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Les Pizza teams : la recette de la Banque Populaire pour gagner en agilité

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Pour gagner en productivité, accélérer le time to market et améliorer l'expérience utilisateur, Informatique Banque Populaire (i-BP) a mis sur pied une Data Factory. A l'occasion de Teradata Universe 2017, qui se tient à Nice du 3 au 5 avril, la filiale informatique du groupe BPCE, a détaillé son mode de fonctionnement.

Les Pizza teams : la recette de la Banque Populaire pour gagner en agilité
Les Pizza teams : la recette de la Banque Populaire pour gagner en agilité © Banque Populaire

Hawaï, Bora Bora, Bali évoquent des îles paradisiaques. C'est aussi les noms que se sont attribuées les différentes "Pizza teams" de la Data Factory d'i-BP, la filiale du groupe BPCE dédiée au développement et à la maintenance du système d'information des Banques Populaires.

 

100 téraoctets de données

Lancée il y a un an et demi, la Data Factory a été créée dans un contexte où les besoins en analytics autour de la donnée sont de plus en plus importants, notamment avec la multiplication des dispositifs réglementaires. Dotée d'un entrepôt de données fourni par l'américain Teradata, I-BP gère aujourd'hui près de 100 téraoctets de données, articulées autour de 40 000 rubriques unitaires. Au sein du groupe bancaire, la Data Factory désigne un nouveau mode d'organisation qui vise à repenser la gouvernance et les process de développement en décloisonnant les métiers, l'IT et l'exploitation.

 

"Nous avons commencé en juillet 2015, en mode expérimental, avec une pizza team de 8 personnes, ce qui est un bon nombre pour manger une pizza américaine", raconte, en plaisantant, Arnauld Castex, directeur du programme Data Factory. Aujourd'hui, la structure est composée de sept équipes multi-métiers (les fameuses pizza teams) et regroupe ainsi une centaine de collaborateurs.

 

Gagner en productivité et en qualité

Objectif de la Data Factory ? Améliorer l'expérience utilisateur et accélérer le time to market. "Avant, lorsqu'il y avait un nouveau besoin, il fallait construire une nouvelle équipe projet. Avec la Data Factory, il n'y a plus besoin de recréer une nouvelle équipe systématiquement. Le nouveau besoin est directement affecté à la bonne équipe. Et cette équipe peut, par ailleurs, travailler sur d'autres projets lorsque la solution est testée par les équipes métiers", détaille Arnauld Castex.

 

Ce nouveau mode de fonctionnement permettrait, dans certains cas, de diviser les délais de livraison par quatre, grâce à la réutilisation de briques technologiques et en capitalisant sur l'expérience et la connaissance des équipes. "Désormais, nous fonctionnons par itérations, avec davantage de MVPs (minimum viable products). Cela permet d'augmenter le volume de livraisons, mais surtout de gagner en qualité. On le constate avec une diminution significative du nombre d'anomalies passées en production", souligne Arnauld Castex. "Cela nous permet aussi d'apporter une meilleure réponse aux événements non planifiés", ajoute Tyfenn Coubrun-Lucas, BI business manager chez i-BP.

 

Rendre le budget plus agile

Fort de ces premiers résultats, i-BP prévoit d'étendre le modèle de la Data Factory à l'ensemble des projets data. Pour répondre à cette ambition, la filiale du groupe BPCE vient d'ailleurs de se doter de deux nouveaux entrepôts de données Teradata, de 150 teraoctets chacun. Parallèlement, les équipes informatiques travaillent aussi à la mise en place d'une plate-forme Hadoop pour traiter les big data. Prochaine étape ? Rendre le budget, lui aussi, plus agile. "Le budget est trop saisonnier. Tous les projets commencent au même moment. Ce plan informatique annuel nous pose des difficultés pour gérer la data factory", regrette Tyfenn Coubrun-Lucas. 

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