Big Data, Science des données, aide à la décision en entreprise, business intelligence, data warehouse, reporting, OLAP, web analytics, data visualization, data mining, internet des objets, informatique cognitive, intelligence artificielle...

Abonnez-vous gratuitement à Decideo !


Decideo

 


SMACL Assurances analyse et contrôle la qualité de ses données métier avec Information Builders


Rédigé par Communiqué de Information Builders le 26 Juin 2013

La Société Mutuelle d’Assurance des Collectivités Locales améliore ainsi sa qualité de service et sa performance



SMACL Assurances analyse et contrôle la qualité de ses données métier avec Information Builders, leader en solutions de Business Intelligence et d’analytics, d’Intégrité de l’information et d’Intégration des données.
Pour répondre à la nouvelle réglementation Solvabilité II et impulser une dynamique positive à l’entreprise, la mutuelle d’assurance fonde une politique de qualité des données basée sur les solutions de Information Builders. Basée à Niort dans les Deux-Sèvres, SMACL Assurances (Société Mutuelle d’Assurance des Collectivités Locales) a été fondée en 1974 et emploie plus de 600 personnes.

SMACL propose des garanties et des services d’assurance principalement aux collectivités territoriales (91 % de son chiffre d’affaires, majoritairement issu d’appels d’offres), mais également aux associations et aux particuliers.
Fidèle à l’économie sociale et solidaire et attachée aux valeurs mutualistes depuis plus de 40 ans, elle place l’homme au cœur de ses préoccupations, la qualité primant sur l’offre tarifaire. Dans cette démarche qualitative, SMACL Assurances a obtenu l’an passé la triple certification ISO 9001, ISO 14001 et OHSAS 18001, une première pour une mutuelle d’assurance.
Dans un contexte où règnent une concurrence accrue et une réglementation de plus en plus importante, SMACL Assurances se doit de privilégier la qualité de service et de s’engager avec ses sociétaires, les collectivités, dans une démarche qualitative de manière plus importante.

Aller au-delà de la simple conformité à la réglementation
Disposer de données fiables est impératif pour piloter une entreprise. Mais évaluer le coût de la non qualité des données reste difficile. Mesurer la portée d’une donnée, définir un indicateur de qualité sur cette donnée sont autant de projets mal perçus en interne et souvent conduits sous la contrainte. À cela s’ajoute l’exigence réglementaire. À l’instar de Bâle II, la réglementation prudentielle pour les banques, Solvabilité II est un projet de réforme européenne s’appliquant aux organismes d’assurance, dont l’objectif est de veiller à la préservation de leur stabilité financière. Solvabilité II contrôle la qualité des données selon des critères d’exactitude, d’exhaustivité et de pertinence, mais s’intéresse également aux processus de l’entreprise.
L’ACP (Autorité de Contrôle Prudentiel), en charge de l’agrément et du contrôle des banques, s’occupe désormais des compagnies d’assurance. Cette autorité peut retirer un agrément si elle constate, par exemple, un défaut de sécurité au sein des processus. Parmi les nouvelles obligations des assurances, il existe la fourniture d’une soixantaine d’états, dont les premiers doivent parvenir en septembre 2013.

Sous cette épée de Damoclès, la direction de SMACL Assurances décide de lancer un projet de Politique de Qualité des Données, allant plus loin que la simple conformité à la réglementation, en impulsant une dynamique positive. Mieux gérer la qualité des données va en effet améliorer la qualité de service et le pilotage de l’entreprise.
Impliquant à la fois la direction, les fournisseurs de données, les responsables de la réglementation, les consommateurs de données et l’informatique, le projet est piloté par Philippe Guiraud, responsable du domaine fonctionnel Décisionnel chez SMACL Assurances.
« Je prônais une qualité des données qui s’améliore dans le temps, pour mettre en place un cercle vertueux de la qualité » annonce-t-il. « Plutôt que de mettre en place des règles de correction dans l’ETL permettant juste d’afficher des données rectifiées dans le décisionnel, il est plus intéressant de générer la liste des anomalies ayant conduit à la non qualité et de les corriger dans l’application métier pour que la correction bénéfice à tous. »Au cœur du projet se trouve donc une solution de gestion de qualité de données. Un sous-projet de recherche et de mise en place de cet outil est lancé.

Définir un flux de contrôle type
SMACL Assurances lance un appel d’offres pour s’équiper d’un outil de gestion de qualité de données. Quatre solutions sont retenues et les futurs utilisateurs sont invités à assister aux soutenances et à participer au choix.
« La solution de Information Builders s’est rapidement imposée à une large majorité pour de nombreuses raisons » déclare Philippe Guiraud. « D’une part, par un tarif très attractif. D’autre part, la solution est très ouverte et complètement adaptable. Elle est très orientée correction des données et elle inclut un outil web de visualisation des anomalies. De plus, nous avons apprécié la qualité de la réponse et de la soutenance, parfaitement adaptées à notre cahier des charges » précise-t-il. Par ailleurs, SMACL Assurances était déjà utilisatrice de l’ETL iWay DataMigrator et de l’outil de reporting WebFOCUS, ce qui a considérablement aidé au développement du reporting.
Dans son principe, le projet gère en entrée les données issues des métiers. L’ETL iWay DataMigrator déclenche les contrôles dans l’outil iWay Data Quality Center en prenant en compte le référentiel des paramètres contrôles. iWay Data Quality Center génère alors un log des exécutions qui sert au reporting interne et communication, et un log des anomalies qui alimente le reporting opérationnel pour le suivi des corrections. Démarré lors du dernier trimestre de l’année, l’appel d’offres se conclut à la fin de cette même année par le choix de l’outil. Le projet démarre au début de l’année suivante et se focalise sur la réalisation d’un flux type, d’un premier lot de 13 contrôles et des tableaux de bord.

Une journée de sensibilisation au produit est réalisée par Information Builders en présence de tous les acteurs afin d’impliquer les personnes concernées, notamment les référents métier. L’installation de la solution se fait en une journée, la documentation technique et l’architecture de la solution en deux jours. Une formation de deux jours est également dispensée aux développeurs des règles de contrôles.Une première phase de définition des premières règles de contrôles et des tableaux de bord démarre en tout début d’année. Il s’agit dans un premier temps d’identifier les différentes typologies de contrôles : donnée non renseignée, donnée unique, types de champs, bornes et listes, cohérence, dédoublonnage… 13 typologies de contrôles sont ainsi définies et pour chacune d’elles les référents métier fournissent un contrôle à réaliser, ce qui permet de couvrir l’ensemble des cas de figure. « L’idée était de créer un flux de contrôle type avec le maximum d’informations paramétrées, ce qui nous permet de nous concentrer uniquement sur l’écriture de la règle de contrôle » précise Philippe Guiraud. « Concernant l'outil de suivi des anomalies, nous avons souhaité ne pas faire de spécifique. Dans cette optique, un paramétrage est réalisé avec iWay Data Quality Portal en collaboration avec Information Builders. »

Des gains de productivité et l’importance des aspects organisationnels
Le premier lot de règles de contrôles est développé en interne.« En termes de productivité, c’est le jour et la nuit ! » s’enthousiasme Philippe Guiraud. « Par exemple, pour le contrôle réglementaire de la lutte contre le blanchiment d’argent, il nous avait fallu 25 jours de développement. Aujourd'hui, la détection des doublons a été réécrite en 3 jours et elle tourne 4 fois plus vite ! » « Je ne pensais pas qu’une solution comme iWay Data Quality Center puisse exister ! » s’exclame-t-il. « Ce qui est très intéressant ici, c’est que cela permet de donner en entrée une ou plusieurs sources de données et de sortir automatiquement des statistiques ou une vue d’ensemble rapide du contenu d’une donnée. Les deux rapports sur les sinistres et les bâtiments assurés ont été largement appréciés et m’ont pris à peine une journée de travail. »
« Nous avons un outil dédié avec des possibilités largement supérieures, avec un historique des actions, des outils pour coder le format des données, des fonctionnalités d’analyse de jointure… Pour faire un audit sur les données, nous avions auparavant besoin de faire appel à un prestataire externe. Aujourd’hui avec iWay Data Quality Center, nous sommes entièrement autonomes » poursuit-il.

SMACL Assurances aborde l’obligation réglementaire Solvabilité II avec sérénité. Mais surtout, le projet a mis en lumière l’importance des aspects organisationnels. « Nous avons défini des règles, des rôles et la solution s’est adaptée à notre organisation, contrairement à certains outils parfois plus structurants. Nous avons été bien accompagnés par l’équipe de Information Builders, qui possède une bonne expertise de la gestion de la qualité des données et comprend l’importance des aspects organisationnels » conclut Philippe Guiraud.




Nouveau commentaire :
Facebook Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.