Entreprise data driven : vos équipes risquent-elles une de ces 6 impasses ?

Vous vous lancez dans un projet qui doit rendre votre entreprise véritablement data driven ? 
Une partie de vos équipes est certainement déjà dans les starting-blocks (marketing, communication, product management…). Bravo !

Dans les autres départements moins coutumiers de la data, la vision n’est peut-être pas en revanche aussi claire et enthousiaste. Or, pour que votre stratégie data driven fonctionne, elle doit mobiliser efficacement tous les collaborateurs.
Vous devez éviter certaines erreurs courantes pour amener chacun à comprendre les enjeux globaux et son intérêt personnel à s’y mettre. Et ne pas mener vos équipes dans une de ces 6 impasses

 

Impasse “data driven” n°1 : l’impasse des spécialistes 

L’erreur qui y mène consiste à vouloir former ses équipes à l’analyse globale de données.
Développer la théorie générale comme si chaque collaborateur devait devenir un parfait data engineer, c’est le meilleur moyen de les noyer dans un système trop complexe qui les dépasse.
Certes, il faudra sensibiliser et former nombre de vos collaborateurs. Mais une formation adaptée cible précisément les outils que devra utiliser chaque service, sans chercher à créer des data scientists à tous les niveaux.

 

Impasse “data driven” n°2 : l’impasse du “one size fits all” 

“One size fits all”. En français : taille unique. La même pour tous. L’erreur qui y mène : vouloir imposer une formation purement technique, aux outils de collecte et d’analyse, en oubliant de personnaliser les enjeux.

Vos employés ont besoin du « big picture » et de la petite histoire à la fois. Chacun doit comprendre son intérêt à développer de la data, là où il ne s’en servait pas auparavant, pour pouvoir s’approprier la logique “data-driven” et l’outil, gagner en indépendance et en efficacité.

Il ne suffit pas que chacun sache générer, lire et consulter les indicateurs de performance : vos équipes doivent savoir s’en servir pour adapter leurs décisions au quotidien comme sur le long terme.

Impasse “data driven” n°3 : l’impasse des amoureux 

C’est l’impasse des amoureux de l’analyse pour l’analyse. L’erreur qui y conduit consiste à vouloir mettre en place un dispositif d’analyse des données pour le plaisir de l’analyse.

Sans une stratégie globale centrée sur une métrique de réussite en particulier, les données collectées, triées, stockées et analysées n’ont aucun sens et vos équipes vont simplement perdre du temps et de l’énergie.
En passant au data driven, vous devez avoir défini les objectifs communs et chaque équipe doit avoir défini les indicateurs précis (KPIs) et utiles à suivre pour un temps donné.

Impasse “data driven” n°4 : l’impasse de l’informatique 

L’erreur qui y conduit est plus que classique. Elle consiste à confier l’orientation, la direction et la gestion des données au seul département informatique. Vous devez maîtriser vos Master Data : la stratégie des données dépend de la direction de l’entreprise.

Faites-vous accompagner de spécialistes pour mettre en place les bons outils de data management qui doivent structurer votre data governance.

Impasse “data driven” n°5 : l’impasse du croc-en-jambe. 

Pour avancer, il faut avancer un pied puis l’autre. Si on fait le contraire, c’est le croc-en-jambe assuré. 
Cette impasse est donc le fruit de l’erreur consistant à lancer la formation des équipes sans avoir déjà monté l’architecture complète de votre stratégie data driven.

Dès la formation, vous devez avoir la structure : le système de collecte des bonnes data, le système de process et de stockage et tous les outils d’analyse, adaptés à chaque service. Soit une architecture globale ramifiée spécifiquement pour votre entreprise. Sans quoi, vos données ne deviennent jamais informations. Elles resteront données…. dans des placards virtuels. Mais des placards quand même !

Impasse “data driven” n°6 : l’impasse du self-service. 

C’est l’impasse à laquelle conduit le fait de laisser les équipes gérer elles-mêmes leur data, en solitaire.

Une stratégie data driven efficace repose aussi sur la porosité des services (et pas seulement avec l’IT), qui doivent communiquer pour favoriser la résolution des problèmes, améliorer les processus et s’intégrer au projet global. Vos collaborateurs ne doivent pas être dépendants des data scientists pour autant, il s’agit d’organiser et favoriser la communication entre services pour décloisonner la data.

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