" Une meilleure exploitation de la data permet de soutenir la prise de décisions "

> Vous êtes, depuis 3 ans, data management officer pour la Caisse d'Epargne Grand Est Europe. Les banques ont l'habitude de jongler avec les données... Quel est le job d'un data management officer dans une banque ?

Effectivement, la data, ce n'est pas nouveau pour les banques mais il s'agit désormais d'accélérer l'utilisation de toutes ces données pour améliorer les process et appuyer la stratégie de l'entreprise. BPCE a créé une filière, dans toutes les entités du groupe, destinée à faire progresser la transformation de l'entreprise grâce à une meilleure exploitation de la donnée.

Ici, au sein de la Caisse d'Epargne Grand Est Europe, nous avons commencé à construire une démarche d'entreprise pour favoriser la transformation de l'ensemble de nos métiers. Mon travail est très transversal : il consiste à conduire et coordonner l'ensemble des travaux menés sur ce sujet de la data.

> Quel est l'enjeu de cette transformation pour l'entreprise ?

Les réglementations bancaires sont de plus en en plus nombreuses et exigeantes : Bale 2, Bale 3, Bale 4, BCBS 239, etc. La pression est poussée en matière de transparence, de robustesse des systèmes de reporting. L'enjeu de management de la donnée est donc énorme : nous devons être en capacité de mieux exploiter les données mais aussi de mieux maitriser nos process.

> Et plus spécifiquement, l'enjeu pour la fonction finance de la Caisse d'Epargne Grand Est Europe ?

Même si la banque était déjà très bien outillée, il y a toujours la nécessité d'optimiser nos processus. Un meilleur management de la data et la réduction de l'utilisation de la bureautique doivent permettre à la fonction finance d'accélérer encore la production de rapports et d'études d'une part, mais aussi de venir enrichir les analyses.

Ainsi, dans les premiers outils déployés par le groupe figuraient les outils de datavisualisation, pour lesquels la fonction finance a justement une forte appétence car ils permettent de jongler entre les différents axes d'analyses. Mais il existe une vraie problématique de préparation des données dans cette datavisualisation. Or, il n'y a rien de pire que de présenter joliment une information fausse. Une meilleure préparation des datas doit permettre de gagner du temps, être sûr des chiffres et multiplier les calculs.

> Sur quels outils techniques vous appuyez-vous ?

Nous avons investi dans la plateforme Alteryx l'année dernière, avec un déploiement ces derniers mois, durant la crise sanitaire. Elle nous a permis, par exemple, de mieux maîtriser les flux de données liées aux Prêts Garantis par l'État (PGE). La direction de la Caisse avait besoin de savoir exactement, plusieurs fois par jour, où nous en étions de l'octroi de PGE. Notre système de reporting ne permettait pas une vision en temps réel. Nous avons réussi à co-construire un dispositif de reporting industrialisé, dans une démarche transverse incluant le contrôle de gestion, la fonction risque, et les équipes de pilotage opérationnel. Ce nouveau système évite les réconciliations incessantes puisque la plateforme de gestion de données nous permet de croiser facilement les datas. Il s'agissait de notre premier pas significatif sur notre chemin de transformation de l'entreprise par la gestion de la donnée.

> Avez-vous d'autres exemples à citer ?

Nous travaillons aussi à l'enrichissement des données non exploitées dans nos process. Par exemple sur le financement vert. Historiquement, nous n'avions pas d'information structurée sur nos engagements dans l'économie verte. Aujourd'hui, c'est important pour l'entreprise de pouvoir disposer d'informations fiables et précises sur ce sujet.

Nous avons défini des priorités en matière de data, avec des objectifs à plus ou moins long terme. Mais l'objectif constant et numéro 1 est de réussir à fournir les bonnes informations nécessaires à la prise de décisions pertinentes.