Select Page

Malakoff Humanis

Malakoff Humanis a choisi DataGalaxy pour remplacer son ancien outil de data catalog afin d’établir un langage commun, de faciliter la recherche de données et de répondre aux enjeux réglementaires.

La solution DataGalaxy nous a apporté de nombreux résultats concrets. Aujourd’hui, nous avons plus de 1 000 données référencées, disponibles et accessibles. Nous avons une quinzaine d’applications que nous avons réussi à référencer et à lier à l’outil.

Isaac Look
Head of Data Governance and Quality

DNDi Case Study

présentation

Malakoff Humanis

Malakoff Humanis est un groupe de protection sociale paritaire et mutualiste à but non lucratif. Il est actif dans les domaines de la protection sociale des entreprises et des particuliers. Ils couvrent environ 1 français sur 6. Leurs équipes représentent plus de 10 000 salariés répartis dans 114 sites en France.

Visitez leur site web : https://www.malakoffhumanis.com/

Infos clés :

  • Après deux ans d’utilisation, leur ancien outil de catalogue des données n’était plus adapté à leurs besoins et avait atteint ses limites.
  • Malakoff Humanis s’est équipé de DataGalaxy parce qu’ils recherchaient un outil ergonomique qui s’adresse à la fois aux équipes data, SI et métiers.
  • Aujourd’hui, ils ont réussi à référencer plus de 1,000 données dans les dictionnaires métier avec 300 utilisateurs ayant adopté l’outil.

Industrie : Assurance

Siège: France

Effectifs : 10 000 salariés

Données financières :  6,4 milliards d’euros de revenus en 2022

Contexte du projet et enjeux stratégiques

Après avoir poussé leur outil de catalogue de données jusqu’à ses limites, Malakoff Humanis cherchait un outil ergonomique pour toutes ses équipes métiers, avec une fonctionnalité de lignage des données. 

La problématique du départ avec leur ancien catalogue :  

  • l’outil de recherche ne fonctionnait pas,
  • l’outil était trop complexe à utiliser, ce qui a empêché l’adoption,
  • les fonctionnalités étaient trop basiques pour leurs cas d’usages, comme la recherche facile de données et la cartographie des données de leur data lake.

Ils souhaitaient se lancer dans une stratégie de données de bout en bout, en mettant en corrélation les équipes commerciales et SI. Ils cherchaient donc un outil plus « user friendly » facile à utiliser pour cartographier les données de leur data lake (AwS).

Leurs principaux objectifs étaient : 

  • D’aligner les métiers sur les données clés et gagner en efficacité dans l’identification et l’utilisation des sources de données avec forte valeur ajoutée
  • Répondre aux enjeux réglementaires avec un data linéage pour décrire le chemin des données et les transformations
  • Maitriser le lien entre les données et les usages pour être en capacité de faire des études d’impacts

La solution DataGalaxy correspond à leur vision globale de la collaboration des équipes SI et métier autour de la data avec une interface moderne, appréciée non seulement par les métiers, mais aussi par les utilisateurs DSI et data, et dotée de fonctionnalités collaboratives. Les aspects suivants sont également vus très positivement :

  • La possibilité d’ajouter facilement des informations et d’automatiser la récupération des informations les plus volumineuses via API.
  • Un équilibre entre coût et les fonctionnalités adaptés à leurs besoins
  • Un mode SaaS idéal pour bénéficier d’une application toujours à jour

Démarche d’implémentation du Data Catalog

En utilisant une approche agile qui a impliqué leurs équipes internes, de data, DSI, et métiers, avec l’aide des équipes de DataGalaxy, Malakoff Humanis a mis en place la Data Catalog en plusieurs étapes. 

Dans une première phase : 

  • Identification des projets clés – mise à jour de la Data Lake, du processus Solvabilité 2 et de la gouvernance transversale.
  • Définition des fonctionnalités prioritaires à mettre en place pour chaque projet.
  • Intégration des informations existantes, y compris les glossaires et les usages, avec un processus de chargement et de saisie réduit.

Une fois ces premières étapes franchies, ils sont devenus plus autonomes et ont poursuivi  leur démarche pour :

  • Compléter le scope des données et des SI à connecter.
  • Ajouter des cas d’usage à forte valeur ajoutée, notamment pour les données personnelles et les API.
  • Structurer les usages et les processus de gouvernance des données.
  • Impliquer leur communauté étape par étape.

Leurs équipes continuent de fonctionner en mode projet “agile”, avec une équipe interne devenue experte dans l’outil. 

Pour encourager l’adoption de l’outil, ils font régulièrement la promotion des fonctionnalités et des cas d’utilisation de DataGalaxy auprès de leur communauté de plus de 300 collaborateurs en partageant des infographies simples et des retours d’expérience.

Utilisation et solutions apportées par DataGalaxy

Centralisation de la connaissance

avec plus de 1,000 données dans les dictionnaires métier

Accès facile aux modèles de données et tables

à partir de leurs applications clés

Linéage automatisé des données

de la source à l’utilisation

300 utilisateurs

qui utilisent la plateforme DataGalaxy

Les + de DataGalaxy selon Malakoff Humanis

  • Un outil intuitif et simple qui s’adresse à tous les membres d’une organisation
  • Ils sont activement impliqués dans le développement du produit
  • La disponibilité des équipes DataGalaxy pour le support et le conseil

Isaac Look
Head Of Data Governance and Quality

“Nous avons beaucoup apprécié de travailler avec les équipes de DataGalaxy, parce qu’elles sont disponibles, et parce qu’elles sont expertes non seulement de l’outil, mais aussi de la gouvernance des données. Ils nous aident donc sur nos cas d’usage, à trouver des solutions à l’intérieur ou à l’extérieur de la plateforme.”

Stack technologique

DataStage

Et maintenant, à vous de jouer !

Loading...