Stratégie data et statistiques de BAM
Le déploiement de la Stratégie data et statistiques de Bank Al-Maghrib (BAM) permettra « des gains d’efficience opérationnelle » ainsi qu’une réduction des risques à travers la maitrise de la qualité des données et la résilience des systèmes d’information, indique la Banque centrale. La mise en œuvre de cette stratégie est à même de garantir une meilleure gouvernance pour gérer les priorités et les investissements en matière de données, souligne BAM dans un rapport sur ladite stratégie.
Fruit d’un travail collaboratif, la Stratégie data et statistiques a associé non seulement les acteurs internes intervenant dans le processus de gestion des données, mais également les principaux partenaires de la Banque, assujettis ou non à son contrôle, lit-on dans le rapport.
En effet, un programme de transformation a été initié par la Banque en 2020 visant à asseoir une gestion harmonisée et intégrée des données et statistiques et ce, à travers la centralisation de la gestion du cycle de vie des données. Pour réussir ce programme de transformation, une stratégie data et statistiques a été déclinée en 2021 en vue de dresser, pour les cinq prochaines années, une feuille de route couvrant l’ensemble des chantiers à mener ainsi que les prérequis nécessaires à leur mise en œuvre, rappelle la même source. Pour la déclinaison de cette stratégie, la Banque a identifié les lignes directrices permettant de couvrir l’ensemble des défis et opportunités liés aux usages de la donnée dans le cadre de l’exercice de ses missions, fait savoir le rapport, qui note que celles-ci sont axées autour de la gouvernance des données, de la standardisation des processus, de l’infrastructure technologique, du développement du Data Analytics ainsi que de la collaboration particulièrement avec l’écosystème.
Aussi, poursuit la même source, la stratégie data et statistiques a été déclinée en suivant trois principales étapes, à savoir un état des lieux au sein de la Banque et de l’écosystème, parallèlement à un benchmark des tendances internationales en la matière ; une définition de la stratégie cible selon les axes identifiés et troisièmement l’élaboration d’une feuille de route de mise en œuvre, de l’estimation des moyens financiers et humains nécessaires ainsi que d’un plan de conduite de changement.
La déclinaison de la stratégie data et statistiques de la banque a été réalisée en suivant un certain nombre de principes directeurs, en l’occurrence, la cohérence, la fiabilité, l’accessibilité, l’utilisation responsable ou encore l’agilité.
Les objectifs et activités définis de ladite stratégie tirent profit des opportunités et défis identifiés lors de l’analyse de l’état des lieux et couvrent l’ensemble des étapes du cycle de vie de la donnée en vue d’en asseoir une culture « solide » et d’en assurer une exploitation « efficiente », ajoute le rapport.
Objectif 1 : Mettre à niveau le dispositif de gouvernance des données
Le nouveau cadre de gouvernance, qui viendra enrichir et renforcer le cadre normatif existant et prendre en considération les impacts organisationnels liés à la centralisation des données et statistiques, permettra particulièrement de faciliter la compréhension, l’accès à la donnée et garantir sa qualité.
Il repose principalement sur des politiques, normes et procédures spécifiques, sur une définition claire des rôles et fonctions clés ainsi que sur la mise en place d’instances de gouvernance stratégiques et opérationnelles.
Objectif 2 : Moderniser et industrialiser les processus de gestion de données et statistiques
La modernisation et l’industrialisation des processus de gestion de données et statistiques passent par la mise en place d’une architecture technique centralisée favorisant le partage et offrant des services unifiés et harmonisés. Ces derniers répondront à un certain nombre d’exigences, en termes de robustesse et d’évolutivité, pour faire face aux besoins des utilisateurs et accroitre leur autonomie en matière de développement de tableaux de bord dynamiques ainsi que de l’exploration et l’analyse avancée des données.
Objectif 3 : Standardiser les processus de collecte, de production statistique et de diffusion
La standardisation des processus de gestion du cycle de vie de la donnée sera déployée en s’appuyant sur les briques fonctionnelles de l’architecture cible qui permettra d’adopter les normes et protocoles les plus évolués pour la collecte et la diffusion des données. De même, les travaux d’harmonisation des méthodes des productions statistiques seront poursuivis en vue d’assurer leur alignement aux standards et meilleures pratiques.
Objectif 4 : Positionner le Data Analytics, modèles Advanced Analytics et reporting Business Intelligence, au service des missions de la Banque
Le développement du Data Analytics permettra à la Banque de soutenir davantage l’exercice de ses missions à travers une meilleure exploitation du potentiel analytique des données.
A ce titre, la vulgarisation, auprès des collaborateurs de la Banque, des concepts et méthodes notamment d’Advanced Analytics, sera poursuivie pour permettre le développement et l’industrialisation des cas d’usage en mode co-création.
Objectif 5 : Développer la collaboration avec l’écosystème
Les échanges avec les partenaires de la Banque seront renforcés à travers la création de communautés data en vue de partager et d’échanger autour des sujets d’intérêt commun. Plus particulièrement, ceux concernant la standardisation de la collecte, la gestion et le partage du dictionnaire et les référentiels communs des données ainsi que l’enrichissement de l’offre de diffusion à travers des outils modernes et intuitifs.
Objectif 6 : Activer les leviers de la transformation notamment en termes d’accompagnement au changement
L’atteinte des objectifs fixés dans le cadre de la stratégie data et statistiques exigera non seulement la mise en place de certains prérequis mais également l’activation de quelques leviers facilitateurs de la transformation souhaitée. En effet, en plus du renforcement du capital humain en effectif et en compétences au niveau des différentes entités de la Banque, des actions de communication et d’accompagnement seront menées auprès de ses collaborateurs pour une meilleure appropriation du changement.
Un programme de transformation a été initié par la Banque en 2020 visant à asseoir une gestion harmonisée et intégrée des données et statistiques et ce, à travers la centralisation de la gestion du cycle de vie des données. Pour réussir ce programme de transformation, une stratégie data et statistiques a été déclinée en 2021 en vue de dresser, pour les cinq prochaines années, une feuille de route couvrant l’ensemble des chantiers à mener ainsi que les prérequis nécessaires à leur mise en œuvre.
