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Gestion des données environnementales : REX d’une experte Needl
Comment concilier performance environnementale et efficacité opérationnelle dans un secteur aussi complexe que le textile ?
C’est la question à laquelle notre experte, data analyst spécialisée dans la sustainability, a répondu lors de notre dernier webinaire. Membre actif de notre réseau d’experts indépendants, elle est revenue sur une mission passionnante menée auprès d’un acteur français majeur du textile.
Les enjeux : données environnementales et pilotage stratégique
Dans l’industrie textile, réduire l’empreinte environnementale passe par une gestion fine de la consommation d’eau, d’énergie et de substances chimiques. Pour progresser, encore faut-il pouvoir mesurer ces données, et surtout les exploiter.
Notre spécialiste a accompagné son client pour :
- Structurer et standardiser la collecte des données environnementales auprès de 20 fournisseurs internationaux
- Nettoyer et fiabiliser des volumes importants d’informations hétérogènes
- Concevoir des tableaux de bord interactifs grâce à Google Looker Studio, pour visualiser des indicateurs clés (KPI) sur les consommations et identifier les leviers de réduction
- Créer un socle de pilotage prêt à être intégré dans un système d’information plus robuste à moyen terme (data lake, solutions BI type Tableau).
La valeur ajoutée d'une approche hybride :
Ce qui a séduit le client ? La double compétence de l’experte :
- Une solide expérience des systèmes d’information et de la data ;
- Une expertise en développement durable et en bilan carbone, validée par un MBA spécialisé.
Son approche pragmatique a permis de :
- Gagner du temps sur l’analyse des données, évitant la complexité des tableaux croisés dynamiques manuels ;
- Faciliter l’appropriation des outils par des équipes métiers non spécialistes de l’informatique ;
- Démontrer la valeur opérationnelle de la data au service de la transition environnementale.
Envie d'aller plus loin ?
Pour un contenu plus complet, n’hésitez pas à visionner le replay du webinaire !
