Comment Caceis, filiale du Crédit Agricole, valorise ses données grâce à DigDash

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    DigDash éditeur spécialisé dans le Business Intelligence aide les entreprises et organismes publics à transformer leurs données en tableaux de bord visuels et interprétables.
  • Éditeur spécialisé dans la Business Intelligence depuis 2007, DigDash entend permettre aux entreprises et aux organismes publics de fouiller (“Dig”) au sein de leurs données, de les analyser et de les comprendre, pour, in fine, les restituer sous formes de graphiques ou d’objets visuels facilement interprétables (“Dashboard”). Caceis, la filiale du Crédit Agricole, a adopté la solution et s’en réjouit aujourd’hui. Voici pourquoi...

    DigDash permet, en effet, de créer des tableaux de bord sur tous les aspects et les activités de l'entreprise (des RH à la finance interne, en passant par les données clients) et d’avoir une vision complète des données. “Il est possible de tout envisager et ainsi de mettre en exergue des informations cachées, car la solution s’adapte aux besoins du client”, précise Antoine Buat, dirigeant fondateur de Digdash. “Et pour faciliter la diffusion et la consommation de ces données, DigDash peut les mettre en scène en les partageant sur un intranet, en créant des vues interactives ou des dashboard dans différents formats”. 

    Les atouts de DigDash

    Ce qui fait la force de DigDash, c’est aussi :

    • sa flexibilité de déploiement. La solution peut être déployée on premise et dans le cloud. Tout dépend de la stratégie de l’entreprise et de ses choix financiers.
    • sa souveraineté. Il s’agit d’une solution 100% française avec des données hébergées en France. Elle échappe donc aux exigences du FISA (Foreign Intelligence Surveillance Act) et du Cloud Act. 
    • ses capacités et sa scalabilité. La solution est capable de supporter un nombre d’utilisateurs très importants et de gérer de gros volumes de données. 
    • sa facilité de prise en main. La solution permet aux utilisateurs métier d’être rapidement autonomes, mais elle peut aussi s’adapter aux analystes grâce à une interface spécifique de transition qui les met à l’aise pour être créateur d’informations. Elle convient également aux utilisateurs avancés ou “modeleurs de données” afin qu’ils puissent valoriser l’information.
    • son puissant moteur d’analyse, ses moteurs LLM et ses algorithmes d’IA. Ils facilitent et accélèrent le travail de l’utilisateur à la fois pour le requêtage en langage naturel (il est dès lors très simple de produire un tableau et un graphique en fonction des données disponibles), mais aussi pour la catégorisation des données et leur prédictibilité (il est possible de s’appuyer sur l’historique des données afin d’obtenir une modélisation prédictive et ainsi anticiper l’avenir…). 

    DigDash se met au service de Caceis

    Filiale du Crédit Agricole spécialisée dans la fourniture de services financiers aux investisseurs institutionnels, Caceis a décidé d’adopter DigDash Enterprise afin de créer un portail extranet sécurisé dédié à ses clients et de mettre en place une plateforme analytics. Tout est parti d’un besoin exprimé par les clients de Caceis. Ces derniers souhaitaient un portail unique, leur permettant d’avoir une vision consolidée de toutes leurs activités et de consulter des dashboards pour connaître leur situation à chaque instant. 

    Un portail extranet dédié au client

    L’établissement a donc décidé de créer un portail extranet dédié, baptisé OLIS. Sauf que l’équipe IT s’est rapidement heurté à un important problème de performance : les utilisateurs devaient, en effet, chercher des données disséminées, faire des jointures entre différentes bases, etc. Pour y remédier, Caceis a opté pour une architecture data centric, avec un data lake dans lequel sont centralisés tous les échanges et toutes les business lines (soit 26 To de données), ce qui limite les problèmes de performance et augmente la valeur des données. 

    Une dataviz à améliorer

    Côté dataviz, les outils existants présentaient des limitations. “Nous voulions attribuer un grand nombre de licences clients, mais nous avions un forfait limité et nous subissions des ralentissements, explique l’équipe IT de Caceis. Nous avions donc besoin de davantage de liberté dans la gestion des utilisateurs, mais aussi d’un outil plus performant et plus rapide”. Après étude, il s’est avéré qu’un développement en interne était trop complexe et trop coûteux. DigDash a donc été challengé et un PoC a été mis en place afin de tester la capacité de la solution autour de 3 axes : 

    • La sécurité, autrement dit la confidentialité des données clients, mais aussi la configuration du SSO, permettant une authentification automatique de chaque client.
    • L’infrastructure et la performance, ce qui inclut l’installation complète sur les machines de Caceis et des temps d’affichage réduits. 
    • L’aspect responsive. Caceis avait besoin de dashboards compatibles avec tous les types d’écrans. DigDash a répondu aux attentes, avec en plus une installation technique rapide et une prise en main facile pour notre équipe IT. 

    “Avec DigDash, nous disposons d’une licence avec un nombre maximum d’utilisateurs beaucoup plus élevé. Quant au temps de réponse et d’affichage des dashboards, il est aujourd’hui nettement supérieur” confirme l’équipe IT. 

    Une satisfaction maximale

    Pleinement opérationnel depuis 2 ans au sein de l’établissement financier, DigDash a su séduire les utilisateurs internes comme les clients. Actuellement, plusieurs tableaux de bord sont opérationnels et plus de 300 personnes (180 en interne dont l’équipe IT, mais aussi des opérationnels issus des différentes business lines, et 150 en externe) utilisent et apprécient l’outil. L’objectif de Caceis étant d’avoir 3 000 utilisateurs à terme. 

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    Rencontre avec Stéphane Roder, le fondateur du cabinet AI Builders, spécialisé dans le conseil en intelligence artificielle. Également professeur à l’Essec, il est aussi l’auteur de l’ouvrage "Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise" (Éditions Eyrolles). Pour lui, "l’intelligence artificielle apparaît comme une révolution pour l’industrie au même titre que l’a été l’électricité après la vapeur".