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Une démarche de gestion stratégique et opérationnelle du changement dans le contexte de l'exploitation avancée de données massives internes aux organisations

L’objectif de ce mémoire est d’élaborer une démarche de gestion du changement destinée aux organisations qui souhaitent mettre en place les transformations nécessaires pour tirer parti des techniques d’exploitation avancée de données massives. Le domaine de transformation choisi dans le cadre de ce mémoire est l’exploitation des données internes à une organisation pour développer une maturité technologique et organisationnelle, notamment en ce qui concerne l’orientation-client de son modèle d’affaires. Cette évolution de maturité a pour but de suivre la transformation de la société actuelle, fortement influencée par le mouvement Big Data. La démarche proposée s’adresse à des organisations dont la maturité technologique et organisationnelle est éloignée de celle des compagnies leaders de cette transformation « digitale ». Nous proposons un cadre méthodologique stratégique et opérationnel permettant aux organisations d'effectuer les transformations de culture, d'organisation, de gestion et d'adoption de techniques pour se lancer dans l'exploitation avancée de leurs données internes qui sont en forts volumes et mal structurées. L'application pratique de notre cadre méthodologique est illustrée dans le cas d'une grande compagnie d'assurance canadienne sur une période de deux ans. Nous avons également réalisé un projet pilote de 9 mois visant à tester la phase de mise en oeuvre de la gestion stratégique du changement en exploitant les données-clients internes à cette compagnie d’assurance. Nous avons élaboré, raffiné et testé ces démarches en plusieurs itérations afin de proposer des méthodes détaillées, illustrées par des actions qui conduisent à des résultats concrets et qui mettent en évidence certains enjeux ou difficultés liés à l’adoption de ce type d’approches. À l’issu de notre projet, la démarche proposée a été adoptée par la compagnie à des fins d’opérationnalisation.

Identiferoai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/30367
Date January 2017
CreatorsGueye, Ndeye
ContributorsMoulin, Bernard
PublisherUniversité Laval
Source SetsUniversité Laval
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
Typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
Format1 ressource en ligne (x, 135 pages), application/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess, https://corpus.ulaval.ca/jspui/conditions.jsp

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