Gestion de données
Le contexte
Les données d'une organisation sont dispersées entre plusieurs systèmes, avec des doublons, des champs incohérents et des définitions différentes d'une équipe à l'autre. Les décisions se prennent alors sur la base de données dont la fiabilité ou la définition n'est pas toujours claire, et chaque nouveau rapport demande un travail manuel pour réconcilier les sources.
Mon intervention
Je commence par clarifier ce que les données représentent réellement, et ce qu'elles doivent permettre de décider. Je structure les données pour qu'elles reflètent la manière dont les équipes travaillent et utilisent l'information, pas seulement la manière dont elle a été enregistrée à l'origine.
Je mets en place une gouvernance concrète, avec des règles claires sur qui saisit quoi, quelle source fait référence, où l'information doit être conservée et comment une correction remonte à la source plutôt que de rester isolée dans un rapport. Je construis aussi des tableaux de bord qui donnent une vue fiable et partagée, plutôt que des extractions ponctuelles qui diffèrent d'une personne à l'autre.
Un exemple concret
Sur mon projet personnel LudoExplorer, consacré à la recommandation de jeux de société, j'ai transformé un ensemble de données publiques volumineux et incohérent en une base structurée et enrichie, avec une classification pensée pour correspondre à la manière dont les utilisateurs cherchent réellement de l'information. Ce travail de structuration a précédé toute automatisation ou fonctionnalité d'intelligence artificielle.
Décrire mon projet. Vos données existent, mais leur fiabilité, leur définition ou leur origine fait débat ? décrivez le problème et voyons comment les rendre réellement utilisables.