de la maison, connaissait une croissance accélérée au moment du COVID. La data avait historiquement joué un rôle clé dans la performance et l’innovation du groupe.
Mais au moment de la prise de fonction du Chief Data Officer, la Data Factory se trouvait dans une situation critique :
- perçue comme un service isolé,
- structure interne devenue autarcique,
- forte souffrance des équipes,
- éloignement des métiers,
- faible reconnaissance interne,
- absence de gouvernance structurée,
- absence de KPIs unifiés,
- manque d’alignement avec le top management,
- dégradation de la capacité à produire des assets utiles.
La mission consistait à reconstruire la valeur data, organisationnellement, techniquement et culturellement, dans un contexte de forte pression opérationnelle.
2. Problématiques
- Organisation data en silo, déconnectée des métiers.
- Manque de gouvernance : KPIs inexistants, ownership flou, lineage absent.
- Data Factory souffrante : équipes en difficulté, perte de sens et de reconnaissance.
- Modèle de delivery inefficace, sans priorisation ni alignement global.
- Absence d’un cadre méthodologique commun (SAFe encore inexistant dans la data).
- Attentes fortes du C-Level : remettre la data à son niveau historique de performance.
3. Rôle et responsabilités
Chief Data Officer, avec une responsabilité end-to-end sur :
- gouvernance data,
- data engineering,
- data product management,
- BI & analytics,
- data science & IA,
- data ingestion / scrapping,
- qualité de la donnée,
- méthodologie & organisation,
- change management à l’échelle du groupe.
- Gestion des éditeur de logiciels data et platform Cloud
Mission menée à la fois pendant et après la période COVID, dans un contexte de forte croissance.
4. Actions menées
A. Désilotage complet de la Data Factory
- Redéfinition du rôle de chaque équipe data.
- Réintégration systématique dans les métiers :
- data engineers → produits métiers,
- BI → équipes opérationnelles,
- scrapping → performance commerciale,
- IA → use cases orientés croissance et efficacité.
- Changement de solution BI et réécriture des dashboards from Scratch plutot qu'une migration (KPI redéfinis, ergonomies repensées, Ownership complet)
B. Mise en place d’une gouvernance data complète
- Création des KPIs owners, règles de gestion et dictionnaires de données.
- Mise en place du data lineage, qualité de données, SLA dataset.
- Définition des rôles clés :
- Data Stewards,
- Product Managers Data,
- Data Owners métiers,
- gouvernance transverse.
- Analyse de couts / Valeur par data product
C. Mise en place du premier train SAFe dédié à la data
- Création d’un train SAFe complet uniquement pour la data (inédit dans l’entreprise).
- Cadence, rituals, backlog, PI Planning.
- Alignement C-Level indispensable pour garantir la gouvernance globale.
- Structure permettant de :
- prioriser correctement,
- donner de la visibilité,
- réduire l’autarcie,
- reconnecter la data au business.
D. Production d’actifs data à forte valeur
- Dashboards stratégiques pour la direction.
- Jeux de données industriels pour les produits data.
- Pipelines data fiabilisés.
- Produits IA, recommandations, scoring.
- Nouveaux produits data pour les opérations marketplace.
E. Revalorisation de la fonction data
- Travail psychologique & organisationnel de fond pour réduire la souffrance interne.
- Ralliement du C-Management au projet, clé du succès.
- Développement d’une culture d’équipe data solide, fédérée et reconnue.
- Restauration de la fierté et de l’impact de la Data Factory.
5. Transformation réalisée
Business
- Accélération de la prise de décision grâce à des KPIs fiables et reconnus.
- Alignement business–data renforcé.
- Capacité accrue de priorisation et de delivery.
Technique
- Data Factory industrielle et intégrée.
- Gouvernance complète (KPIs, stewardship, quality, lineage, FinOps).
- Pipelines et produits data modernisés.
Organisationnel
- Réduction massive du niveau de souffrance.
- Retour de la data dans les métiers.
- Collaboration fluide entre data, produit, tech et business.
- SAFe pleinement adopté et opérationnel au sein de la data.
KPIs réalistes
- Transformation réalisée en 12 mois (vs 2–3 ans en moyenne).
- Train SAFe opérationnel et adopté.
- Gouvernance data déployée à l’échelle.
- Hausse notable de la satisfaction interne des équipes data.
6. Leçons apprises
1. Une Data Factory isolée perd sa valeur.
La data doit vivre avec les métiers, pas à côté.
2. SAFe peut sauver la data si l’entreprise joue le jeu.
Le sponsoring C-Level a été déterminant.
3. La gouvernance n’est pas un luxe, mais un prérequis.
Les KPIs, la qualité et le lineage ont rétabli la confiance.
4. Le facteur humain est aussi critique que la technique.
La souffrance interne a été un signal d’alarme et un levier de transformation.
5. Une transformation rapide est possible avec un alignement total.
Ce qui prend habituellement des années a été réalisé en un an.
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