Découvrez les clés de succès pour construire une stratégie data, et les erreurs à ne pas commettre dans une gouvernance des données.
En dix ans, le volume de données dans le monde a été multiplié par plus de vingt ! En 2035, il devrait être multiplié par plus de 45, pour atteindre les 2 000 zettaoctets. Autre fait marquant : alors que le nombre de données créées par les entreprises ne représentait « que » 30 % du volume mondial en 2016, cette proportion devrait doubler à l’horizon 2025. En conséquence, les entreprises se trouvent face à un enjeu critique : comment exploiter et tirer la meilleure valeur de cette mine d’or intégrée à leurs systèmes d’informations ? C’est là que la mise en œuvre d’une stratégie data prend tout son sens.

Une stratégie data : pour quoi faire ?

La stratégie data peut s’apparenter à une extension de la stratégie marketing & commerciale d’une organisation. Axée sur l’utilisation de la donnée, notamment à travers le data management, la data gouvernance et la data visualisation (c’est-à-dire la représentation des données), la stratégie data traduit les objectifs et les moyens que l’organisation souhaite mettre en œuvre pour valoriser ses données d’un point de vue business.
Cette valorisation s’oriente autour de deux objectifs principaux :
⦁ La performance marketing & commerciale pour développer le business : créer de nouvelles opportunités, améliorer l’image de l’organisation, renforcer la fidélisation client, etc.
⦁ La prise de décisions éclairées pour assurer le business : optimiser la gestion des coûts, des risques et de la productivité dans une volonté de diminuer les coûts, etc.

La data, socle de votre transformation
Levier majeur de la transformation numérique, la donnée constitue une composante essentielle du patrimoine d’une organisation. En témoigne, l’analyse statistique menée par le McKinsey Global Institute auprès de 400 entreprises internationales. L’objectif était de démontrer l’avantage concurrentiel de la notion de « data driven » pour les organisations. Les résultats sont sans significatifs :

⦁ La probabilité d’acquérir de nouveaux clients est multipliée par 23 ;
⦁ La fidélisation des clients actuels est, quant à elle, multipliée par 9 ;
⦁ Résultat : les organisations data driven affichent une rentabilité 19 fois supérieure.

Au-delà de la notion de performance, cette approche permet également de renforcer l’image de marque, d’optimiser les processus de décisions en interne ou de redorer la marque employeur.
La stratégie data devient ainsi un enjeu stratégique incontournable et un axe concurrentiel non négligeable pour les dirigeants d’aujourd’hui.

Les prémices de l’exploitation des données

La collecte de la donnée n’est pas un sujet nouveau pour les entreprises, elle remonte aux années 1970’s – 1980’s. En revanche, son exploitation, elle, est plus récente puisqu’elle a émergé dans les années 2000, notamment avec l’arrivée des premiers réseaux sociaux tels que Facebook (2004) et Twitter (2006).

En effet, l’exploitation des données par ces nouveaux réseaux a eu l’effet d’un PoC (Proof of Concept) pour la plupart des organisations. Ainsi, dès les années 2010, nombre d’entre elles ont décidé d’orienter elles aussi leur stratégie vers la valorisation de la donnée. Une décision qui s’est notamment traduite par des investissements significatifs, que ce soit dans le recrutement de nouveaux métiers de la data, le déploiement de nouvelles technologies, des formations à l’IA et au Big Data…

Peut-on dire pour autant que ces investissements ont été concluants ? La réponse est non ! Dans leur majorité, les organisations constatent après quelques années que le ROI (Return on Investment ou retour sur investissement) n’est pas à la hauteur de leurs attentes et que la valorisation de la donnée s’avère plus compliquée dans la pratique que dans la théorie.

Stratégie data : les erreurs à ne pas commettre

Malgré ce constat d’échec ou de semi-échec, il est intéressant de prendre un peu de hauteur pour analyser à l’échelle macro les raisons de cette désillusion. On constate alors une certaine redondance et de multiples similitudes dans les causes qui ont pu mener à ce résultat mitigé.

Voici ci-dessous les cinq erreurs principales fréquemment commises lors de la mise en place d’une stratégie de données :
⦁ Absence de vision et/ou feuille de route non cohérente
Parmi les conséquences : désaccord lors des prises de décisions, pertes financières et perte d’énergie à travers des projets obsolètes ou des projets menés en doublon, difficultés d’implication des parties prenantes.
⦁ Absence de cohérence entre la stratégie data et la raison d’être de l’organisation
Parmi les conséquences : forte résistance au changement, baisse de la qualité sur les projets, dégradation de la qualité de la donnée, dégradation de l’ambiance de travail.
⦁ Absence d’un réel sponsorship et d’un fort leadership
Parmi les conséquences : absence de décision stratégique, baisse de la qualité, procrastination, absence de sens pour les collaborateurs entraînant une baisse de la motivation, dépriorisation des projets liés à la data.
⦁ Sous-évaluation de l’acculturation et de l’accompagnement nécessaire
Parmi les conséquences : forte résistance au changement, non-appropriation des nouvelles pratiques et des nouveaux outils, dégradation de la qualité de la donnée, difficultés significatives pour valoriser la donnée, fracture interne renforçant les travaux en silos.
⦁ Utilisation de re-use en matière de stratégie et de feuille de route
Parmi les conséquences : le risque ici est de jouer à la roulette russe et potentiellement de faire face à l’intégralité des conséquences évoquées précédemment. Ce serait un peu comme enfiler les chaussures d’Usain Bolt en pensant pouvoir courir plus vite le 200 m… mais en omettant un « léger » détail. Sa pointure : il chausse du 47 !

Ces erreurs découlent principalement d’une confusion sur le fait que la donnée est un moyen et non une fin en soi. Cela implique, en amont de son utilisation, de mettre en œuvre une réflexion qui permette d’avoir une ligne directrice, de définir les objectifs et les moyens associés, et d’embarquer les différentes parties prenantes.

Les 3 axes majeurs à garder en tête pour concevoir une stratégie data
Pour réussir au mieux l’implémentation de sa stratégie data, nous avons recensé trois points clés à garder en tête tout au long de la réflexion :

Il s’agit d’un projet stratégique
La mise en place d’une stratégie data est en effet un projet structurant et impactant pour l’organisation. Il est donc important de prendre en considération, dès sa mise en place, les impacts qu’elle va avoir, notamment aux niveaux humain, organisationnel et financier. Comment ? Une des best practices consiste à matérialiser ces différents impacts sous forme d’une matrice de risque basée sur différents scénarios. Il s’agit ensuite de maintenir une cohérence entre les résultats attendus et les moyens mis en place.

Think big, act small :
Bien connue dans le secteur informatique, cette phrase prend également tout son sens dans la définition d’un projet stratégique. Sa réussite passe aussi par la mise en application de baby steps permettant d’ajuster le tir si besoin. L’environnement de la donnée restant peu connu à date, il est important de savoir tester pour valider, puis industrialiser dans un second temps. Une étape qui peut se traduire par exemple par la mise en place de PoC permettant de palper de premiers résultats à court terme.

Il s’agit d’un projet entrepreneurial
Le second point clé est de penser la stratégie data à mettre en place comme un projet entrepreneurial. Le focus n’est pas tant dans le fait d’avoir une excellente idée ou une idée originale, mais dans la cohérence des moyens mis en place pour développer cette idée. Cet enjeu est notamment bien connu des startuppers à la recherche de financement qui doivent pitcher leurs projets devant des investisseurs. Les financeurs vont alors chercher à valider le potentiel et la sécurité du projet en question. Pour ce faire, ils prennent bien évidemment en compte l’idée, le concept, mais aussi et surtout le plan de développement et de réalisation de cette idée.

Le business plan devient alors un incontournable qui permet à la fois de rassurer l’investisseur à travers la véracité des analyses et la composition de l’équipe, mais également de l’aider à se projeter dans le temps à travers des hypothèses et des prévisions. Pour développer une stratégie data, il est important de pouvoir embarquer les différents parties prenantes (actionnaires, associés…). Pour y parvenir, la rédaction d’un business plan est un excellent exercice.

Pourquoi ? Parce qu’il permet d’une part, de s’assurer qu’il n’y a pas de trou dans la raquette et que tous les points importants ont été pris en compte ; et d’autre part, il constitue un support pour promouvoir et vendre le projet auprès des parties prenantes internes. La stratégie data pouvant également entraîner un investissement financier important, ce business plan peut être utilisé auprès de banques ou d’investisseurs pour justifier un apport financier.

Il s’agit d’un projet de transformation
Le troisième point clé à garder en tête est que la mise en place d’une stratégie data est avant tout un projet de transformation. La particularité de ces projets réside notamment dans le fait qu’il est difficile voire impossible d’imposer une transformation à une organisation. Une transformation se fait avec le temps, doit être accompagnée et devient une partie intégrante du quotidien des collaborateurs.

Le fait de prendre cette dimension en compte dans la mise en place d’une stratégie data va permettre au porteur du projet de maintenir un état d’esprit agile. Il va également prendre conscience des résistances qu’il peut être amené à rencontrer lors de la réalisation du projet et ainsi les limiter en les anticipant. Il est alors conseillé de faire participer les acteurs clés de l’organisation dès la réflexion de la stratégie data. L’avantage est double : cette participation agit tel un levier pour embarquer le reste des équipes, mais aussi pour convaincre les éventuels décideurs et investisseurs qui pourraient se montrer frileux en cas d’une trop faible adhésion des équipes en interne.
Les organisations n’ont plus le choix aujourd’hui : si elles veulent rester compétitives et surtout perdurer, la mise en œuvre d’une stratégie data n’est plus une option ! Toutefois, elles sont encore trop nombreuses à ne pas prendre le temps de la réflexion en amont. Un temps nécessaire pour penser leur stratégie en cohérence avec leur ADN, préparer une feuille de route adaptée avec les objectifs fixés et surtout embarquer les équipes en interne ! Des étapes indispensables au succès du projet.