Votre entreprise est-elle réellement axée sur les données

En tant que nouveau « or noir » de notre économie, moteur de la transformation numérique des entreprises, les données sont désormais omniprésentes. Du sol au plafond, les données imprègnent les organisations. En parallèle, nous assistons à la démocratisation de l’accès aux données. Jusqu’à récemment, les directions métiers devaient faire appel à un expert décisionnel et attendre plusieurs jours, voire semaines, avant que leur demande de reporting ne soit traitée.

Une nouvelle génération de solutions de business intelligence (BI) en libre-service, telles que Tableau Software ou Power BI de Microsoft, a changé la donne. Faciles à installer et à prendre en main, les métiers ont rapidement adopté ces outils pour créer eux-mêmes des rapports dynamiques mettant en valeur la visualisation des données.

Le libre-service signifie aussi l’IT fantôme. Certaines de ces solutions en mode SaaS ont été déployées sous le radar des DSI, leurs éditeurs n’hésitant pas à contacter directement les départements opérationnels. Cela n’a pas été sans poser des problèmes d’intégration et d’urbanisation du système d’information.

La diffusion des données au sein de l’organisation pose également un défi en termes de conformité réglementaire avec le RGPD. La démocratisation de l’accès aux données ne peut donc se faire qu’en parallèle d’une nouvelle répartition des rôles entre la DSI et les métiers. En tant que partenaires des métiers, la DSI leur fournit des outils pour les rendre autonomes tout en définissant le cadre de leur utilisation.

Contrôle de la qualité des données

De manière générale, la question de la qualité des données se pose. La confiance accordée à la qualité des données est centrale. Lorsqu’un utilisateur publie un tableau de bord, il doit être certain de la fiabilité des résultats. Quand les données sont-elles fiables et sécurisées ? Sinon, quelle politique de remédiation faut-il mettre en place pour y remédier ?

La préparation des données consiste à établir des règles de nettoyage, de normalisation, de classification et de catégorisation pour s’assurer que les données utilisées soient complètes, intégrées, non dupliquées, cohérentes et à jour.

Un projet de gouvernance est à la fois technologique et organisationnel. Il consiste d’abord à cartographier toutes les données d’une organisation afin de construire un catalogue des données. Ce référentiel recense les données mais fournit également une définition claire des indicateurs partagés.

Les départements d’une entreprise gèrent tous les données client, mais chacun a une définition souvent différente de ce qui caractérise un client. Pour un département commercial, il s’agira d’une personne physique ou morale ayant passé une commande il y a moins de X mois. Pour la DSI, un client sera limité à un code. Il faut parvenir à une terminologie commune.

Au niveau organisationnel, les rôles et responsabilités associés aux profils des propriétaires et des consommateurs de données doivent être définis. Qui est responsable des données et veillera à leur qualité ? Qui gérera leur développement ou même leur fin de vie ?

Acculturation aux données

Une entreprise axée sur les données doit également mener une politique d’acculturation intensive qui sera gérée sur un horizon moyen terme. L’objectif est de sensibiliser l’ensemble des collaborateurs à la valeur des données, moteur de transformation dans leurs métiers. Alors que les grandes entreprises sont matures dans ce domaine, les entreprises de taille intermédiaire ne le sont pas encore.

L’acculturation aux données nécessite la nomination de personnes référentes ayant une forte connaissance à la fois des enjeux et des outils. Ces ambassadeurs des données représentent toutes les fonctions de l’organisation, qu’il s’agisse de la logistique, des ventes ou du contrôle de gestion.

Toujours appelés champions des données, ils se retrouvent dans des communautés de données qui travailleront sur le développement des compétences et la création de nouveaux cas d’usage. Rédiger un manifeste définit l’objectif d’une communauté. Cette profession de foi se résume en une phrase : « Enrichir notre savoir-faire pour promouvoir les données et imaginer leurs nouveaux usages ».

Ces communautés regarderont vers l’avenir et surveilleront les apports des nouvelles technologies. Les plateformes de données modernes permettent de traiter les données en temps réel ou en quasi temps réel. L’intelligence artificielle offre une dimension prédictive, tandis que la BI offre avant tout une image du passé.

Un autre axe de travail consiste à aider les métiers à « parler » des données. Le data storytelling utilise, à cette fin, les principes du storytelling et un ensemble de conventions graphiques et de codes couleurs pour expliquer de manière simple des chiffres complexes et identifier des tendances.

Comme nous le voyons, pour les responsables, la mise en place d’une véritable entreprise axée sur les données est le fruit d’une politique de données étendue et d’un ensemble de délais maîtrisés.