Cas client Dassault Aviation : structurer la donnée dans l’aéronautique
Contexte et Enjeux
Dans un environnement où la digitalisation s’accélère, Dassault Aviation devait mieux exploiter une quantité croissante de données issues de toute la chaîne de valeur : conception, fabrication, finance, RH, supply chain et support.
L’enjeu initial portait sur la business intelligence et le pilotage de l’activité, avec la volonté de passer d’un reporting très opérationnel à des tableaux de bord plus visuels, interactifs et décisionnels.
- Faire face à la montée en puissance de la donnée dans l’ensemble de l’entreprise
- Améliorer le pilotage de l’activité grâce à des tableaux de bord plus décisionnels
- Réduire les ruptures entre métiers, processus et référentiels
- Poser les bases de futurs usages data et IA à forte valeur ajoutée
Les projets mis en œuvre
Déploiement de tableaux de bord de pilotage
Un premier ensemble de projets a consisté à mettre en place des tableaux de bord et des cockpits permettant aux métiers de mieux piloter leur activité. L’objectif était de remplacer des approches très manuelles, souvent fondées sur des exports et des consolidations, par des outils plus dynamiques, capables d’offrir une lecture plus claire et plus rapide de la performance.
Construction d’une vision transverse
Au fil des projets, les besoins se sont élargis à des vues 360° capables de croiser plusieurs sources de données. Cette approche a permis de mieux comparer les informations, d’identifier des incohérences et de faire ressortir les sujets de fond liés à la continuité numérique entre métiers.
Modélisation et fiabilisation de la donnée
Pour répondre à ces enjeux, un travail de modélisation des processus et d’alignement des données a été engagé. Cette démarche a notamment permis d’améliorer la compréhension des flux, de réduire certaines ruptures entre systèmes et de poser les bases d’une gouvernance plus robuste de la donnée.
Montée en puissance sur le MDM et l’IA
Dans la continuité de ces travaux, Dassault Aviation a également avancé sur des sujets de Master Data Management et sur de premiers usages concrets de l’intelligence artificielle, avec une approche pragmatique, progressive et orientée valeur métier.
1- Structuration des besoins data
2-
Modélisation et alignement des processus
3-
Déploiement des solutions de pilotage
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Technologies utilisées
Business Intelligence
- Tableaux de bord interactifs et pilotage décisionnel
Big Data
- Traitement de données massives et vision transverse
Master Data Management
- Alignement et fiabilisation des référentiels
Intelligence artificielle
- Assistants, algorithmes de similarité et usages métier
Résultats et Bénéfices
Les équipes métiers ont progressivement changé leur manière d’exploiter la donnée. Elles disposent aujourd’hui d’outils de pilotage plus lisibles, plus interactifs et plus adaptés à la décision.
- Un pilotage plus rapide et plus fiable
- Des tableaux de bord plus interactifs et décisionnels
- Une meilleure cohérence entre métiers, processus et données
- Une base plus solide pour les futurs usages data et IA
