Afflelou : Mise en place de la gouvernance dans un contexte analytique
Comment le groupe Alain Afflelou a mis en place sa stratégie de gouvernance à des fins analytiques.
INFORMATICA
09/03/2026
Eléments clés
Ce REX présente le témoignage de Jean-Christophe Leboucher, responsable des données chez Afflelou, sur l'importance cruciale de la gouvernance des données.
L'objectif principal est d'instaurer une confiance durable entre les franchisés et la direction centrale en garantissant une qualité irréprochable des informations partagées. Pour y parvenir, l'entreprise mise sur la certification des jeux de données et l'harmonisation des indicateurs de performance, comme le panier moyen. Cette stratégie permet également d'optimiser les flux en identifiant les données superflues et en clarifiant les processus de transformation technique.
Domaine : Gouvernance des données et analytique.
Objectif central : Créer la "Data Confidence" pour garantir la qualité de l'information sur l'ensemble de la chaîne.
Contexte et enjeux
• Contexte métier : Afflelou opère dans un modèle B2B2C en tant que franchiseur ; ses premiers clients sont des commerçants indépendants (franchisés).
• Enjeux opérationnels : Les franchisés prennent des décisions basées sur les données exposées par la centrale ; une donnée de haute qualité est donc cruciale pour leur service client.
• Enjeu de transparence : Justifier auprès du client final la nécessité de collecter ses données en lui apportant un meilleur service en retour
• Problématique de cohérence : Unifier les définitions des indicateurs (KPI) pour éviter la multiplicité des interprétations au sein de l'entreprise
Choix du partenaire et de la solution mise en place
• Approche globale : Mise en place d'une gouvernance de données maîtrisée pour certifier les jeux de données.
• Architecture technique : Organisation en trois couches distinctes : réception, valorisation et exposition.
• Outils clés : Utilisation du lineage (lignage de données) pour visualiser les transformations et identifier l'origine des dégradations de qualité
Témoignage
On va parler de confiance puisque du coup l'analytique, s'il n'y a pas la confiance, ça mènera à rien.
Déroulement du Projet
• Collaboration métier : Définition des standards de données directement avec les directions métiers, qui dictent les règles de gestion.
• Certification systématique : Validation des données par les services internes et les franchisés avant toute mise en production.
• Rationalisation : Analyse des indicateurs existants pour proposer des versions unifiées et partagées
Résultats et prochaines étapes
Optimisation des flux : Identification et retrait des données inutilisées (sans use case), générant des économies d'échelle et la réduction des redondances.
Maîtrise de la qualité : Capacité d'alerter immédiatement les consommateurs de données en cas d'anomalie pour éviter les mauvaises décisions.
Unification : Consolidation des définitions de KPIs pour une vision d'entreprise cohérent
Bonnes pratiques
• Impliquer les métiers : Ce sont les seuls capables de définir si une donnée est conforme à leurs attentes standards.
• Transparence via le lineage : Donner une vision claire sur les transformations effectuées pour faciliter la résolution des problèmes.
• Pédagogie sur la valeur : Proposer de nouvelles définitions unifiées en démontrant la valeur ajoutée pour chaque utilisateu
Points de vigilance
• Impact de la non-qualité : Une erreur de donnée peut briser la confiance des franchisés envers la centrale, avec des conséquences opérationnelles fortes.
• Complexité organisationnelle : Toute modification de règle, même mineure, nécessite une recertification globale, ce qui peut être perçu comme un frein à l'agilité (délais de validation).
• Accumulation inutile : Éviter d'empiler des données sans usage défini pour ne pas alourdir inutilement les systèmes
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