La Data Factory : Passage à l’échelle de l’usage de la data dans l’entreprise – EP1

Découvrez dans cette série d’articles, rédigé par notre directeur technique du pôle Conseil, les étapes clés pour envisager une transformation vers un pilotage déterminé par la donnée.

Episode n°1 : Comment développer la culture analytique

 

Entre 2010 et 2020, le nombre de données numériques créées à l’échelle mondiale a été multiplié par plus de 20. La Data est omniprésente et touche tous les secteurs et toutes les fonctions de l’entreprise. Il est stratégique de savoir exploiter et valoriser la data pour maintenir et améliorer la performance opérationnelle des activités de l’entreprise. Cela passe par une transformation de l’entreprise pour l’amener à devenir data-driven, entièrement orientée par les données.

Comment devenir une entreprise « Data-Driven ? Comment s’appuyer sur la ressource Data pour créer de la valeur ?

 

La Data Factory : passage à l’échelle de l’usage de la data dans l’entreprise

La « Data Factory » mobilise tout au long du parcours de la donnée, une équipe d’experts qui proposent des compétences et savoir-faire pour accompagner les métiers dans la réalisation de la solution la plus adaptée à leurs enjeux business.

 

Structurer et rendre opérationnelle la Data Factory passent par 4 grands chantiers :

  1. Acculturation : comment développer la culture analytique ?
  2. Organisationnel : quelle organisation ? quelle articulation ? Quelle animation ?
  3. Technologique : quelle architecture ? quels outils et solutions ?
  4. Gouvernance : quel cadre réglementaire ? quelle qualité ?

 

 

 

Comment développer la culture analytique ?

On ne naît pas Data-Driven, on le devient ! Il ne suffit pas de s’autoproclamer « Data-Driven » après avoir choisi et installer une solution de self-service BI ou de Data Science. C’est un long processus progressif de transformation, constitué de plusieurs étapes :

 

Etape 1 : Amorcer l’acculturation et commencer la sensibilisation de tous les collaborateurs.

Cette étape a notamment pour objectif d’évaluer la maturité « Data » de l’entreprise et de catégoriser les populations afin de personnaliser les actions à mener.

Amorcer l’acculturation par la connaissance du patrimoine technique et historique de l’entreprise. Quel point de départ ? Quels sont les acteurs ?

Chez LINCOLN pour mesurer cette maturité « Data », nous proposons à nos clients d’utiliser la grille d’auto-évaluation du CIGREF.

Pour comprendre les besoins et le potentiel, nous réalisons une grille de besoin avec les utilisateurs Métiers et IT en effectuant des ateliers. Ces ateliers permettent d’établir un recensement et des niveaux de priorité en introduisant une notion de ROI quanti/quali.

 

Etape 2 : Mobiliser et former les équipes.

Nous préconisons de mixer une approche Top-Down, en lien avec les RH, avec une approche Bottom-Up, en lien direct avec le terrain et leurs problématiques métiers très concrètes.

La Data Visualisation est un bon support pour illustrer l’apport de la Data dans le cadre d’une approche d’acculturation générale. On peut par exemple prévoir une série de e-learning pour former et démontrer son intérêt.

C’est la sélection de Quick-Win, au travers de l’identification des cas d’usage les plus pertinents, qui permettra rapidement aux équipes métiers de concrétiser l’apport de la Data et de donner du sens à la démarche d’acculturation.

 

Etape 3 : Animer et pérenniser la culture « Data ».

Les fondations et les réflexes analytiques posés, il est important de faire vivre les communautés et d’animer la « Data » au sein de l’organisation : Datathon, Serious Game, Escape Game, Challenge Data interne, autant de leviers permettant de renforcer les liens et la culture d’entreprise.

Comme vous l’aurez compris, la « Data » est une ressource à part entière. Accompagner les collaborateurs à son exploitation responsable et éthique est l’un des challenges à opérer pour devenir une société « Data-Driven ».

Le Pôle Conseil & Innovation vous accompagne de bout en bout d’un point de vue technologique et méthodologique dans la définition, l’orchestration et la mise en œuvre des chantiers clés pour réussir votre enjeu global : devenir une société Data Driven.