Leads Data —
ce qui se passe
avant la BI.

La Business Intelligence ne vaut que ce que valent les données qui l’alimentent. ETL, MDM, data quality, data gouvernance — ce sont les projets Data Management qui conditionnent la fiabilité de toute décision basée sur les données. Seventic génère des leads qualifiés et prospecte pour les éditeurs et intégrateurs qui structurent cet écosystème.

4
Éditeurs référencés
ETI
aux grands comptes
20 ans
D’expertise IT B2B
Ce qui rend ce marché spécifique
Un marché porté par la complexité
Plus les SI sont complexes et les sources de données nombreuses, plus le Data Management devient critique. Les ETI et grands comptes sont le cœur de ce marché.
Conformité et gouvernance en moteur
RGPD, réglementations sectorielles, audit de la qualité des données financières — la conformité est souvent le déclencheur des projets Data Management.
Projets déclenchés par d’autres événements
Migration ERP, fusion-acquisition, digitalisation — le besoin Data Management émerge souvent en cours d’un autre projet. Nos SDR savent le détecter.

Data Management :
ce qu’il faut savoir.

Le Data Management désigne l’ensemble des pratiques, processus et technologies qui permettent de collecter, intégrer, nettoyer, gouverner et stocker les données d’une organisation de manière fiable et cohérente.

C’est la fondation sur laquelle repose toute la chaîne de valeur des données. Sans Data Management solide, la Business Intelligence produit des résultats inexacts, l’IA s’entraîne sur des données de mauvaise qualité et les décisions stratégiques reposent sur des bases fragiles.

Le marché du Data Management est porté par la multiplication des sources de données, la pression réglementaire (RGPD, conformité financière) et l’explosion des projets IA qui exigent des données parfaitement structurées en entrée.

Périmètre technique couvert
ETL / ELT — extraction, transformation, chargement des données entre systèmes sources et cibles
MDM (Master Data Management) — référentiel unique client, produit, fournisseur, employé
Data Quality — détection, correction et prévention des erreurs dans les données
Data Platform — architecture centrale pour collecter, stocker et distribuer les données
Data Mesh — architecture décentralisée par domaine métier, avec propriété des données distribuée
Data Pipeline — flux automatisés de collecte et de transformation des données en temps réel ou batch
Data Catalogue — inventaire des données disponibles, leur sens, leur qualité et leur traçabilité
Data Gouvernance — politiques, rôles et processus garantissant la qualité, la sécurité et la conformité des données

Data Management vs BI : deux marchés, deux entrées.

La confusion entre Data Management et Business Intelligence est fréquente. Ce sont deux marchés distincts — des éditeurs différents, des décideurs différents, des budgets différents.

Nos SDR font la distinction et adaptent leur prospection selon votre positionnement. Un éditeur comme Talend ou Informatica ne se prospecte pas comme Power BI ou Tableau — les enjeux, les interlocuteurs et les arguments sont différents.

Data Management — l’amont
  • Collecte & intégration des données
  • Qualité et nettoyage
  • Référentiel unique (MDM)
  • Gouvernance et conformité
  • Architecture data platform
  • Décideurs : CDO, DSI, DAF
  • Éditeurs : Talend, Informatica, Semarchy
Business Intelligence — l’aval
  • Restitution et visualisation
  • Rapports et tableaux de bord
  • Analyses décisionnelles
  • Self-service analytics
  • KPI métiers
  • Décideurs : DAF, CDO, métiers
  • Éditeurs : Power BI, Tableau, Qlik

Détecter
le besoin Data
avant qu’il soit formalisé.

Les projets Data Management émergent rarement seuls. Ils sont souvent déclenchés par un autre événement — une migration ERP qui révèle des problèmes de qualité des données, une fusion-acquisition nécessitant un référentiel unique, une initiative IA qui exige des données propres.

Nos SDR apprennent à détecter ces événements déclencheurs. Ils n’attendent pas qu’un prospect publie un appel d’offres Data Management. Ils identifient les signaux en amont et engagent la conversation au moment où le besoin prend forme.

01

Brief & identification des cas d’usage

Compréhension de votre solution, de vos cas clients et de votre positionnement sur l’écosystème data. Identification des secteurs et tailles d’entreprise où votre offre génère le plus de valeur.

02

Détection des signaux d’achat Data

Recrutement CDO, projets ERP annoncés, fusions en cours, actualités réglementaires, création d’une équipe data. Nos SDR utilisent ces signaux comme points d’entrée dans la prospection.

03

Prospection multicanale — discours technique et métier

Un CDO reçoit un discours sur la stratégie data et la gouvernance. Un DSI reçoit un discours sur l’architecture et l’intégration. Un DAF reçoit un discours sur la qualité des données financières. Nos SDR adaptent l’angle.

04

Leads et RDV qualifiés avec contexte data

Chaque lead livré inclut : problématique data identifiée, périmètre concerné, sources de données impliquées, décideurs, horizon de projet. Vos consultants arrivent préparés.

Les décideurs
que nous adressons.

Un projet Data Management implique des décideurs variés selon le périmètre — technique, stratégique ou réglementaire. Nos SDR identifient le bon interlocuteur et adaptent leur discours.

CDO
Chief Data Officer / Directeur Data
Angle d’approcheStratégie data, gouvernance, data mesh, maturité data de l’organisation. Décideur central sur les projets structurants de data platform et de MDM.
DSI
Directeur des Systèmes d’Information
Angle d’approcheArchitecture technique, intégration des sources, ETL/ELT, data pipelines, interopérabilité des systèmes. Co-décideur sur les projets d’infrastructure data.
DAF
Directeur Administratif et Financier
Angle d’approcheQualité des données financières, conformité réglementaire, fiabilité des reportings, référentiel comptable. Décideur clé sur les projets de data quality et MDM financier.
Dir. Métier
Supply Chain, Marketing, RH, Achats
Angle d’approcheRéférentiel produit, client ou fournisseur. Problèmes concrets de données en double, données manquantes, incohérences entre systèmes. Co-porteur du projet MDM sur son domaine.

Les solutions Data
que nous maîtrisons.

Seventic a mené des campagnes de prospection et de génération de leads pour des éditeurs Data Management. Nos SDR connaissent les argumentaires, les cas d’usage et les cycles de vente de chaque solution.

Talend
  • Talend Data Integration — ETL/ELT, pipelines de données, connecteurs universels
  • Talend Data Quality — nettoyage, déduplication, enrichissement
  • Talend Data Catalog — inventaire, gouvernance, tracéabilité
  • Talend Cloud — déploiement SaaS, intégration hybride
Client direct
Informatica
  • IDMC (Intelligent Data Management Cloud) — plateforme data unifiée
  • Master Data Management — référentiel multi-domaines
  • Data Quality & Observability — qualité en temps réel
  • PowerCenter — ETL legacy grands comptes
Client direct
Semarchy
  • xDM — MDM agile, déploiement rapide multi-domaines
  • Semarchy Cloud — MDM SaaS, mise en œuvre accélérée
  • Spécialiste MDM pour ETI et grands comptes — référentiel client, produit, fournisseur
Client direct
Lobster Data
  • Lobster_data — intégration de données, EDI, transformation de formats
  • Connecteurs universels — ERP, WMS, TMS, marketplace, partenaires
  • Spécialiste supply chain data et échanges inter-entreprises B2B
Client direct

Ce qu’on
nous
demande.

Les questions pratiques sur nos missions Data Management.

Quelle différence entre Data Management et Business Intelligence ? +
Le Data Management couvre tout ce qui se passe en amont : collecter, intégrer, nettoyer, gouverner et stocker les données. La Business Intelligence est la restitution en aval — rapports, tableaux de bord, analyses. Sans un Data Management solide, la BI produit des résultats peu fiables. Les deux sont complémentaires mais adressent des décideurs et des budgets différents.
Quels décideurs prospectez-vous sur les projets Data Management ? +
Nos SDR adressent principalement le CDO et le Directeur Data pour les projets stratégiques de gouvernance et de data platform, le DSI pour les projets d’intégration et d’architecture, et le DAF pour les projets de qualité des données financières. Sur les projets MDM, le directeur métier concerné — supply chain, marketing, RH — est souvent co-décideur.
Travaillez-vous pour des éditeurs Data ou aussi pour des intégrateurs ? +
Les deux. Seventic a mené des missions de prospection pour des éditeurs comme Talend, Informatica, Semarchy et Lobster Data. Nous intervenons en direct pour les éditeurs et pour leurs partenaires intégrateurs spécialisés. L’éditeur cherche de nouveaux logos, l’intégrateur cherche des projets d’implémentation sur son secteur ou sa zone géographique de spécialité.
Comment détectez-vous les projets Data Management en cours ? +
Les projets Data Management sont souvent déclenchés par un autre événement : migration ERP qui révèle des problèmes de qualité des données, recrutement CDO, fusion-acquisition nécessitant une harmonisation des référentiels, échéance RGPD, ou initiative IA exigeant des données propres. Nos SDR détectent ces signaux et les utilisent comme point d’entrée dans la conversation.
Le Data Management concerne-t-il aussi les PME ? +
Oui, même si le marché principal est celui des ETI et des grands comptes où la complexité des systèmes justifie des projets structurants. Pour les PME, les projets sont plus ciblés — data quality sur un périmètre précis, intégration de quelques sources, mise en place d’un référentiel produit ou client. Nos SDR adaptent leur approche selon la taille et la maturité data de la cible.
Data

Vos leads Data
commencent
maintenant.

Discutons de votre solution, de vos cibles et de vos cas d’usage prioritaires. En 30 minutes, nous vous montrons comment Seventic génère des leads Data Management qualifiés sur vos marchés.

OUPS

Votre navigateur a vieilli…

Il est temps de le mettre à jour 🙂