BAM: l’essentiel des objectifs de la Stratégie data et statistiques

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BAM, Bank al-Maghrib, interventions, liquidité, Weekly Hebdo Taux, Attijari Global Research, AGR
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Voici l’essentiel des objectifs de la Stratégie data et statistiques de Bank Al-Maghrib, qui 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 :

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.

Lire aussi: Les indicateurs hebdomadaires de BAM en 5 points clés

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.

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