Data & analytics = 80 % de mobilisation du personnel

Il est faux de croire que les projets ‘data and analytics’ impliquent principalement une expertise technique spécialisée. Aussi compétente que soit votre équipe data ou aussi efficaces que soient vos modèles et outils, ces investissements seront inutiles si vos collaborateurs sont incapables de les exploiter pour passer à l’action ou prendre des décisions opérationnelles.

Les data & analytics, c’est quoi exactement ? Cette expression fait-elle uniquement référence à des informations brutes et au processus hautement technique de leur interprétation ? La réalité est un peu plus complexe. L’expression « data & analytics » englobe toutes les opérations effectuées par une organisation pour rassembler les données qui lui sont propres.

Data & analytics: ensemble des paradigmes, des modèles et des bonnes pratiques visant à gérer et à développer les actifs et les flux de données et à extraire davantage de valeur des données. C'est le fait d'obtenir une vue d'ensemble de toutes les données pertinentes pour une organisation, dans le but explicite de comprendre ce qui s'est passé, ce qui se passe et ce qui risque de se passer.

Créer de la valeur = mobiliser tous les intervenants

Envisager un projet de données, revient en premier lieu à se familiariser avec les outils, les approches et technologies associées aux données.

La capacité à convaincre d’autres personnes de l’organisation, en particulier les cadres supérieurs, de l’importance des données est, à nos yeux, tout aussi cruciale. Pour tirer une réelle valeur d'un projet de données, il faut susciter l'enthousiasme et sensibiliser tous les employés, dans tous les domaines fonctionnels, au potentiel caché, aux opportunités et aux pièges potentiels que présentent les données. Ils doivent comprendre ce qu'ils y gagnent et ce qu'on attend d'eux pour qu'ils réussissent.

Une fois l’organisation, dans sa globalité, favorable à votre démarche en matière de données, des experts peuvent intervenir pour canaliser l’énergie, fixer les priorités, élaborer une stratégie concrète et réaliser le projet de données.

Les défis humains dans les projets data & analytics

Les collaborateurs appréhendent les données de différentes manières en fonction de leurs attributions et de leurs postes. Une communication efficace sur la valeur des données passe d’abord par la confirmation que le langage est le même pour tous.

Un exemple : supposons que vous vous apprêtez à lancer un projet de données et qu’un consultant demande à votre directeur commercial de définir la notion de « client ». Si le responsable réagit en balayant la question comme étant trop simple, votre organisation doit manifestement encore progresser sur la route de la maturité des données. Pourquoi ? Parce que la réponse à la question « Qu’est-ce qu’un client ? » peut se révéler très délicate, et les managers attentifs aux données le savent. Ils savent que les services de vente et de finances divergent souvent sur la définition d’un client, et ils ont conscience que ces écarts d’opinion sont importants. Les organisations compétentes en matière de littératie de données savent à juste titre que les questions relatives aux données sont complexes, et que la pertinence de la bonne réponse est primordiale.

Comment établir une culture de la donnée à plusieurs niveaux

Obtenir un consensus ne se limite pas à former votre personnel IT à l’utilisation de nouveaux outils. Fournir aux personnes travaillant dans l’entreprise un éclairage satisfaisant pour leur permettre de comprendre les défis liés à l’utilisation des données, ainsi que leur responsabilité pour les surmonter.

L’idée de « démarrer petit » s’applique aussi à la création d’une culture des données dans votre entreprise. Le soutien de la hiérarchie est toutefois fondamental. L’implication de l’équipe dirigeante dans le processus passe par une formation sur les principes de base de la gestion des données et l’apprentissage de la façon de penser les données.

La meilleure approche pour instaurer un état d’esprit des données parmi l’ensemble du personnel consiste à mettre en place des projets pilotes agiles : des projets business ou des défis à faible risque ou de petite taille à relever au moyen des données. La mise en évidence des bénéfices que peuvent apporter rapidement les data & analytics vous permet de convaincre les gens de prendre part au mouvement sur le long terme. Qui plus est, ce genre de projet ne coûte pratiquement rien et permet toujours de tirer des enseignements, même en cas d’échec.

Un conseil : préparez votre parcours data & analytics

La dure réalité est que 80 % du travail lié aux données et à l'analytique consiste à persuader les gens de s'engager dans le voyage axé sur les données. Suivez ces recommandations pour veiller à ce que tous les intervenants vous soutiennent.

• Instaurez une culture de collaboration dans laquelle les idées peuvent être librement explorées et partagées. Responsabilisez vos utilisateurs, offrez-leur un espace sûr pour l'innovation et récompensez-les lorsque leurs projets apportent une valeur ajoutée ;
• Créez une culture orientée données où les décisions sont fondées ou prises selon des critères structurels en fonction des informations fournies par les données et non à l’instinct. Efforcez-vous de trouver des données pertinentes, de les analyser et de prendre des décisions en fonction des résultats obtenus et non selon votre intuition ;
• Proposez une formation non seulement sur les outils, mais aussi sur les moyens d’analyser et d’évaluer les situations commerciales. Cela inclut la modélisation de l’information, des réflexions autour des problèmes de l’entreprise dans une perspective des données et une approche critique élémentaire. Cette initiative doit être régulière et continue - une journée par an n’est pas suffisant ;
• Organisez des sessions "coach-to-coach" et "demandez à l’expert" au cours desquelles les collaborateurs peuvent discuter en toute liberté de leurs difficultés, défis et obstacles ;
• Partagez des exemples de réussite au sein de l’organisation pour créer des ambassadeurs, susciter l’enthousiasme et inciter les autres à agir ;
• Définissez clairement les rôles. Les utilisateurs avancés sont capables de créer des modèles de données complexes. Ils disposent aussi d’une solide connaissance des affaires. Les utilisateurs clés peuvent exploiter les modèles et créer un support. Les responsables de la gestion de l’information protègent la qualité des données, les architectes de données conservent une vue d’ensemble des initiatives en matière de données à l’échelle de l’entreprise et les chefs de projet sont tenus de piloter plusieurs projets de données en parallèle.