“Nous voulions être capables d’utiliser le traitement de données dans tous nos métiers, mais nous n’avions que des outils datés et disparates”, se remémore Benoît Raffin-Peyloz, directeur du département data et études de la Caisse d’Épargne Hauts de France. Début 2017, il se rend compte que la banque possède des volumes de données conséquents, en croissance, et réfléchit à un moyen d’acculturer les métiers à la donnée. “Ce que l’on cherchait, c’était donner le pouvoir aux différentes équipes d’utiliser leurs données facilement.”
Après une phase d’étude, Benoît Raffin-Peyloz constate que “dans le domaine des ETL [Extract-Transform-Load, technologie informatique dite intergicielle, qui permet de synchroniser de grandes quantités de données d’une source vers une autre, ndlr], il existe de nombreuses solutions très puissantes et très industrielles, mais celle-ci sont souvent axées uniquement vers les départements informatiques.” Elles sont trop complexes au goût du responsable, qui cherche plutôt à développer une approche self-service BI (business intelligence) ou self-analytic.
“Nous sommes convaincus qu’une entreprise ne peut devenir “data driven” que si elle embarque tous les métiers”, explique Benoît Raffin-Peyloz.