Articles, analyses et retours d’expérience Data
Des contenus pensés pour les directions Data, DSI, métiers, recruteurs, ESN et entreprises qui veulent sécuriser leurs projets Data, BI, MDM, qualité de données et gouvernance.
Les derniers articles
Une sélection de contenus pour comprendre les facteurs de réussite des projets Data et identifier les bons leviers d’exécution.
Pourquoi un projet Data échoue rarement à cause de la technique
Dans beaucoup d’entreprises, les projets Data ne dérapent pas parce que les outils sont mauvais. Ils dérapent parce que le besoin est mal cadré, les responsabilités sont floues et l’alignement métier / IT n’est pas sécurisé.
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Pourquoi un projet Data échoue rarement à cause de la technique
Un article pour comprendre pourquoi la réussite d’un projet Data dépend autant du cadrage, de la gouvernance et du pilotage que de la solution technique choisie.
MDM, qualité de données, référentiels : les signaux d’alerte
Doublons, indicateurs contestés, référentiels multiples, règles de gestion floues : ces symptômes indiquent souvent qu’une gouvernance Data doit être structurée.
Chef de projet Data freelance : la valeur d’un profil hybride métier / IT
Faire appel à un chef de projet Data freelance permet de sécuriser rapidement le cadrage, la coordination, le delivery et la relation entre métiers, IT et éditeurs.
Vous avez un projet Data à cadrer, piloter ou sécuriser ?
HOCTOPY accompagne les entreprises sur leurs enjeux Data / IT : cadrage, gouvernance, MDM, qualité de données, référentiels, AMOA, coordination métier / IT / éditeurs et sécurisation du delivery.
Des ressources pour les projets Data, BI, MDM et gouvernance
Le blog HOCTOPY rassemble des articles destinés aux entreprises, directions Data, DSI, responsables métier, ESN et recruteurs qui souhaitent mieux comprendre les facteurs de réussite des projets Data.
Les contenus abordent des sujets concrets : pilotage de projets Data / IT, gouvernance des données, qualité de données, MDM, référentiels, AMOA Data, coordination métier / IT, cadrage, delivery, conduite du changement et adoption utilisateur.
L’objectif : partager une vision opérationnelle, structurée et pragmatique de la Data, issue de l’expérience terrain.