Offre conseil

Audit Data —
évaluez votre maturité data

Q: C'est quoi la maturité data et comment se mesure-t-elle ?

La maturité data désigne le niveau auquel une organisation gère et valorise ses données de manière fiable. Elle se mesure sur plusieurs dimensions : qualité des données, gouvernance, outils, compétences et culture data. Notre audit attribue un score sur chacune de ces dimensions, comparé aux benchmarks sectoriels.

Q: Faut-il choisir l'audit fonctionnel, technique ou avancé ?

L'audit fonctionnel s'adresse aux directions métier confrontées à des problèmes de gouvernance ou d'adoption. L'audit technique s'adresse aux équipes IT face à des pipelines instables ou des questions de conformité RGPD. L'audit avancé combine les deux et est recommandé pour une transformation data ambitieuse.

Q: Nos projets IA sont bloqués — l'audit peut-il nous aider ?

Oui. La majorité des projets IA échouent sur la donnée, pas sur l'algorithme. L'audit évalue si votre patrimoine data est prêt : qualité, cohérence entre sources, traçabilité, conformité. Il produit un plan de remédiation priorisé pour donner à vos projets IA les fondations nécessaires.

Q: Combien de temps mobilise-t-on nos équipes ?

2 à 3 jours au total, répartis sur 2 à 6 semaines selon la formule. L'audit s'appuie sur 3 ateliers : lancement (demi-journée), collecte (1 journée) et restitution. Entre ces ateliers, nos consultants travaillent de manière autonome.

Q: Qu'est-ce qu'on reçoit concrètement à la fin de l'audit ?

Un rapport avec scoring de maturité par dimension, cartographie visuelle des blocages, benchmark sectoriel et roadmap priorisée par impact et faisabilité. La restitution se fait en session avec vos parties prenantes. Les formules Technique et Avancée incluent des recommandations outillées.

Q: L'audit data et le schéma directeur, c'est la même chose ?

Non. L'audit est un diagnostic (où en sommes-nous ?). Le schéma directeur est un plan stratégique (où voulons-nous aller ?). L'audit est le point de départ naturel d'un schéma directeur. Les deux missions peuvent s'enchaîner dans une logique de continuité.

Mesurez votre niveau de maturité sur les aspects stratégiques, culturels et opérationnels. Identifiez vos points faibles et construisez une feuille de route claire vers une organisation data-driven.

Découvrir nos offres

Pourquoi

Pourquoi réaliser un audit Data ?

Vous investissez dans la data, mais est-ce que ça paye ?

Des outils déployés, des équipes formées, des dashboards créés — et pourtant les décisions se prennent encore à l'intuition. L'audit révèle l'écart entre l'investissement consenti et la valeur réellement produite.

Tout le monde se plaint des données, personne ne sait pourquoi

Les métiers n'ont pas confiance dans les chiffres, l'IT pense que tout fonctionne. L'audit met des mots précis sur des frustrations floues et identifie les vrais blocages.

Avant de refaire, comprendre ce qui ne marche pas

Changer d'outil sans comprendre les usages, c'est reproduire les mêmes erreurs avec un budget plus élevé. L'audit pose un diagnostic honnête avant toute décision d'investissement.

La maturité data, ça se mesure

Une organisation data-driven ne se décrète pas. Elle se construit étape par étape, à partir d'un état des lieux objectif. L'audit vous donne un score, un benchmark sectoriel et une feuille de route réaliste.

Une base solide pour vos projets IA

Les projets IA échouent rarement sur l'algorithme — ils échouent sur la donnée. L'audit identifie si votre patrimoine data est prêt à alimenter des modèles fiables, ou s'il faut d'abord assainir.

Nos offres

Deux approches selon vos enjeux

Audit fonctionnel

Processus & pratiques data

Analyse de vos processus et pratiques de gestion des données pour maximiser leur valeur tout en évaluant leur niveau de maturité. Idéal pour les directions métier et data offices.

Identifier les erreurs et lacunes de qualité : doublons, informations manquantes ou incohérentesVérifier l'adoption et l'utilisation des outils data par les équipes métiersAnalyser la gouvernance des données : accès, politiques de validation, conformité réglementaireÉvaluer la collaboration entre les équipes IT et métiers

Audit technique

Infrastructure & outils data

Évaluation de l'efficacité de votre infrastructure et de votre contribution à la maturité data globale. Conçu pour les équipes IT et techniques.

Évaluation des pipelines de données : qualité, transformation et intégrationAnalyse des performances techniques : traitement des flux, scalabilité et temps de réponseVérification des outils et configurations : ETL/ELT, bases de données, cloud, middlewareSécurité et conformité : contrôle des accès, audit des permissions, respect du RGPD

Tarifs

Choisissez l'offre qui vous convient

Audit Data Fonctionnel

7 000 € HT

2 à 3 semaines

Une analyse ciblée de vos processus et pratiques de gestion des données pour maximiser leur valeur opérationnelle.

Audit des processus et pratiques data

Évaluation de l'adoption et de la culture data

Analyse de la gouvernance et de la conformité

Rapport de maturité + roadmap priorisée

Audit Data Technique

8 000 € HT

2 à 4 semaines

Une analyse approfondie de votre infrastructure et des outils de gestion des données pour garantir des flux performants et sécurisés.

Audit de l'infrastructure et des pipelines data

Analyse des performances et de la scalabilité

Revue sécurité, accès et conformité RGPD

Rapport technique + recommandations outillées

Audit Data Avancé

15 000 € HT

4 à 6 semaines

Une évaluation complète combinant les audits fonctionnel et technique pour aligner vos données sur vos priorités stratégiques tout en garantissant une infrastructure performante.

Tout l'Audit Fonctionnel + Tout l'Audit Technique

Benchmark sectoriel de votre maturité data

Atelier de restitution avec les parties prenantes

Roadmap complète stratégique + technique

Méthode

3 ateliers, 6 étapes

01Atelier 1 — ½ journée

Réunion de lancement avec vos équipes clés (IT, métiers, data). Compréhension des ambitions stratégiques, défis opérationnels et attentes.

Cartographie des processus et interactions entre équipesIdentification des flux et sources de donnéesDéfinition du périmètre d'audit

02En interne

Structuration méthodique de l'audit avec objectifs précis, ressources nécessaires et livrables attendus.

Matrice de priorisation des points critiquesCalendrier détaillé partagé avec vos équipesAllocation des ressources et périmètre définitif

03Atelier 2 — 1 journée

Constitution d'un état des lieux précis via des entretiens ciblés et l'analyse des documents et logs existants.

Entretiens avec les parties prenantes clésAnalyse des politiques de gouvernance et logsIdentification des forces et obstacles

04En interne

Évaluation approfondie de votre niveau de maturité data et comparaison avec les standards du secteur.

Scoring de maturité sur grille objectiveÉcarts vs pratiques data-driven de référenceBenchmark sectoriel contextualisé

05Atelier 3 — restitution

Livraison d'un rapport détaillé et présentation des résultats lors d'un atelier de restitution avec vos parties prenantes.

Synthèse claire + cartographie visuelle des constatsRecommandations concrètes et opérationnellesRoadmap priorisée par impact et faisabilité

06Accompagnement continu

Nos équipes restent mobilisées pour assurer la mise en œuvre des recommandations et garantir leur bon fonctionnement dans le temps.

Points de suivi réguliers sur l'avancementAjustement des processus en fonction des résultatsMontée en maturité data dans la durée

Prenons rendez-vous

Vous souhaitez être audité dès maintenant ?

Évaluez et optimisez vos systèmes, processus ou stratégies Data. Contactez-nous pour planifier un audit adapté à vos besoins et faire évoluer votre organisation vers une maturité data optimale.

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Questions fréquentes

Tout ce que vous voulez savoir sur l'audit Data

Les questions que nos clients posent le plus souvent avant de se lancer.

C'est quoi la maturité data et comment se mesure-t-elle ?

La maturité data désigne le niveau auquel une organisation valorise ses données de manière fiable. Notre audit attribue un score sur chacune de ces dimensions.

Faut-il choisir l'audit fonctionnel, technique ou avancé ?

L'audit fonctionnel s'adresse aux directions métier et data offices qui veulent comprendre pourquoi les données ne sont pas utilisées ou pas fiables : problèmes de gouvernance, adoption insuffisante des outils, manque de confiance des équipes dans les chiffres. L'audit technique s'adresse aux équipes IT confrontées à des pipelines instables, des performances dégradées ou des questions de conformité RGPD. L'audit avancé combine les deux — c'est notre recommandation quand les blocages touchent à la fois les usages et l'infrastructure, ou quand vous préparez une transformation data ambitieuse.

Nos projets IA sont bloqués — l'audit peut-il nous aider ?

Oui, et c'est l'un des cas d'usage les plus fréquents. La majorité des projets IA n'échouent pas sur l'algorithme — ils échouent parce que les données d'entraînement sont incomplètes, incohérentes ou mal gouvernées. L'audit évalue si votre patrimoine data est prêt : qualité, complétude, cohérence entre sources, conformité réglementaire. Il produit un plan de remédiation priorisé pour donner à vos projets IA les bases nécessaires.

Combien de temps mobilise-t-on nos équipes ?

L'audit est structuré autour de 3 ateliers pour limiter la charge : une demi-journée de lancement avec les équipes IT, métiers et data, une journée de collecte avec les référents techniques et fonctionnels, et une session de restitution des résultats. Entre ces ateliers, nos consultants travaillent de manière autonome. Comptez 2 à 3 jours de mobilisation au total pour vos équipes, répartis sur 2 à 6 semaines selon la formule.

Qu'est-ce qu'on reçoit concrètement à la fin de l'audit ?

Un rapport d'audit complet avec : un scoring de maturité par dimension (gouvernance, qualité, infrastructure, culture, usages), une cartographie visuelle des blocages identifiés, un benchmark sectoriel pour vous situer par rapport à vos pairs, et une roadmap priorisée par impact et faisabilité. Tout est présenté en session de restitution avec vos parties prenantes. Les formules Technique et Avancée incluent des recommandations outillées.

L'audit data et le schéma directeur, c'est la même chose ?

Non, mais l'un prépare l'autre. L'audit data est un diagnostic : il répond à la question "où en sommes-nous ?". Le schéma directeur est un plan stratégique : il répond à "où voulons-nous aller et comment ?". L'audit est le point de départ naturel d'un schéma directeur — on ne peut pas fixer une cible ambitieuse sans un état des lieux honnête. Les deux missions peuvent s'enchaîner si votre objectif est une feuille de route data à 2-3 ans.

Audit Data —évaluez votre maturité data

Pourquoi réaliser un audit Data ?

Deux approches selon vos enjeux

Choisissez l'offre qui vous convient

3 ateliers, 6 étapes

Vous souhaitez être audité dès maintenant ?

Tout ce que vous voulez savoir sur l'audit Data

Audit Data —
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