Stratégie Data Driven : Penser par la data

I. Ce qu'il faut savoir sur la stratégie data driven

Objectif de la stratégie data driven

La stratégie data driven consiste à structurer la prise de décision et à apporter une réflexion non plus basée uniquement sur l’instinct ou l’expérience personnelle mais plutôt sur une réalité justifiée par la data. Les données sont au cœur des réflexions stratégiques de l’entreprise et deviennent une aide à la décision précieuse.

Ce mode de management offre une vision globale et permet d’apporter une réponse justifiée à un problème ou un objectif définis. Une réflexion axée sur l’analyse des données augmente la réactivité et la prise de décision, elle est mesurable au travers de KPI’S et peut permettre, dans certain cas, de prévoir les futures tendances de marché grâce à l'intelligence artificielle.

Rapport à la data

Le volume des données est exponentiel, chaque interaction produit de la data et pour autant chaque élément ne présente pas forcément un intérêt selon les objectifs de l’entreprise. Pour que les données soient utilisables pour la prise de décision, elles doivent être précises, impartiales, fiables et interrogeables.

II. Stratégie de la performance

Exploiter les données

En 2022 selon le rapport de l’OMDE : 73% des répondants pensent que l’exploitation de leurs données peut permettre d’améliorer la performance de leur entreprise.

Bien que le pilotage stratégique par la donnée soit considéré comme un levier de performance il n’est peut être pas toujours évident de s’y retrouver. Pour faciliter leur gestion, les datas doivent être centralisées et accessibles selon une granularité de l’information, c'est-à-dire, une hiérarchisation des données par intérêt ce qui va permettre aux équipes métiers et aux décideurs d’accéder plus facilement aux informations souhaitées.

Concrètement, la stratégie data driven concerne tous les services (RH, Juridique, etc.) et offre des solutions de pilotage stratégique importantes pour l’ensemble des décisions.

Stocker les données

Le traitement et le stockage des données sont au premier niveau de la stratégie data driven. En effet, si la réflexion stratégique est basée sur les datas, encore faut-il s’assurer de la viabilité de celles-ci et surtout parvenir à trier ce qui est pertinent de ce qu’il ne l’est pas au milieu de cette multitude d'informations.

III. Traitement des données

Processus E.T.L

Le traitement est une étape cruciale dans une stratégie data driven. Le processus E.T.L pour extract, transform, load, offre la possibilité de traiter un nombre important de données en optimisant la collecte, l'intégration dans des espaces de stockage et leur traitement.

Phase 1 : Extraction

Son rôle est de collecter l’ensemble des données qui proviennent de sources différentes.

Phase 2 : Transformation

Les données ne sont pas forcément exploitables, d'autant plus lorsqu'elles sont abondantes. L'objectif de cette deuxième phase est de rendre les données utilisables par la destination cible. Elles sont alors vérifiées, nettoyées, assemblées et converties au format approprié.

Phase 3 : Chargement

Cette dernière étape consiste à transférer les données transformées vers l’espace de stockage final.

Utilité

Le traitement des données peut être effectué dans différents cas de figures tels qu’un regroupement des différents espaces de stockage, une modernisation des systèmes, etc… Cette méthode a pour but d’optimiser les datas en facilitant leur traitement pour la prise de décision, en ce sens chaque décision doit être conçue avec un objectif précis afin d’éviter l’effet silo ou de se retrouver submergé d’informations trop difficiles à maîtriser.

Concrètement, une bonne maîtrise des processus de traitement des données va permettre d’assurer leur qualité pour qu’elles soient impartiales, fiables et interrogeables. Afin qu’une stratégie data driven soit efficace, elle doit faciliter le travail des équipes dans la prise de décision. Donc si le traitement et le stockage des données sont essentiels à une stratégie data driven, la lecture et l’analyse le sont tout autant.

IV. Rendre accessible les datas

Approche design

L’ambition est de parvenir à représenter visuellement la data par le biais d’une approche design afin de rendre intelligible les données préalablement récoltées. Les outils graphiques permettent de mettre en avant la granularité des informations en traduisant des quantités de données au travers de visuels plus compréhensibles, on parlera alors de la data visualization (ou dataviz).

Effectivement, rendre les datas disponibles sous forme d’outils visuels tels que les diagrammes, les heatmaps ou tout autre outil graphique favorise la lecture et la compréhension car ce sont des éléments qui sont visuellement porteurs de sens.

Afin que les données soient correctement traitées, stockées et analysées l’ensemble de ces processus doit prendre part à un cadre d’utilisation défini. L’enjeu est multiple, il s’agit d’optimiser l’utilisation des données tout en garantissant leur conformité et sécurité.

V. Gestion des données

Gouvernance des données

La data gouvernance est une politique de gestion des données qui a pour but d’optimiser l’utilisation des données en garantissant leur conformité et sécurité.

Au sein de cette politique, chaque rôle d’utilisateur des données et chaque point d’accès est pensé par rapport à des objectifs précis et définis en amont. La gouvernance des données garantit le rôle et la responsabilité de chacun.

Les équipes métiers ont accès aux données qui les concernent et qui répondent à leurs besoins spécifiques. De cette manière, les données exploitées sont fiables, cohérentes et facilitent la réflexion.

Enjeux de sécurité

La gouvernance des données est étroitement liée à la sécurité, ce qui est aujourd’hui un point important à considérer pour limiter tout risque de violation ou d’utilisation abusives des données.

La data governance est un ensemble de règles, de processus et de procédures qui s'inscrit dans la stratégie globale de l’entreprise et permet d’assurer la bonne exploitation des données.

Finalement

La data présente un fort intérêt pour les entreprises, elle est utile à tous les niveaux de prise de décision mais nécessite une gestion précise et éclairée. L’ambition d’une stratégie data driven est d’améliorer l’efficacité des équipes métiers au travers de méthodes spécifiques dédiées au traitement, à la gestion ainsi qu’à l’analyse des données, chaque étape compte.