Les 5 meilleurs conseils pour planter sa stratégie data

By 1 mars 2022 mars 4th, 2022 Business Intelligence

Quand il s’agit de stratégie data, nous souhaitons tous mieux valoriser la donnée. Cependant, le chemin pour y parvenir n’est pas toujours un long fleuve tranquille ; le monde de la data se révèle parfois plus challengeant qu’il n’y parait, la dynamique data a beau être lancée, elle n’est pas toujours facile à piloter dans le temps.

Nous prenons le parti qu’un énième article sur les bonnes pratiques pour réussir votre stratégie data ne vous garantira pas le succès.

Quitte à faire n’importe quoi avec ses données, autant le faire correctement !

Nous vous proposons ici les 5 meilleurs moyens pour rater sa stratégie data (ainsi que le contre-pied à appliquer).

1. Naviguer à vue, sans boussole mais aussi sans l’oreille !

Si le métier a un besoin, pourquoi réfléchir ? c’est rapide, faisons-le ! c’est complexe, simplifions-le sans demander leur avis !

Aucun projet data ne doit s’inscrire dans une courte temporalité. Un petit projet peut prendre peu de temps à être développé, mais il doit être intégré dans une stratégie globale, avec un ROI et une équipe métier à l’origine du besoin. La valeur ajoutée doit être identifiée et mesurée.

2. Lancer le projet data sans les métiers (c’est la DSI qui est maître de la donnée, non ?)

« Je suis presque sûr que mon idée va améliorer les process métiers ! »
Le Responsable Données – « OK, fonce tête baissée ! »

Comme on l’a dit, aucun projet ne doit se lancer sans la consultation du métier. C’est l’un des points les plus importants. Un projet n’apportant pas une valeur ajoutée au métier ne sera pas suivi, un produit ne sera pas utilisé. Dans le pire des cas, cela décrédibilise le pôle data et entraîne la perte de l’adhésion des métiers data et la perte de sponsor de la direction pour les futurs projets.

3. Ne pas accompagner et former les équipes (puisqu’on ne les a pas consultés en amont, autant ne pas les déranger et y aller à fond !)

Le projet est terminé au niveau IT, livrons-le au métier… il va s’y faire.

Puisque les métiers vous ont accompagnés dans le développement de votre projet data, le métier est autonome pour consommer la data et apporter du soutien auprès de ses pairs. Le métier aura parlé de ce projet autour de lui. Cela facilite l’adhésion des futurs utilisateurs, or dans la stratégie data, l’acculturation des métiers à la data est cruciale pour devenir une « data driven company ».

4. Intégrer des données internes et externes à votre système d’information sans gouvernance et responsabilités clairement définies.

Les données sont intégrées, un peu n’importe comment, sans vrai consolidation ni fiabilisation. Mais bon, avec des requêtes SQL filtrées cela devrait fonctionner.

Une gouvernance clairement mise en place avant l’intégration des données permettra de responsabiliser tous les acteurs majeurs du projet et de sécuriser, fiabiliser les données au sein du SI. Un bon niveau de connaissances des usages de ces données permettra de mettre en place les bonnes règles d’intégration, de validation et conformité et garantir un partage des données certifiées dans l’entreprise.

Lire notre article sur la Gouvernance des données

5. Se lancer dans un projet IA, car c’est maintenant qu’il faut investir dans la BI 3.0 !

Nous allons mettre en place des algorithmes d’IA, comme tout le monde. Nous verrons bien si les données sont exploitables. Ensuite nous présenterons les POC aux métiers !

Il ne faut pas faire de l’IA parce que c’est à la mode. Il faut aborder le projet par étape, en qualifiant avec les métiers les cas d’usages tout en vérifiant la disponibilité et la qualité des données. La conception des algorithmes sera adaptée à la maturité du SI et aux problèmes rencontrés.

Conclusion

Retenons que plus la donnée devient un standard d’entreprise, plus la valorisation de cet actif devient un enjeu de management et moins un défi technologique. 

Bien qu’elle soit avant tout un domaine créatif, l’innovation a besoin de suivre des processus rigoureux qui canalisent l’inventivité pour aboutir à une création de valeur. De la même manière, la valorisation des données nécessite compétence et agilité, mais surtout une stratégie pour concrétiser les réalisations.

Avec ces conseils et l’aide de nos experts data eFrontech, vous pourrez mettre en place vos stratégies de gouvernance et exploiter vos données de la meilleure des manières !

Caroline

Consultante Data et Rédactrice de l'article

Avec une large expérience dans le pilotage des projets autour de la Data, Caroline participe à l'acculturation des métiers en matière de données et d'Analytics

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Quentin

Consultant Data et Rédacteur de l'article

Alliant la compréhension des métiers à de fortes compétences techniques, Quentin sait faire parler les données afin d'aider à la prise de décision.

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