En bref
La migration vers un système ECM pour améliorer la qualité des données
De nouveaux potentiels dans l’utilisation des savoir-faire
Une exploitation optimisée des meilleures technologies pour relever les défis du traitement des données
Les enjeux
Risk Intelligence est l’un des leaders mondiaux dans l’évaluation et la planification des risques spécialisé dans l’analyse des menaces en mer, dans les ports et sur terre, disposant d’un système mondial d’alerte aux risques et d’une équipe de permanence 24h/24h. Risk Intelligence a son siège social au Danemark et intervient dans 7 pays. Elle met à disposition de ses clients ses données sur une plateforme digitale, le système Risk Intelligence (MaRisk, PortRisk et LandRisk), permettant en temps réel une vue globale et complète des risques environnementaux pour les milieux maritimes, portuaires et terrestres.
Risk Intelligence a déployé un certain nombre de solutions SaaS telles que Salesforce, Microsoft Dynamics, AdminControl et Computershare. L’ entreprise a conservé une quantité importante de « données résiduelles » – sur les types de menaces, les conflits, les projets des clients, ses propres données historiques, les zones géographiques, etc. Ces informations sont cruciales pour les analystes qui réalisent les évaluations de risques. Une grande partie de ces informations était stockées dans une solution Confluence d’Atlassian – dans laquelle les informations étaient devenues plus difficilement accessibles, sans compter certains problèmes d’instabilité.
De plus, l’entreprise gère et analyse au quotidien un volume conséquent de données en texte intégral provenant de différentes sources, pour lesquelles une analyse de très haute qualité et un délai de traitement sont indispensables. Cela afin de rester le plus performant dans la production d’analyses de risques pertinentes et opportunes pour les clients du système de renseignement sur les risques.
La solution
La solution à cette transformation s’est déroulée en deux phases. Dans un premier temps, nous avons modernisé la structure et l’accès aux « données résiduelles » en créant un nouveau modèle de métadonnées et en migrant les données de Confluence vers M-files. Cela a permis de casser les silos de données, et de restructurer les données pour un meilleur partage et une extraction efficace.
Une fois les connaissances de base acquises pour les analystes du client, nos équipes ont entamé la phase d’idéation qui identifie les opportunités d’optimisation et d’innovation. Ces propositions ont été intégrées à un backlog produit, donnant à Risk Intelligence les moyens d’optimiser et d’innover grâce à des solutions modernes telles que l’IA, le machine learning, la RPA, etc.
Le premier produit implémenté a généré une optimisation majeure des processus de traitement des données, notamment grâce à l’IA, ce qui a permis aux analystes de traiter un plus grand volume d’informations, plus rapidement et avec une meilleure qualité.
Une résultat positif instantané
Un partage et une extraction efficaces et structurés des savoirs et des informations pour tous les employés
Environ 700 cas traités par mois par un employé à temps partiel aujourd’hui grâce au traitement des nouvelles données, contre 55 cas traités par deux employés à temps partiel auparavant
Une évolution de Risk Intelligence désormais en continu et axée sur les données, permettant de mieux prioriser et gérer les projets, grâce à un backlog de données et d’actions d’automatisation
Notre priorité absolue a été de trouver une ESN leader et innovante, qui s’engagera avec Risk Intelligence pour un développement à long terme, et en devenant un véritable partenaire plutôt qu’un fournisseur. Nous nous attendons à discuter des inconnues et à bénéficier de conseils de haut niveau sur la stratégie et les changements technologiques à même d’affecter notre activité et la manière dont notre cycle de production est optimisé. Les deux premiers mois se sont déjà révélés fructueux. Je suis convaincu que nous avons trouvé le bon partenaire avec Devoteam et je me réjouis de la poursuite de notre collaboration.
