Connectez votre entreprise à ses données de manière opérationnelle

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Valoriser vos données

Nos experts vous conseillent et vous accompagnent dans votre démarche d'exploitation de data. Découvrez nos méthodes !

Si l’intérêt intrinsèque de la data a été démontré, comment l’intégrer à son entreprise pour en récolter tous les fruits ? Il semble en effet qu’au-delà de la difficulté à comprendre le concept et ses opportunités, la mise en œuvre d’un outil de traitement et d’analyse de données en entreprise est le second frein à son adoption. Chez Empreinte Digitale, nous pensons que pour valoriser les données et en faire un outil de création de valeur, il faut l’infuser dans la culture de l’entreprise et adopter les approches et les outils ad hoc. Il faut en somme mettre la data au cœur de l’entreprise.

Avant de commencer, connaissez-vous les 3 questions essentielles à se poser avant de se lancer dans un projet d’exploitation de données ?

Connectez de manière opérationnelle votre entreprise à ses données

Intégrez la data à la stratégie et à la culture de l’entreprise

Un des principaux freins à l’acculturation et à l’utilisation de la data en entreprise est la masse et l’insaisissabilité de ces larges volumes de données. Et de penser que le big data et ses opportunités sont réservés à quelques géants du Web et autres GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon). Ces sociétés étant considérées comment ayant monopole des moyens et des problématiques.

Derrière cet obstacle, bien réel, on peut percevoir un frein psychologique. Beaucoup de managers sont complexés face au défi du big data et hésitent à s’y lancer. Pour vaincre ce biais, il est essentiel de faire entrer la culture de la data au sein de l’entreprise. Afin d’obtenir le consensus face à la conduite du changement et plus largement face à la transformation digitale de l’entreprise.

Voici quelques points d’attention afin d’infuser le big data dans votre entreprise :

  • Identifiez une problématique claire. Celle-ci doit pouvoir être résolue par la data analyse. Se demander : qu’est ce que je veux savoir ? C’est en adoptant une approche orientée question, en recherchant l’opérabilité immédiate des informations que l’on veut recueillir, que vous obtiendrez les meilleurs résultats. Vous gagnerez en efficacité, un résultat rapide (quickwin) crédibilisera votre action. Cela servira de maître-étalon aux initiatives futures.
  • Décloisonnez la data. C’est à dire synthétiser et partager au maximum les données à disposition. En effet, ce n’est qu’en validant cet item que l’analyse big data saura remplir son principal intérêt : fournir une vue globale et unifiée sur votre problématique.
  • Soyez agile. Il est important d’adopter une attitude réaliste face à l’ampleur du changement. Pour cela, fixez-vous des objectifs SMART (objectif spécifique, mesurable, atteignable, réaliste, temporel).
  • Faîtes adopter son initiative au plus près de la gouvernance. Il est important d’avoir le soutien de la direction afin de définir des objectifs clairs à tous. Cela afin de bénéficier de la mutualisation des ressources de l’entreprise, de coordonner les efforts grâce à une vraie organisation, de préparer l’entreprise au changement.

En intégrant au processus de décision une dimension scientifique ou à tout le moins plus rigoureuse et factuelle, la data et son exploitation transforment la fonction et les compétences du manager d’aujourd’hui et de demain.

Rendez opérationnelles vos données

Si le big data tient simultanément de l’eldorado et de la gageure, c’est que même une fois son intérêt compris du manager et de son équipe, les freins à son exploitation peuvent encore paraître nombreux. Citons par exemple le manque de formation des collaborateurs, la quantité et la diversité des données recueillies, le choix d’une solution technique, etc. Paradoxalement, les premiers succès d’un projet data demandent relativement peu de pré-requis – et le jeu en vaut la chandelle.

Garantir l’intelligibilité de ses données

Outre le frein de l’acculturation de l’entreprise et des équipes, nous avons évoqué le frein de la complexité technique du big data et du data mining. Pour résumer la problématique en une question : comment rendre le big data, et son flux d’informations, opérationnel pour l’entreprise ?

Rendre opérationnelle l’information, c’est la rendre lisible et intelligible. Si longtemps le big data a justifié son caractère exclusif par la nécessité de bénéficier des technologies nécessaires à son administration et à son analyse, cela est de moins en moins vrai. Les barrières à l’entrée se font de plus en plus poreuses, à mesure que les outils de data lake et de data visualisation évoluent, que la puissance de calcul des ordinateurs se développe et que les interfaces utilisateurs/bases de données se font plus intuitives. A titre d’exemple, chez Empreinte Digitale, nous utilisons des outils de data visualisation open sourceIls permettent des évolutions ultérieures correspondant aux besoins précis (et forcément évolutifs) de nos clients. Ils offrent également des interfaces ergonomiques et largement personnalisables en fonction de l’expérience utilisateur.

Développer des approches agiles

La data est aussi l’occasion pour l’entreprise d’expérimenter de nouvelles méthodes de travail. Nous avons déjà vu qu’il valait mieux partir d’une problématique clairement identifiée. Cette approche orientée question aura tout le succès qu’elle mérite si elle est menée selon les grands principes des méthodes agiles, dont l’efficacité en matière de conduite de projet n’est plus à démontrer.

En voici quelques principes-clés :
  • Exprimer un besoin en une liste de fonctionnalités. A ce stade, pas besoin de rechercher l’exhaustivité et la précision à tout prix.
  • Constituer un backlog . C’est à dire une liste de fonctions ou de KPIs (les fameux indicateurs clés de performance !) jugés nécessaires pour la réalisation du projet. Par exemple, cela pourrait être de fournir un modèle rudimentaire de data visualisation sur telle ou telle problématique.
  • Délivrer rapidement une fonctionnalité ou un prototype répondant à un besoin précis. Dans le but de le tester et d’apporter les correctifs nécessaires rapidement. Par exemple, charger les premiers blocs de données brutes sur la solution de base.
  • Procéder par itérations (ou sprints) limitées dans le temps.
  • Rester ouvert à l’amélioration continue des équipes et du projet.

Chez Empreinte Digitale, cette méthode est utilisée pour chaque projet. Ainsi elle a été largement éprouvée et approuvée !

Pour davantage d’information, lisez notre article : Créer de la valeur avec vos données

Conclusion

Chez Empreinte digitale, nous sommes convaincus que la révolution de la data n’est pas seulement la révolution du pilotage de l’entreprise, de la DSI ou de la business intelligence. Il s’agit d’une évolution transversale du monde de l’entreprise. Puisque la data va concerner l’ensemble des domaines d’activité stratégique et des fonctions de l’organisation : RH, administration des ventes, R&D, …
Dans cette ère de disruption informationnelle et technologique, tous les profils d’entreprises ont une carte à jouer dès maintenant. Les fruits de cette mutation n’en seront que plus valorisés et rapides. En effet, puisqu’ils seront obtenus avant la concurrence, en avance sur son marché, ou tout simplement en avance des changements et bouleversements à venir.

Une infographie pour résumer les 4 bonnes pratiques pour débuter en big data ?

Big data : débuter en 4 bonnes pratiques. 1) Identifier une problématique. Se concentrer sur une problématique simple et pertinente pour commencer. But : plus d'efficacité et un résultat rapide qui crédibilisera votre initiative. 2) Décloisonner la data. Lever les obstacles organisationnels et techniques pour synthétiser et partager les données. But : une vue globale de la data. 3) Etre agile. Procéder par itération (test and learn) et trouver le produit minimum viable. But : un livrable rapide et fonctionnel. 4) Etre soutenu par la gouvernance. Convaincre la direction avec des objectifs atteignables et des résultats concrets. But : garantir le succès et la pérennité de votre projet data.

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