À cela s'ajoutent la diversité et l'inclusion, car bien que nous ayons une importante population noire, sa représentation dans le personnel est assez réduite. Ainsi, en comprenant notre propre niveau d'équité en matière d'emploi, nous avons pu nous fixer des objectifs et mettre en place des programmes pour assurer la représentation des personnes qui sortent de l'université.
La partie suivante de notre plateforme concerne le volet client et notre capacité à leur apporter des informations clés. Une fois de plus, lorsqu'un client nous informe sur un dossier, nous n'avons plus besoin de compter sur un collaborateur en particulier pour partager ces connaissances. Nous passons par Workday. Nous comprenons que le client dispose d'une somme de connaissances et nous pouvons alors faire correspondre ses besoins à nos compétences internes.
Ensuite, il y a la Finance et les opérations. Nous cherchons à être rentables, mais de manière responsable et durable. Notre cabinet devait être capable de comprendre la discipline financière et d'anticiper les problèmes de trésorerie, probablement l'une des plus grandes opportunités que nous a offert le COVID-19. Nous savions que nous devions comprendre en temps réel nos flux de trésorerie.
La dernière partie concerne la plateforme d'innovation. Un de mes mentors répétait qu'il faut aiguiser sa hache avant de l'utiliser. Cela correspond plutôt bien à notre manière d'envisager l'innovation.
Pouvez-vous nous parler de votre approche de la gestion des données et de la manière dont vous en tirez le meilleur parti ?
Le premier constat, c'est qu'il ne s'agit pas d'une question de technologie, mais d'organisation. Le deuxième est que nous avons clairement identifié les propriétaires du système, et que ce propriétaire du système est quelqu'un dans une branche d'activité qui soutient la fonctionnalité à développer. Ainsi, lorsque nous pensons à notre business model, c'est au client que nous pensons. Nous pensons aux fonctionnalités en termes de proposition de valeur à développer. Puis nous pensons spécifiquement aux fonctionnalités d'entreprise.
Enfin, ce qui se produit lorsque nous faisons les bons choix, c'est que les résultats financiers découlent de la compréhension de ces différentes composantes du business model. Nous comprenions l'importance d'être Data-Driven et nous avons développé la capacité d'un noyau dur de notre personnel à comprendre la data science, son utilisation, les tableaux de bord, les interfaces utilisateur et leur fonctionnement. Car si je vous montre un élément de données et que je n'y apporte pas le contexte approprié, la capacité à l'exploiter diminue. C'est cette capacité à passer de la macro à la micro, puis à remonter de cette granularité jusqu'à la vue d'ensemble, qui est essentielle.