Logo Adequancy
Espace Manager
« Vous êtes manager de transition, vous souhaitez vous inscrire ou vous connecter sur votre espace manager. Merci de sélectionner votre domaine d’expertise »

Podcast : Adequancy modernise le management de transition

Adequancy offre un nouveau souffle au management de transition. Entretien avec Anthony Baron.

Anthony Baron, cofondateur d’Adequancy est interviewé par Job Radio et revient sur le rôle d’Adequancy dans la modernisation du management de transition et dans la mise en relation entre managers de transition et décideurs.

Grâce à 10 plateformes digitales spécialisées sur les fonctions top et middle management, Adequancy regroupe plus de 3 900 managers de transition inscrits soit 1 tiers du marché français des managers indépendants actifs et disponibles. Les plateformes permettent aux décideurs de trouver les bons candidats pour répondre à leurs enjeux de transition, de transformation… Entretien.

Au programme de votre podcast :

  • Le management de transition, kesako ? à quels enjeux cela répond ?
  • Le rôle d’Adequancy pour fluidifier le marché du travail des indépendants
  • La transformation et la modernisation du secteur de management de transition
  • Management de transition, gage de qualité pour les missions auprès de nos clients ?
  • Présentation d’Adequancy, histoire, approche unique et perspectives

Ecoutez le podcast sur JobRadio, la web radio de l’emploi et de l’évolution professionnelle

Image associée

La gouvernance des données pour révéler le potentiel de vos datas…

Une donnée sans gouvernance, c’est une donnée sans intelligence

Paris, le 02 septembre 2019. Auteur : Hassan Lassri

Toutes les grandes entreprises historiques rêvent d’être comme Google, Facebook, Amazon, Uber ou Airbnb, mais il y a une caractéristique clé qui les sépare. Les premières n’avaient pas l’apprentissage machine (machine learning) dans leur ADN. Les secondes ont exploité ces technologies avancées dès leur début.

 

La donnée, une ressource transformée en un capital

Pour les entreprises nées avant Internet, les données constituaient une ressource informatique servant à la conduite des affaires internes regroupées dans ce qu’on appelle système d’information. À ce titre, les données ont été déléguées à la direction informatique pour les gérer au quotidien. Cette dernière avait pour mission de construire l’architecture de données globale, de choisir les fournisseurs des bases de données et de concevoir toutes les applications nécessaires pour rendre les données d’entreprise accessibles aux opérationnels et aux fonctionnels, parfois aux partenaires.

L’ère de la planification des ressources d’entreprise (ERP) permettait de gérer les données de la finance, de la chaîne d’approvisionnement, de la logistique et des ressources humaines. Après l’ère ERP, nous avons eu l’ère de la gestion de la relation client (CRM) pour gérer les données à des fins de marketing, de vente, de services et de support. Puis vint Internet qui déclencha une nouvelle ère avec les sites Web, les pages de médias sociaux et les applications mobiles téléchargeables.

Contrairement aux deux premières époques, l’ère Internet a donné naissance à un nouveau type de données et à de nouveaux processes qui sont totalement différents de ce dont les entreprises historiques avaient l’habitude : cookies, pixels, images, vidéos, etc. 

Google, Facebook, Amazon, Uber et Airbnb sont nés avec l’apprentissage automatique dans leur ADN. Dès le début, leurs analyses portaient non seulement sur le passé et le présent (ex., analyse des ventes passées et en cours) mais aussi sur ce qui pourrait se passer dans le futur (ex., prévision des ventes à venir). Dans le même temps, les analyses chez les entreprises historiques étaient limitées à ce qui se passait.

Mais les choses ont changé depuis l’avènement des mégadonnées (big data). Les entreprises historiques ont changé leur vision sur la donnée, d’une ressource simplement technique, à une ressource hautement stratégique, et ont commencé à embaucher des spécialistes de la donnée avec des titres hétérogènes : data minersdata analystsdata scientists… Malgré ce changement de vision, les entreprises historiques continuent à la traîne derrière les GAFA et les autres entreprises digitales qui sont déjà entrés dans l’ère de l’apprentissage profond (deep learning), version encore plus sophistiquée de l’apprentissage machine.

La question que se poserait un lecteur attentif est de savoir pourquoi les entreprises historiques sont toujours à la traîne malgré leurs vastes bases de données couvrant plusieurs décennies (cas des détaillants, des banques et des assurances) et leurs investissements récents dans les technologies de mégadonnées et sciences de la donnée (data science) ?

La réponse n’est pas que les entreprises historiques soient moins armées que les entreprises digitales, ni que leurs dirigeants ne soient pas conscients de la valeur des données internes de leurs entreprises ont accumulé depuis des décennies, ou que leurs experts en données soient moins bien qualifiés que ceux de Google, Facebook, Amazon, Uber et Airbnb. 

La réponse réside dans l’âge, la structure, le format, la qualité et la diversité des données qui séparent les deux types d’entreprises. En effet, les données des entreprises historiques sont beaucoup plus complexes qu’on pourrait le penser. Les exploiter pour extraire des prédictions comme le font les plates-formes en ligne, n’est pas automatique. Pour atteindre le niveau de sophistication des plates-formes en ligne, les entreprises historiques n’ont d’autre choix que d’ajouter une couche gouvernance des données au-dessus de la couche gestion des données (data management) et en-dessous de la couche sciences de la donnée, comme présenté dans les sections suivantes.

 

La gouvernance des données, indispensable pour la science des données

Comme tout nouvel acronyme, il n’y a pas de consensus sur la définition de la gouvernance des données. Pour avoir une idée intuitive, pensez à tous les travaux de préparation que les statisticiens font pour chaque projet et imaginez tout ce travail fait une fois et régulièrement mis à jour pour tous les projets. C’est la gouvernance des données en action.

Dans une architecture de données en couches, la gouvernance des données se situe au-dessus de la gestion des données (bases de données relationnelles, mégadonnées, stockage en nuage, etc.) et de la science des données (modélisation statistique, analyse prédictive, apprentissage automatique, etc.) pour couvrir au moins les fonctions suivantes :

  • L’ingestion, l’intégration et l’harmonisation des données provenant de toutes les bases de données qui composent le système nerveux digital de l’entreprise. Selon le secteur et les activités de l’entreprise, ce système peut comprendre des processus reliant étroitement toutes les activités de l’entreprise dans un système unique (situation rare) ou divisé en plusieurs systèmes interconnectés (situation courante)
  • La mesure et le suivi de la qualité des données depuis leur capture dans des applications de front-office (gestion de la relation client) jusqu’à leur consommation par des applications de back-office (analyse, visualisation, distribution)
  • L’application des réglementations en matière de confidentialité des données (par exemple, RGPD en Europe) et de toute autre réglementation spécifique à l’industrie de la société, notamment dans les domaines de la santé, des banques et des assurances
  • Le référencement de toutes les données internes et externes (achetées ou open source) visant à les croiser avec les données clients pour en déduire des informations plus riches pour le marketing stratégique de l’entreprise
  • La cybersécurité des données, qui constitue la principale menace pour les entreprises maintenant que la quasi-totalité de leurs activités internes et externes sont conduites sous forme digitale. Pour moi, la cybersécurité devrait être au même niveau de priorité, si ce n’est au-dessus de la transformation digitale.

La gouvernance des données est moins technique que la gestion des données et la science des données. Le but du travail à ce niveau est plus de nature managériale et organisationnelle : des comités et des process pour décider quelles données prendre en compte, dans quel ordre, quoi faire en cas de données manquantes, comment les inférer automatiquement si nécessaire, déduire, quand et comment mettre à jour les données afin de les garder toujours précises, à jour et de haute qualité. etc.

Comme cela a été régulièrement rapporté, la majorité des projets d’apprentissage machine et d’apprentissage profond ne sont pas bloqués parce qu’ils ne disposaient pas des scientifiques adéquats, des modèles et des algorithmes appropriés. Dans les cas signalés, cela était dû à un problème de disponibilité, de qualité ou de diversité des données. Il n’est pas rare de s’attendre à ce que la préparation des données soit la partie la plus fastidieuse d’un projet d’exploration de données, jusqu’à 80% du coût total du projet. Et pour cette raison, il serait plus efficace d’élaborer une stratégie de gouvernance des données qui serve tous les projets (en cours et envisagés).

Maintenant que nous avons défini la gouvernance des données, dans l’étape suivante, nous verrons comment mettre en place une stratégie de données qui permette aux entreprises historiques d’atteindre le niveau de maturité de Google, Facebook, Amazon, Uber et Airbnb.

Architecture en couches de données

Une architecture en couches permet de présenter les données dans un ensemble de couches, chaque couche servant la couche au-dessus et guidant la couche en-dessous. Il s’agit plus d’une représentation simplificatrice plutôt qu’une implémentation technique.

Niveau stratégie de données : au niveau supérieur, devrait être la stratégie de données d’entreprise qui définit quelles données ont une valeur pour l’entreprise. Toutes les entreprises ne sont pas égales. Pour certaines, les données les plus importantes à prendre en compte sont liées à la publicité, au marketing, aux ventes et à la gestion de la relation client. Pour d’autres, les données à considérer sont celles de la finance, de la chaîne d’approvisionnement, de la logistique, ou des ressources humaines.

Niveau objectifs :  Par exemple, si les données sont liées aux fonctions de la publicité, du marketing, de la vente et de la gestion de la relation client, les objectifs pourraient être les suivantes :

  • Optimiser l’allocation du budget média selon les supports (télé, radio, presse, digital)
  • Améliorer les campagnes de marketing direct         
  • Utilisez les clients actuels pour en apprendre davantage sur les prospects         
  • Réduire l’exposition au risque de crédit         
  • Vente croisée, vente incitative et recommandations         
  • Prévoir les ventes en fonction des événements culturels, sportifs et saisonniers   


Niveau sciences de la donnée : 
C’est à ce niveau que les entreprises personnalisent ou développent des modèles répondant aux objectifs fonctionnels. Les modèles développés serviront à répondre aux questions business suivantes : qui restera un client fidèle et qui ne le restera pas ? Quels sont les messages les plus efficaces pour tel ou tel segment de clients ? Que se passe-t-il si le budget des médias est divisé moitié pour la télévision et l’autre moitié pour le numérique ?

Pour répondre à de telles questions, entre autres, il est nécessaire de s’appuyer sur des données de haute qualité provenant des bases de données et c’est ici que la gouvernance des données joue son rôle. Sans gouvernance des données, même les modèles et les algorithmes les plus sophistiqués ne seront pas efficaces. Comme il est maintenant admis, la puissance de la science des données réside davantage dans les données que dans les modèles.

Niveau gouvernance des données : bien conçue et bien gérée, la gouvernance des données permet aux data scientists d’utiliser des données de haute qualité et ne pas perdre donc leur temps avec des données inutiles, obsolètes ou impraticables.

Niveau gestion des données : au-dessous du niveau gouvernance des données se trouvent toutes les technologies de données traditionnelles et nouvelles, allant des données relationnelles aux données volumineuses en passant par les données sur le cloud. C’est le territoire informatique qui doit aligner l’architecture, les processus d’extraction, de transformation, de chargement et les pipelines entre les bases de données en fonction de ce que la gouvernance des données a défini comme processes.

En résumé

Toutes les grandes entreprises traditionnelles rêvent d’être comme Google, Amazon ou Facebook, mais elles ne sont pas nées avec le machine learning et le deep learning dans leur ADN. Pour atteindre la maturité des GAFA et autres entreprises digitales, elles ont besoin d’ajouter la gouvernance des données à leur stratégie pour que leurs sources de données atteignent la qualité requise pour que l’exploration, la valorisation voire la monétisation de leurs données soient efficaces. La gouvernance des données doit se situer au-dessus de la gestion des données et sous la science des données pour réduire le temps et le coût de la préparation des données. En tant que tels, tous les programmes de transformation digitale doivent inclure une stratégie de gouvernance des données. Ces grands programmes constituent la meilleure occasion d’aborder la gouvernance des données, sans laquelle il n’y aura comme aucune intelligence de données.

A propos de l’auteur

Consultant en management et manager de transition confirmé, avec une grande expérience dans le digital et la data pour la publicité, le marketing, la vente et la gestion de la relation client (data marketing, data science et gouvernance des données).

Cet article bénéficie des travaux de stratégie et de mise en œuvre réalisés pour des sociétés d’études, des agences, des retailers, des marques de luxe et de beauté et une importante mutuelle d’assurance. Il est disponible en en ligne en français ici et en anglais ici. Les commentaires sont les bienvenus. Merci de les envoyer par message privé sur LinkedIn ou par courrier électronique à hlaasri à hbmjpartners dot com.

Découvrez son profil sur Adequancy.

Découvrez les premières plateformes du marché dédiées aux managers de transition top et middle management :

– Finance

– Direction Générale

– Ressources humaines

– Projets

– Achats

– Logistique & supply chain

 – Industrie

– Juridique & fiscal

– Commerce & marketing

– DSI

Adequancy, « We connect Talents » : www.adequancy.com

Conseils pour la restructuration d’un service comptable

Bénéficier d’une visibilité immédiate auprès des décideurs sur les plateformes Adequancy. Comment s’inscrire ?

 Manager de transition, vous souhaitez multiplier vos chances de trouver la bonne mission ?  Rejoignez en un clic la plateforme digitale spécialisée Adequancy, qui compte déjà 3 500 membres… Suivez le guide.

 

Ouverte à tous, gratuite, facilement accessible

La plateforme Adequancy s’adresse à tous les managers de transition. Son principal atout ? Elle est spécialisée par grande fonction (10 à ce jour : Direction générale, Finance, Ressources Humaines, Direction de projets, Achats, Logistique/Supply Chain, Manufacturing, Juridique/Fiscal, Commerce/Marketing, DSI) avec à la clé l’assurance d’une visibilité plus forte et chacun se trouve au même niveau. En partie désintermédiée, vous mettez en avant votre proposition de valeur : chaque manager de transition est acteur de son parcours.

 

Rapide, fonctionnelle, dotée d’un moteur de recherche puissant

La plateforme Adequancy est très facile d’utilisation. L’inscription se fait en créant un login et mot de passe. Vous êtes ensuite invité(e) à télécharger votre CV puis à compléter votre profil. Cette étape est essentielle, à la fois pour faire ressortir votre profil dans les résultats de recherche et, dans un second temps, pour convertir la visite d’un client en mission. Le processus demande un petit investissement en temps mais reste relativement simple. Vous devez compléter avec soin toutes les zones dites « chaudes » (fonction, secteur d’activité, nature des projets, expertises, outils maîtrisés, références, disponibilité) en réfléchissant aux mots-clés sur lesquels vous souhaitez mettre l’accent. Vous devez aussi travailler sur le titre et l’accroche qui résument votre proposition de valeur : quelle offre de service voulez-vous présenter aux décideurs ? Et quels éléments de différenciation souhaitez-vous mettre en avant ?

 

Savoir marketer son profil est une condition du succès.

Voici nos conseils pour y parvenir :

1 – Se mettre systématiquement à la place des entreprises : que recherchent-elles et comment effectuent-elles leurs recherches ? Vous en déduirez les mots-clés indispensables.

2 – Détailler au maximum votre profil (pour être identifié le mieux possible dans les moteurs de recherche),

3 – et parce que chaque détail compte, ne pas négliger certains éléments essentiels, telle la photo, qui contribue fortement à maximiser les opportunités (selon Linkedin, une bonne photo génère 21x de vues en plus et 36x plus de messages).

4 – Plus largement, réfléchir à son identité professionnelle et sa signature Web : soigner votre profil LinkedIn, publier auprès d’Adequancy des contenus qui génèreront des connexions… Tous ces points sont primordiaux pour accroître votre visibilité et tirer profit de la puissance de la plateforme Adequancy.

5 – Anticiper quand on est en mission : un mois avant la fin de mission, réactiver sa disponibilité et mettre à jour son profil.

 

« We connect Talents » : www.adequancy.com

Découvrez les plateformes Adequancy, spécialisées par métier, pour que chaque manager de transition trouve une mission adaptée à ses besoins.

– Finance

– Direction Générale

– Ressources humaines

– Projets

– Achats

– Logistique & supply chain

 – Industrie

– Juridique & fiscal

– Commerce & marketing

– DSI

 

Adequancy, « We connect Talents » : www.adequancy.com

Conseils pour la restructuration d’un service comptable

Comment se lancer dans le management de transition ? les 3 clés pour devenir manager de transition…

Etre manager de transition ne s’improvise pas, il s’agit d’un vrai métier à part entière. Vous souhaitez sauter le pas ? Voici quelques conseils pour vous lancer avec succès.

 

Se poser les bonnes questions avant de s’orienter 

Devenir manager de transition ne doit pas être un choix par défaut, mais une décision mûrement réfléchie. Il est donc essentiel de se poser les bonnes questions pour évaluer dans quelle mesure ce mode de travail est adapté à ses propres exigences : dispose-t-on des bonnes compétences et de l’expérience requise (une quinzaine d’années de vie professionnelle a minima) ? Est-on suffisamment agile et adaptable pour s’imposer dans des environnements complexes, sachant qu’on n’a pas vocation à rester dans l’entreprise ? Est-on disposé à enchaîner plusieurs missions dans l’année et à changer régulièrement d’univers et de collègues de travail ? Est-on prêt à accepter des périodes sans missions, donc sans revenus ? Et à aller chercher, soi-même, le cas échéant, ses missions ?

Vous avez répondu oui à toutes ces questions ?

Vous aimez la variété, l’autonomie ? Vous cherchez à relever des challenges professionnels ? Alors, vous êtes fait(e) pour le management de transition !

 

S’informer et… se préparer

Bien se préparer est indispensable pour éviter les faux pas au démarrage. Plusieurs sites dédiés au management de transition sont riches d’informations pratiques qui peuvent s’avérer très utiles (conseils, écueils à éviter, témoignages…). Choisissez votre statut entre le portage salarial et la création de sa propre société (Sasu, Eurl,…). Développez et formaliser votre positionnement de manager de transition en mettant en avant votre Proposition de Valeur, à savoir un CV avec les expériences détaillées (notamment les dernières) en mettant l’accent sur les bénéfices de vos actions. Utile, là encore, pour avoir toutes les clés en main !

 

Se faire connaître

 Etre visible, à l’heure des réseaux sociaux, est un impératif. Notre conseil ? Soignez votre CV et multipliez les contacts pour être rapidement identifié(e) : rencontrez des cabinets experts et enregistrez-vous sur les plateformes dédiées au management de transition. Bon à savoir : certaines, sans intermédiaire, sont particulièrement adaptées au profil des managers indépendants. Simples et pratiques d’utilisation, elles apportent un appui en réseau précieux, en organisant notamment des temps d’échanges avec d’autres managers.

« We connect Talents » : www.adequancy.com

Découvrez les plateformes Adequancy, spécialisées par métier, pour que chaque manager de transition trouve une mission adaptée à ses besoins.

– Finance

– Direction Générale

– Ressources humaines

– Projets

– Achats

– Logistique & supply chain

 – Industrie

– Juridique & fiscal

– Commerce & marketing

– DSI

Adequancy, « We connect Talents » : www.adequancy.com

6 conseils pour bien choisir son manager de transition

6 conseils clés pour bien choisir son manager de transition 

 

>Vous voulez aider votre entreprise à passer un cap, avez besoin d’opérer des changements structurants ? Faire appel, temporairement, à un manager expérimenté peut s’avérer un investissement bénéfique. A condition de s’entourer du bon profil.

 Pilotage de projet complexe, gestion d’une situation de crise, mise en œuvre d’une nouvelle organisation…

Vous avez défini la mission et les compétences-clés dont vous avez besoin ? Le manager de transition idéal devra s’intégrer au sein de votre entreprise et réussir la transformation que vous lui aurez confiée. Compétences, expériences mais aussi « soft skills » sont à évaluer avec soin avant de prendre toute décision.

 Le manager de transition a vocation à occuper, sur une période définie, une fonction stratégique dans votre entreprise et donc à être un collaborateur de confiance.

Il devra bien sûr posséder l’ensemble des savoir-faire nécessaires à l’accomplissement de sa mission, à savoir détenir l’expertise technique, justifier d’une expérience similaire ou approchante en termes d’enjeux et, si possible, connaître votre secteur d’activité.

Ce pré-requis n’est toutefois pas suffisant : il devra aussi démontrer qu’il a l’étoffe et l’état d’esprit d’un manager de projet : engagé, réactif, capable de trouver des solutions dans l’urgence, centré sur les résultats. Et, point crucial, faire preuve de leadership pour embarquer les collaborateurs, lever les résistances et faire accepter ses décisions ou celles de la Direction. La qualité de son relationnel sera donc déterminante.

 S’il n’y a pas de profil type, voici quelques conseils pour détecter celui qui vous correspondra le mieux :

1) Bien détailler la mission que vous voulez confier au manager de transition : périmètre, objectifs, compétences attendues…

2) Demander au candidat de se projeter : a-t-il compris la culture d’entreprise, un élément indispensable à la réussite de la mission ? Quel plan d’actions envisage-t-il, selon quelles priorités ? Quels outils et méthodes  compte-t-il mettre en place pour atteindre ses objectifs ?

3) Ne pas hésiter, pour évaluer son comportement, à lui demander comment il agirait concrètement dans une situation donnée.

4) Tester ses motivations et le mettre en situation.

5) Tenir compte de sa rémunération : celle-ci devra être en adéquation avec ses compétences et niveau de responsabilité qu’il occupait précédemment et occupera dans votre entreprise.

6) Et bien sûr prendre le temps de vérifier ses références

Découvrez les plateformes Adequancy dédiées au management de transition qui captent plus d’un tiers du marché des managers disponibles : 

– Finance

– Direction Générale

– Ressources humaines

– Projets

– Achats

– Logistique & supply chain

 – Industrie

– Juridique & fiscal

– Commerce & marketing

– DSI

 

Adequancy, « We connect Talents » : www.adequancy.com