Les 3 grands facteurs clés de succès d’une entreprise data driven

Peut-on apprécier l’art sans y avoir été sensibilisé ? De la même façon, une entreprise peut-elle se considérer data driven en s’exemptant d’une culture de la donnée ? Rares sont les entreprises qui l’ont intégrée, nombreuses sont celles qui la sous-estiment.

Les 3 grands facteurs clés de succès d’une entreprise data driven

La data est un des principaux leviers qu'une entreprise peut actionner pour survivre et s'épanouir dans un monde où le digital prend une place prépondérante. Mais devenir data-driven ne s'improvise pas. Il ne suffit pas de posséder de la donnée.

Répondre aux tendances du marché et à une demande de plus en plus exigeante des consommateurs, sur la fiabilité, la rapidité et la pertinence des services proposés, demande que les organisations repensent leur modèle, technologique et organisationnel. Or ces changements sont de véritables bouleversements dans les organisations, souvent trop brutaux pour les collaborateurs qui doivent revoir leur façon de travailler. Certains se voient même attribuer de nouvelles responsabilités, de nouveaux rôles.

La question est donc : comment accompagner cette mise en mouvement vers la data en tenant compte de l’ensemble des paramètres pour assurer un succès pérenne ?

La tech, la data et le métier doivent développer une culture collective permettant la mise en musique d'un ensemble de compétences en cohérence avec les attentes et les besoins de chacun. Cette cohérence est indispensable pour favoriser l'innovation mais surtout garantir son adoption.

Nous sommes convaincus que les organisations qui tiendront compte de ces problématiques sont celles qui sauront faire face à l'enjeu d'aujourd'hui : le darwinisme numérique, "Ce n'est pas l'entreprise la plus forte qui survit, ni la plus intelligente. C'est celle qui s'adapte le mieux au changement." Ce sont des organisations compatibles avec le futur. Elles auront cette forte capacité à faire évoluer leur modèle, voire pivoter de manière réactive et agile.

Voici 3 grands piliers sur lesquels repose cette capacité d'adaptation.

1 - Une organisation de type 'mesh' qui rassemble les mondes IT, data et métier

L'organisation traditionnelle telle que nous la connaissons est conçue en silos fonctionnels. La réalité des organisations implique de plus une difficulté à favoriser la collaboration et le partage de données entre les différents départements.

Bien que ces organisations apportent un certains nombre d'avantages comme une meilleure gestion de la sécurité, une centralisation des problématiques de qualité, une efficacité accrue dans les opérations quotidiennes car toutes les données sont stockées et gérées en un seul endroit, elle génère un grand nombre d'inconvénients :

  • Une dépendance à l'égard de l'équipe centrale de données pour les décisions et les opérations.
  • Des processus décisionnels plus lents en raison de la centralisation et de la nécessité de coordonner les activités de plusieurs équipes.
  • Des difficultés pour répondre aux besoins spécifiques des différentes équipes et départements de l'entreprise.
  • Des expertises réparties dans différents silos

L'organisation data par domaine permet de désengorger la gestion des données d'une équipe centralisée et valoriser la connaissance. Elle déplace la responsabilité auprès des domaines ce qui offre en plus d'une expertise technique une expertise métier. La création d'équipes pluridisciplinaires doit favoriser cette innovation. On parle souvent de Data Mesh, pour évoquer cette décentralisation des données.


2 - Des plateformes technologiques orientées utilisateurs

Les plateformes data prolifèrent dans les organisations, ainsi que le concept de consommation en libre service. On observe une accélération de la consommation de data auprès d’équipes non expertes qui nécessitent à la fois des outils adaptés (low code, no code par ex.) mais surtout des outils capable d'intégrer des solutions tierces et de combiner des services pour créer des applications personnalisées qui répondent à leurs besoins spécifiques.

Les équipes doivent être autonomes dans l’ajout de nouvelles fonctionnalités à leur plateforme de données pour s'adapter rapidement aux évolutions de leur besoin.

C’est pourquoi la construction des plateformes de données est un processus complexe qui nécessite une réflexion approfondie sur les objectifs métiers de l'entreprise.

Il est essentiel de tenir compte de cas d'usages de données et des besoins des utilisateurs finaux pour déterminer les fonctionnalités clés de la plateforme.

Ainsi, la construction d'une plateforme de données ne doit pas être basée sur des convictions et décisions technologiques, mais plutôt sur une analyse rigoureuse des besoins métiers de l'entreprise. Les critères métiers tels que la performance, la sécurité, la flexibilité et la compatibilité avec les systèmes existants doivent être pris en compte lors de la construction de cette dernière pour garantir son succès et son adoption.

3 - Une culture collective, des équipes alignées

Ne voyons pas le Data Mesh comme la solution miracle, mais développons une culture collective pour favoriser l'adoption.

Trop souvent ces révolutions se concentrent sur un aspect, la technologie, et prennent aussi parfois en compte, dans le meilleur des cas, les aspects organisationnels. L’adoption des produits data driven en entreprise par les utilisateurs reste malgré tout sous-estimée. C’est d’ailleurs l'un des principaux challenges 2023 pour les organisations ayant déjà démarré cette révolution.

Chez Wenvision nous accompagnons nos clients sur les 3 axes #tech, #orga, #culture et mettant un point d’honneur à l’acculturation data.

Nous sommes à l’initiative de campagnes de formation pour l’ensemble des collaborateurs dans lesquelles les piliers de la gouvernance, l’importance de la qualité et une compréhension des rôles et de l’organisation sont des éléments essentiels au succès.

La professionnalisation et la montée en compétence des experts data analysts, scientists, engineers, etc. dans les domaines sont aussi indispensables pour garantir des équipes autonomes et proactives sur la data dans tous les domaines.

Enfin la mise en place de communautés, de réseaux de champions doit aussi être au cœur de la stratégie. La promotion des succès data, le partage d’assets doivent être mis en avant dans des communautés d'experts pour garantir la productivité grâce au re-use, tendre vers de la standardisation des méthodes et des outils.

C'est aux équipes du CDO de jouer ce rôle de coordinateur et facilitateur entre IT et métier permettant d'assurer une forte collaboration et de favoriser cette intelligence collective.

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