D\u00e9couvrez les cl\u00e9s de succ\u00e8s pour construire une strat\u00e9gie data, et les erreurs \u00e0 ne pas commettre dans une gouvernance des donn\u00e9es.
\nEn dix ans, le volume de donn\u00e9es dans le monde a \u00e9t\u00e9 multipli\u00e9 par plus de vingt\u00a0! En 2035, il devrait \u00eatre multipli\u00e9 par plus de 45, pour atteindre les 2 000 zettaoctets. Autre fait marquant\u00a0: alors que le nombre de donn\u00e9es cr\u00e9\u00e9es par les entreprises ne repr\u00e9sentait \u00ab\u00a0que\u00a0\u00bb 30\u00a0% du volume mondial en 2016, cette proportion devrait doubler \u00e0 l\u2019horizon 2025. En cons\u00e9quence, les entreprises se trouvent face \u00e0 un enjeu critique\u00a0: comment exploiter et tirer la meilleure valeur de cette mine d\u2019or int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 leurs syst\u00e8mes d\u2019informations\u00a0? C\u2019est l\u00e0 que la mise en \u0153uvre d\u2019une strat\u00e9gie data prend tout son sens.<\/p>\n
Une strat\u00e9gie data : pour quoi faire ?<\/strong><\/p>\n La strat\u00e9gie data peut s\u2019apparenter \u00e0 une extension de la strat\u00e9gie marketing & commerciale d\u2019une organisation. Ax\u00e9e sur l\u2019utilisation de la donn\u00e9e, notamment \u00e0 travers le data management, la\u00a0data gouvernance\u00a0et la data visualisation (c\u2019est-\u00e0-dire la repr\u00e9sentation des donn\u00e9es), la strat\u00e9gie data traduit les objectifs et les moyens que l\u2019organisation souhaite mettre en \u0153uvre pour valoriser ses donn\u00e9es d\u2019un point de vue business. La data, socle de votre transformation<\/strong> \u2981 La probabilit\u00e9 d\u2019acqu\u00e9rir de nouveaux clients est multipli\u00e9e par 23\u00a0; Au-del\u00e0 de la notion de performance, cette approche permet \u00e9galement de renforcer l\u2019image de marque, d\u2019optimiser les processus de d\u00e9cisions en interne ou de redorer la marque employeur. Les pr\u00e9mices de l\u2019exploitation des donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n La collecte de la donn\u00e9e n\u2019est pas un sujet nouveau pour les entreprises, elle remonte aux ann\u00e9es 1970\u2019s \u2013 1980\u2019s. En revanche, son exploitation, elle, est plus r\u00e9cente puisqu\u2019elle a \u00e9merg\u00e9 dans les ann\u00e9es 2000, notamment avec l\u2019arriv\u00e9e des premiers r\u00e9seaux sociaux tels que Facebook (2004) et Twitter (2006).<\/p>\n En effet, l\u2019exploitation des donn\u00e9es par ces nouveaux r\u00e9seaux a eu l\u2019effet d\u2019un PoC (Proof of Concept) pour la plupart des organisations. Ainsi, d\u00e8s les ann\u00e9es 2010, nombre d\u2019entre elles ont d\u00e9cid\u00e9 d\u2019orienter elles aussi leur strat\u00e9gie vers la valorisation de la donn\u00e9e. Une d\u00e9cision qui s\u2019est notamment traduite par des investissements significatifs, que ce soit dans le recrutement de nouveaux m\u00e9tiers de la data, le d\u00e9ploiement de nouvelles technologies, des formations \u00e0 l\u2019IA et au Big Data\u2026<\/p>\n Peut-on dire pour autant que ces investissements ont \u00e9t\u00e9 concluants ? La r\u00e9ponse est non\u00a0! Dans leur majorit\u00e9, les organisations constatent apr\u00e8s quelques ann\u00e9es que le ROI (Return on Investment\u00a0ou retour sur investissement) n\u2019est pas \u00e0 la hauteur de leurs attentes et que la valorisation de la donn\u00e9e s\u2019av\u00e8re plus compliqu\u00e9e dans la pratique que dans la th\u00e9orie.<\/p>\n Strat\u00e9gie data\u00a0: les erreurs \u00e0 ne pas commettre<\/strong><\/p>\n Malgr\u00e9 ce constat d\u2019\u00e9chec ou de semi-\u00e9chec, il est int\u00e9ressant de prendre un peu de hauteur pour analyser \u00e0 l\u2019\u00e9chelle macro les raisons de cette d\u00e9sillusion. On constate alors une certaine redondance et de multiples similitudes dans les causes qui ont pu mener \u00e0 ce r\u00e9sultat mitig\u00e9.<\/p>\n Voici ci-dessous les cinq erreurs principales fr\u00e9quemment commises lors de la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie de donn\u00e9es\u00a0: Ces erreurs d\u00e9coulent principalement d\u2019une confusion sur le fait que la donn\u00e9e est un moyen et non une fin en soi. Cela implique, en amont de son utilisation, de mettre en \u0153uvre une r\u00e9flexion qui permette d\u2019avoir une ligne directrice, de d\u00e9finir les objectifs et les moyens associ\u00e9s, et d\u2019embarquer les diff\u00e9rentes parties prenantes.<\/p>\n Les 3 axes majeurs \u00e0 garder en t\u00eate pour concevoir une strat\u00e9gie data Il s\u2019agit d\u2019un projet strat\u00e9gique<\/strong><\/em> Think big, act small\u00a0:<\/em> Il s\u2019agit d\u2019un projet entrepreneurial<\/strong><\/em> Le business plan devient alors un incontournable qui permet \u00e0 la fois de rassurer l\u2019investisseur \u00e0 travers la v\u00e9racit\u00e9 des analyses et la composition de l\u2019\u00e9quipe, mais \u00e9galement de l\u2019aider \u00e0 se projeter dans le temps \u00e0 travers des hypoth\u00e8ses et des pr\u00e9visions. Pour d\u00e9velopper une strat\u00e9gie data, il est important de pouvoir embarquer les diff\u00e9rents parties prenantes (actionnaires, associ\u00e9s\u2026). Pour y parvenir, la r\u00e9daction d\u2019un business plan est un excellent exercice.<\/p>\n Pourquoi\u00a0? Parce qu\u2019il permet d\u2019une part, de s\u2019assurer qu\u2019il n\u2019y a pas de trou dans la raquette et que tous les points importants ont \u00e9t\u00e9 pris en compte\u00a0; et d\u2019autre part, il constitue un support pour promouvoir et vendre le projet aupr\u00e8s des parties prenantes internes. La strat\u00e9gie data pouvant \u00e9galement entra\u00eener un investissement financier important, ce business plan peut \u00eatre utilis\u00e9 aupr\u00e8s de banques ou d\u2019investisseurs pour justifier un apport financier.<\/p>\n Il s\u2019agit d\u2019un projet de transformation<\/strong><\/em> Le fait de prendre cette dimension en compte dans la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie data va permettre au porteur du projet de maintenir un \u00e9tat d\u2019esprit agile. Il va \u00e9galement prendre conscience des r\u00e9sistances qu\u2019il peut \u00eatre amen\u00e9 \u00e0 rencontrer lors de la r\u00e9alisation du projet et ainsi les limiter en les anticipant. Il est alors conseill\u00e9 de faire participer les acteurs cl\u00e9s de l\u2019organisation d\u00e8s la r\u00e9flexion de la strat\u00e9gie data. L\u2019avantage est double : cette participation agit tel un levier pour embarquer le reste des \u00e9quipes, mais aussi pour convaincre les \u00e9ventuels d\u00e9cideurs et investisseurs qui pourraient se montrer frileux en cas d\u2019une trop faible adh\u00e9sion des \u00e9quipes en interne. D\u00e9couvrez les cl\u00e9s de succ\u00e8s pour construire une strat\u00e9gie data, et les erreurs \u00e0 ne pas commettre dans une gouvernance des donn\u00e9es. En dix ans, le volume de donn\u00e9es dans le monde a \u00e9t\u00e9 multipli\u00e9 par plus de vingt\u00a0! En 2035, il devrait \u00eatre multipli\u00e9 par plus de 45, pour atteindre les 2 000 zettaoctets. Autre fait marquant\u00a0: alors que le nombre de donn\u00e9es cr\u00e9\u00e9es par les entreprises ne repr\u00e9sentait \u00ab\u00a0que\u00a0\u00bb 30\u00a0% du volume mondial en 2016, cette proportion devrait doubler \u00e0 l\u2019horizon 2025. 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\nCette valorisation s\u2019oriente autour de deux objectifs principaux\u00a0:
\n\u2981 La performance marketing & commerciale pour d\u00e9velopper le business\u00a0: cr\u00e9er de nouvelles opportunit\u00e9s, am\u00e9liorer l\u2019image de l\u2019organisation, renforcer la fid\u00e9lisation client, etc.
\n\u2981 La prise de d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es pour assurer le business\u00a0: optimiser la gestion des co\u00fbts, des risques et de la productivit\u00e9 dans une volont\u00e9 de diminuer les co\u00fbts, etc.<\/p>\n
\nLevier majeur de la transformation num\u00e9rique, la donn\u00e9e constitue une composante essentielle du patrimoine d\u2019une organisation. En t\u00e9moigne, l\u2019analyse statistique men\u00e9e par le McKinsey Global Institute aupr\u00e8s de 400 entreprises internationales. L\u2019objectif \u00e9tait de d\u00e9montrer l\u2019avantage concurrentiel de la notion de \u00ab\u00a0data driven\u00a0\u00bb pour les organisations. Les r\u00e9sultats sont sans significatifs\u00a0:<\/p>\n
\n\u2981 La fid\u00e9lisation des clients actuels est, quant \u00e0 elle, multipli\u00e9e par 9\u00a0;
\n\u2981 R\u00e9sultat\u00a0: les organisations\u00a0data driven\u00a0affichent une rentabilit\u00e9 19 fois sup\u00e9rieure.<\/p>\n
\nLa strat\u00e9gie data devient ainsi un enjeu strat\u00e9gique incontournable et un axe concurrentiel non n\u00e9gligeable pour les dirigeants d\u2019aujourd\u2019hui.<\/p>\n
\n\u2981 Absence de vision et\/ou feuille de route non coh\u00e9rente
\nParmi les cons\u00e9quences : d\u00e9saccord lors des prises de d\u00e9cisions, pertes financi\u00e8res et perte d\u2019\u00e9nergie \u00e0 travers des projets obsol\u00e8tes ou des projets men\u00e9s en doublon, difficult\u00e9s d\u2019implication des parties prenantes.
\n\u2981 Absence de coh\u00e9rence entre la strat\u00e9gie data et la raison d\u2019\u00eatre de l\u2019organisation
\nParmi les cons\u00e9quences : forte r\u00e9sistance au changement, baisse de la qualit\u00e9 sur les projets, d\u00e9gradation de la qualit\u00e9 de la donn\u00e9e, d\u00e9gradation de l\u2019ambiance de travail.
\n\u2981 Absence d\u2019un r\u00e9el sponsorship et d\u2019un fort leadership
\nParmi les cons\u00e9quences : absence de d\u00e9cision strat\u00e9gique, baisse de la qualit\u00e9, procrastination, absence de sens pour les collaborateurs entra\u00eenant une baisse de la motivation, d\u00e9priorisation des projets li\u00e9s \u00e0 la data.
\n\u2981 Sous-\u00e9valuation de l\u2019acculturation et de l\u2019accompagnement n\u00e9cessaire
\nParmi les cons\u00e9quences : forte r\u00e9sistance au changement, non-appropriation des nouvelles pratiques et des nouveaux outils, d\u00e9gradation de la qualit\u00e9 de la donn\u00e9e, difficult\u00e9s significatives pour valoriser la donn\u00e9e, fracture interne renfor\u00e7ant les travaux en silos.
\n\u2981 Utilisation de re-use en mati\u00e8re de strat\u00e9gie et de feuille de route
\nParmi les cons\u00e9quences : le risque ici est de jouer \u00e0 la roulette russe et potentiellement de faire face \u00e0 l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 des cons\u00e9quences \u00e9voqu\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment. Ce serait un peu comme enfiler les chaussures d\u2019Usain Bolt en pensant pouvoir courir plus vite le 200 m\u2026 mais en omettant un\u00a0\u00ab\u00a0l\u00e9ger\u00a0\u00bb\u00a0d\u00e9tail. Sa pointure\u00a0: il chausse du 47\u00a0!<\/p>\n
\nPour r\u00e9ussir au mieux l\u2019impl\u00e9mentation de sa strat\u00e9gie data, nous avons recens\u00e9 trois points cl\u00e9s \u00e0 garder en t\u00eate tout au long de la r\u00e9flexion :<\/p>\n
\nLa mise en place d\u2019une strat\u00e9gie data est en effet un projet structurant et impactant pour l\u2019organisation. Il est donc important de prendre en consid\u00e9ration, d\u00e8s sa mise en place, les impacts qu\u2019elle va avoir, notamment aux niveaux humain, organisationnel et financier. Comment\u00a0? Une des\u00a0best practices\u00a0consiste \u00e0 mat\u00e9rialiser ces diff\u00e9rents impacts sous forme d\u2019une matrice de risque bas\u00e9e sur diff\u00e9rents sc\u00e9narios. Il s\u2019agit ensuite de maintenir une coh\u00e9rence entre les r\u00e9sultats attendus et les moyens mis en place.<\/p>\n
\nBien connue dans le secteur informatique, cette phrase prend \u00e9galement tout son sens dans la d\u00e9finition d\u2019un projet strat\u00e9gique. Sa r\u00e9ussite passe aussi par la mise en application de\u00a0baby steps\u00a0permettant d\u2019ajuster le tir si besoin. L\u2019environnement de la donn\u00e9e restant peu connu \u00e0 date, il est important de savoir tester pour valider, puis industrialiser dans un second temps. Une \u00e9tape qui peut se traduire par exemple par la mise en place de PoC permettant de palper de premiers r\u00e9sultats \u00e0 court terme.<\/p>\n
\nLe second point cl\u00e9 est de penser la strat\u00e9gie data \u00e0 mettre en place comme un projet entrepreneurial. Le focus n\u2019est pas tant dans le fait d\u2019avoir une\u00a0excellente\u00a0id\u00e9e ou une id\u00e9e originale, mais dans la coh\u00e9rence des moyens mis en place pour d\u00e9velopper cette id\u00e9e. Cet enjeu est notamment bien connu des startuppers \u00e0 la recherche de financement qui doivent\u00a0pitcher\u00a0leurs projets devant des investisseurs. Les financeurs vont alors chercher \u00e0 valider le potentiel et la s\u00e9curit\u00e9 du projet en question. Pour ce faire, ils prennent bien \u00e9videmment en compte l\u2019id\u00e9e, le concept, mais aussi et surtout le plan de d\u00e9veloppement et de r\u00e9alisation de cette id\u00e9e.<\/p>\n
\nLe troisi\u00e8me point cl\u00e9 \u00e0 garder en t\u00eate est que la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie data est avant tout un projet de transformation. La particularit\u00e9 de ces projets r\u00e9side notamment dans le fait qu\u2019il est difficile voire impossible d\u2019imposer une transformation \u00e0 une organisation. Une transformation se fait avec le temps, doit \u00eatre accompagn\u00e9e et devient une partie int\u00e9grante du quotidien des collaborateurs.<\/p>\n
\nLes organisations n\u2019ont plus le choix aujourd\u2019hui\u00a0: si elles veulent rester comp\u00e9titives et surtout perdurer, la mise en \u0153uvre d\u2019une strat\u00e9gie data n\u2019est plus une option\u00a0! Toutefois, elles sont encore trop nombreuses \u00e0 ne pas prendre le temps de la r\u00e9flexion en amont. Un temps n\u00e9cessaire pour penser leur strat\u00e9gie en coh\u00e9rence avec leur ADN, pr\u00e9parer une feuille de route adapt\u00e9e avec les objectifs fix\u00e9s et surtout embarquer les \u00e9quipes en interne\u00a0! Des \u00e9tapes indispensables au succ\u00e8s du projet.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"