Déployer une stratégie de la donnée efficiente impacte fortement les organisations. Non seulement elle nécessite de déployer des Self Service Analytics pour rendre la data accessible à tous les collaborateurs mais aussi de travailler la donnée en profondeur pour transformer les process d’entreprise.
A l’instar des géants du web qui font leur choux gras de l’exploitation de la data, les entreprises françaises doivent mettre en œuvre une stratégie de la donnée efficiente. Cependant s’il est possible pour premiers d’assurer la compétence data avancée d’une grande partie de leurs collaborateurs, cette approche est difficilement applicable dans les industries plus traditionnelles. Malgré cela, elles doivent pouvoir augmenter et améliorer leurs prises de décisions par des données collectées, analysées, enrichies d’algorithmes d’IA et présentées de façon à ce qu’elles soient lisibles de tous les collaborateurs. S’il existe aujourd’hui des outils permettant de démocratiser l’analyse de la data, adopter une démarche data centric contraint néanmoins, les entreprises à repenser leurs organisations pour tirer partie de l’intégralité des bénéfices de la donnée. Déployer des outils sans revoir son organisation se solde toujours par un échec.
La capacité d’innovation par la donnée repose sur trois grands piliers. Les outils et systèmes sont le premier: les entreprises doivent déployer des plateformes de gestion et d’exploitation de la donnée. Le deuxième est lié à la communauté des collaborateurs impliqués dans la valorisation de cette donnée. Le troisième concerne l’ensemble des processus permettant d’intégrer ces projets dans les activités opérationnelles et commerciales de la société afin d’avoir un réel impact métier.
Démocratisation de la donnée via les Self Service Analytics
La mise en place de ces trois piliers peut poursuivre deux objectifs apparemment contraires. Premier objectif : démocratiser les initiatives data pour assurer une large couverture métier de l’effort. Ainsi la mise en place de « Self Service Analytics » permet aux collaborateurs d’adresser eux-mêmes de manière intuitive leurs questions instantanées et de profiter de la donnée pour améliorer leurs décisions quotidiennes. Cela nécessite la mise en place d’outils simplifiés, et mis à disposition du plus grand nombre. Mais l’incapacité de ces outils et de ces utilisateurs à s’intégrer finement dans les processus et systèmes métiers limite l’impact que ces projets peuvent avoir en profondeur.
Excellence de la donnée pour transformer les processus
Deuxième objectif : poursuivre l’excellence pour transformer de façons radicales des processus opérationnels en place. Citons par exemple la mise en place d’un modèle prédictif pour anticiper les pannes de matériels industriels et y allouer les efforts des équipes de maintenance. Ces projets complexes nécessitent l’utilisation d’outils avancés, limités à une population d’experts en Python, Scala, Spark ou autre technologie en vogue du moment, et des efforts importants d’intégration.
Une organisation en T pour concilier démocratisation et excellence de la donnée
Peut-on vraiment atteindre l’excellence sans démocratisation ? Une telle stratégie prive l’entreprise d’une multitude de petites opportunités liées à la donnée exploitable facilement par les collaborateurs proches du métier. Se priver de la démocratisation risque aussi de détourner les équipes expertes de leur mission de déploiement de projets d’évolution majeurs d’entreprise, trop mobilisées à s’occuper des petits projets métiers. Enfin, c’est aussi le risque de voir le centre d’excellence déployer des projets déconnectés des besoins métiers.
A l’inverse, mettre en place un effort de démocratisation sans aussi développer l’excellence prive l’entreprise de sa capacité d’innovation en profondeur et contraint les collaborateurs à travailler sur des projets superficiels. Mais comment concilier ces deux approches ?
Les entreprises les plus performantes sont celles qui associent les deux volets en repensant leur organisation autour d’une structure en « T ». La partie horizontale symbolise la couverture de l’effort data. L’idée est de permettre aux salariés, via un Self Service Analytics (SSA), au fil de leur questionnements quotidiens, de puiser des données et les exploiter sur une plateforme dédiée sans qu’ils aient besoin de posséder des compétences ultra sophistiquées en analyse de la data.
Le deuxième axe, ou partie verticale du T, correspond à l’opérationnalisation de la donnée. Ici, place à l’excellence des équipes spécialisées de data scientists, analysts ou engineers. Leurs missions est double : d’un côté animer les communautés de collaborateurs autour de la data, les aider à monter en compétences via des formations et des supports utilisateurs ; de l’autre, travailler en profondeur la donnée, porter et réaliser des projets ambitieux. Ainsi, ces centres d’excellence ont les capacités pour refondre totalement un processus métier pour y intégrer la data, l’IA et améliorer ainsi considérablement, voire innover, une approche métier. Ces équipes portent les projets les plus longs et complexes.
Cette organisation data centric repose donc sur deux niveaux : la SSA qui garantit une large couverture de l’initiative de la donnée et l’opérationnalisation autour des experts de la data qui assure la profondeur de l’effort.
Excellence et Démocratisation : deux éléments indispensables à une bonne gestion de la donnée
La réelle vertu d’une telle organisation en deux axes ne vient pas de leur juxtaposition, mais de leur combinaison au sein d’une plateforme et d’un environnement unique : la point de jonction des deux barres du « T ». Le SSA démultiplie l’efficacité du centre d’excellence en lui permettant de voir émerger les enjeux métiers les plus importants tels qu’identifiés près du terrain, ainsi que de le soulager des projets les plus simples pouvant être délocalisés vers des utilisateurs moins experts.
De la même manière le centre d’excellence permet d’automatiser et opérationnaliser les projets effectués en SSA afin de les rendre soit plus répandus, soit plus accessibles, soit plus impactant auprès d’un large nombre d’utilisateur.
Pour construire correctement une culture de la donnée, offrir la capacité à tous les collaborateurs de tirer partie de la data, et assurer un impact positif et profond sur leur activité, les entreprises doivent penser une organisation et les outils permettant la combinaison de la démocratisation et excellence.
