Le groupe Limagrain est né il y a un peu plus de cinquante ans, dans la plaine de la Limagne au nord de Clermont-Ferrand, quand des agriculteurs ont créé une nouvelle variété de maïs. Il est aujourd'hui le 4e semencier mondial et possède également des filières agroalimentaires tracées. En 2018, le groupe a lancé un vaste programme de transformation autour de la donnée, pour répondre aux besoins de ses métiers et accompagner sa croissance. Ce programme lui a permis de déployer des capacités analytiques en self-BI pour tous ses métiers, tout en préservant la sécurité et en assurant la gouvernance des données. Le 10 septembre 2021, lors de l'édition française de MicroWorld 2021, événement de l'éditeur Microstrategy, David Chades, responsable data et analytique chez Limagrain, a relaté comment ces capacités de self-BI avaient été mises en oeuvre et partagé des exemples de projets réalisés grâce à elles.
Avant de se lancer dans cette transformation, le groupe Limagrain rencontrait plusieurs enjeux autour des données. L'organisation du groupe, constitué de multiples entités à fort degré d'indépendance, ainsi que ses fréquentes acquisitions se traduisaient par un éclatement important du système d'information, avec une multitude de briques applicatives, opérationnelles et décisionnelles. « Il nous fallait rationaliser pour diminuer les coûts et apporter des solutions plus efficaces et agiles aux entités métiers », explique David Chades. Il s'agissait également d'industrialiser les outils décisionnels, afin de gagner en performance et en évolutivité. « Nous souhaitions aussi réduire le goulot d'étranglement que représente l'IT dans les projets analytiques », confie David Chades. L'enjeu était d'ouvrir les solutions pour rendre les utilisateurs autonomes, à travers des capacités de self-BI, tout en gardant un certain niveau de maîtrise, notamment en termes de sécurité des données et de conformité réglementaire. Enfin, un dernier défi pour Limagrain était de fournir des services autour des données au plus près de ses utilisateurs. « Il s'agissait de leur apporter des services de type MDM (master data management), stockage et organisation des données, et bien entendu des fonctionnalités analytiques, alors même qu'ils sont répartis sur quatre continents », précise le responsable data et analytique.
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