Keep calm and love Data
J'ai le plaisir de vous faire partager quelques travaux, études, articles et autres spécifications inspirés par mon activité professionnelle, à savoir le domaine de la gestion de la donnée sur les entreprises (B2B Data) et de sa restitution.
Ayant été en charge du produit Pointrisk pour Altares D&B sur près de 15 années, solution de requêtage sur des critères marketing, capitalistique et financiers; j'ai sans cesse cherché à optimiser la valeur des données brutes que les sources légales (INSEE, INPI, Greffes, Bodacc, etc.) diffusent. Le produit pointrisk n'existant plus (depuis le 1er juillet 2018), je me permets de faire continuer à vivre une partie infime de ces 15 années en partageant ces reflexions et travaux, ainsi que pour ma passion autour de la data.
La plupart de ces travaux tournent donc autour de la vulgarisation de la data B2B, de la gestion de projet surtout sur les prémisses du concept de la datavisualisation (concept méconnu à la fin des années 2000 quand j'ai commencé mes analyses et premiers rapports axés sur la Dataviz) ainsi que sur la gestion des nomenclatures, car l'un ne va pas sans l'autre.
Matrices
- Matrice Go / NoGo: Matrice décisionnelle déterminant le potentiel de réussite d'un projet, à partir d'un axe de motricité (freins / accélérateur) et d'opérabilité (simple / complexe).
- Matrice de catégorisation d'entreprises: Matrice Excel pour application du statut économique de l'entreprise (PME, ETI ou GE) selon le tryptique "Effectif, CA et total Bilan".
- Matrice vierge d'analyse financière et de benchmark d'entreprises; pour lire verticalement les données d'un tableur
Etudes et Analyses
- Reporting d'activité: Dataviz de reporting d'activités afin de donner une vision synthétique de l'activité de fonction support au commerce (pour les pre-sales; post-sales et chefs de projet)
- La nomenclature NAF (ou APE) de l'INSEE: revue de la nomenclature NAF avec un meta-classement at ajouts d'informations pertinentes à chaque code APE
- Les entreprises en France Quel est le poids des Grandes entreprises face aux millions de PME et d'entrepreneurs?
- Analyse de portefeuille d'entreprises: datavisualisation d'un portefeuille d'entreprises (version 8), avec en exemple une étude sur les sociétés bénéficiant de la clause légale sur les TUP.
Articles
- RGPD - les questions et réponses à apporter: quels sont les 6 points légaux auxquels vous devez répondre, les points d'attention sur les données factuelles, de qualification et d'interprétation que vous stockez et enfin vos obligations de moyens, par rapport aux personnes concernées.
- Fraude - Principes pour lutter contre la fraude: Quelques rappels sur la typologie des fraudeurs et comment réduire la fraude au sein d'une entreprise.
- Open-Data - Quelques pistes pour mieux gérer les données de la Répulique Numérique par la web-sémantique, au sein de votre data-hub et dans votre data-lake.
Article remanié et également disponible pour le salon BigData 2019.
- OpenData: Open bar ou tri à l’entrée? Mon interview sur le blog d'Altares
- Au fait, c'était quoi le DVDrisk et pointrisk?, ce produit que j'ai développé et porté durant plus de 10 ans. Une belle histoire et de grands mercis aux personnes qui y ont participé à ce projet.
- "Dis papa", en quoi consiste ton métier d'ingénieur avant-vente? Je vous propose une petit revue de ce profil métier qui me convient parfaitement: de la technique, du marketing, de la gestion de projet et du commerce!
- L'ADN de la Data et sa sémantique dans un CRM: C'est sur la véracité et l'unicité de la référence client que l'on construit un CRM efficace.
- Les bonnes pratiques et les bonnes règles sur la gestion de la donnée, que cela soit dans une optique de CRM ou de gestion MDM.
- De l'intérêt du recadrage de votre CRM et d'avoir un score "qualité" sur vos comptes. Donner une note à chacune de vos fiches clients.
Video
Remarques:
A noter que sur les études et analyses, je présente des chiffres sur la volumétrie des entreprises en France. Toutes ces calculs et données sont disponibles dans l'Open-Data. Vous pourrez aisemment revalider ces volumétries, dans le cas où mon étude n'a pas été mise à jour.
Vue modélisée de la B2B Data
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