Comment bâtir votre stratégie de données

Nous savons tous que les données sont importantes pour la croissance d'une entreprise, mais nous voyons rarement des exemples d'initiatives de données apportant une valeur ajoutée aux petites et moyennes entreprises. Pourquoi ? Trop souvent, les organisations se concentrent sur l'acquisition d'outils ou la collecte massive de données sans un plan clair sur la manière dont cela générera des résultats significatifs. Cela conduit à un gaspillage de ressources, à des systèmes fragmentés et à de la frustration lorsque les informations ne se concrétisent pas.

La vérité est qu'une stratégie de données réussie ne se résume pas à des tableaux de bord sophistiqués ou à des algorithmes avancés : il s'agit d'aligner les initiatives de données sur vos objectifs commerciaux et de s'assurer qu'elles produisent des informations exploitables. Dans cet article, nous vous guiderons sur la manière de construire une stratégie de données qui offre une valeur tangible, même si vous travaillez avec une petite équipe ou des ressources limitées.

Deux options s'offrent à vous pour vous guider dans ce processus. Vous pouvez suivre la ventilation étape par étape fournie dans cet article, ou vous pouvez approfondir avec notre Guide de la stratégie de données, qui comprend un cahier d'exercices et une série de vidéos en deux parties. Le guide combine des vidéos, des diapositives et des modèles exploitables pour vous donner tout ce dont vous avez besoin pour concevoir et mettre en œuvre votre stratégie. Quelle que soit la voie que vous choisissez, vous disposerez des outils nécessaires pour faire fonctionner les données pour votre entreprise. Téléchargez le guide dès maintenant pour commencer !

Étape 1 : Impliquer les parties prenantes

La première étape de la formulation d'une stratégie de données adéquate consiste à identifier les acteurs clés. Les principales parties prenantes devraient idéalement avoir un intérêt direct dans la plateforme de données, une bonne dose d'enthousiasme et une véritable passion pour la prise de décisions davantage fondées sur les données dans l'ensemble de votre organisation.

Pourquoi engager les parties prenantes ?

• Vision partagée et adhésion : Il est essentiel de s'assurer que toutes les parties prenantes comprennent et partagent la vision d'une organisation axée sur les données. Cette compréhension collective favorise un sentiment d'appropriation et d'engagement envers le changement.
• Perspectives diverses : Différentes parties prenantes apportent des idées et des perspectives uniques qui peuvent aider à identifier les défis potentiels et les opportunités sous différents angles.
• Allocation des ressources : Le soutien des parties prenantes est souvent crucial pour obtenir les ressources nécessaires (budget, personnel ou technologie) pour construire et soutenir les initiatives de données.

Qui dirige les engagements en matière de stratégie de données ?

Les meilleures organisations créent une équipe interfonctionnelle généralement dirigée par une personne occupant un poste lié aux données/analytiques ou un leader au sein de l'organisation informatique. Parfois, cette équipe est dirigée par un leader d'une unité commerciale ou d'une équipe commerciale centrale. Cette personne sert de "point de contact" responsable de la réussite.

Comment engager les parties prenantes ?

• Identification des parties prenantes clés : Commencez par identifier qui doit être impliqué. Cela inclut généralement la haute direction, les chefs de département, le personnel informatique et les membres clés de l'équipe sur lesquels le passage à des pratiques axées sur les données aura un impact direct.

Énumérez les parties prenantes dans la feuille "Liste des parties prenantes" du Cahier de la stratégie de données.

• Adaptation du message : Comprenez les motivations et les préoccupations de chaque partie prenante. Personnalisez votre communication pour aborder leurs intérêts et la manière dont une approche axée sur les données peut bénéficier à leur domaine.
• Démonstration de la valeur : Utilisez des exemples concrets et des études de cas pour illustrer les avantages d'une approche axée sur les données. Soulignez comment des organisations similaires ont réussi en adoptant des pratiques centrées sur les données. Présentez la prise de décision basée sur les données comme une solution aux problèmes existants au sein de l'organisation. Montrez comment les données peuvent clarifier des processus décisionnels actuellement ambigus ou fondés sur l'intuition.
• Création de projets pilotes : Mettez en œuvre des projets pilotes à petite échelle pour démontrer les avantages pratiques des décisions fondées sur les données. Choisissez des projets avec des résultats visibles et mesurables pour renforcer la confiance et mettre en évidence des victoires rapides. Le chapitre 4 expliquera comment développer de courts sprints de développement à forte valeur ajoutée. Impliquez les parties prenantes dans ces projets pilotes, en leur donnant une expérience directe du processus et des avantages.

Étape 2 : Découverte

Cette phase consiste à comprendre votre situation actuelle en matière de gestion des données et vos aspirations. Ce processus implique généralement une combinaison d'entretiens, d'ateliers et d'évaluations techniques, impliquant un large éventail de parties prenantes de différentes parties de l'organisation.

Pour rationaliser cette phase critique, nous avons développé une série d'étapes et le Cahier de la stratégie de données, un outil pratique pour faciliter un processus de découverte en profondeur. Ce cahier est conçu pour guider les parties prenantes tout au long d'une évaluation structurée de leurs systèmes, pratiques et gouvernance de données, assurant une analyse approfondie et l'identification des domaines à améliorer.

1. État actuel et souhaité

À l'aide du Cahier de la stratégie de données, remplissez les colonnes "État actuel" et "État souhaité" de la feuille "Planificateur de la stratégie de données". Soyez aussi détaillé et précis que possible, et ne tenez pas compte de la faisabilité à ce stade.

2. Évaluation de l'impact commercial

Dans le Cahier de la stratégie de données, accédez aux questions d'évaluation de l'impact commercial en cliquant sur le symbole "+" en haut de la colonne K. Répondez aux questions sur l'impact commercial. Plus vous aurez de "oui", plus l'impact de la réponse à cette question sera élevé.

3. Profilage des données

Le profilage des données vise à comprendre la qualité des données, leur structure et les modèles qu'elles contiennent. Cela comprend l'analyse des données pour vérifier leur exactitude, leur cohérence et leur exhaustivité, et l'identification des problèmes potentiels tels que les valeurs manquantes, les doublons ou les anomalies de données. Cela vous permettra d'évaluer l'effort nécessaire pour répondre à chaque question et de hiérarchiser celles auxquelles répondre en premier. Pour chaque question de profilage des données où la réponse est "Non", écrivez la ou les raisons dans le champ "Problème(s)", puis les solutions proposées dans le champ "Solution(s)".

Vos questions devraient toutes se classer dans l'une des catégories suivantes :

• Bonnes : La qualité des données historiques et nouvelles est suffisante pour l'analyse.
• Bonnes pour l'avenir : La qualité des nouvelles données est suffisante pour être utilisée pour l'analyse. Les données historiques ne peuvent pas ou ne seront pas corrigées. Nous ignorerons simplement les données historiques.
• Pourraient être bonnes : La qualité des nouvelles données est suffisante pour être utilisée pour l'analyse. Les données historiques peuvent et doivent être corrigées.
• Mauvaises : La qualité des données historiques et nouvelles n'est PAS suffisante pour l'analyse.

Toute question qui ne tombe pas dans la catégorie "Bonnes" ou "Bonnes pour l'avenir" doit être transmise à l'équipe de collecte de données ou mise en attente. Peut-être que les processus de collecte de données doivent être améliorés, peut-être que certaines données doivent être modifiées minutieusement pour se conformer au format actuel. Quelle qu'en soit la raison, ces données doivent être corrigées avant d'être utilisées pour l'analyse.

Étape 3 : Architecture de la plateforme de données

Que vous partiez de zéro ou que vous envisagiez de migrer votre plateforme de données actuelle vers quelque chose de plus moderne, il existe tellement d'options qu'il est facile de se sentir dépassé. Dans cette section, nous couvrirons ce qu'est une plateforme de données, ses objectifs et les critères à prendre en compte pour décider laquelle mettre en œuvre.

Choisir les technologies de votre plateforme de données

Comme toujours, commençons par une définition. Une plateforme de données est une solution technologique complète qui permet aux organisations de collecter, stocker, gérer, traiter et analyser d'importants volumes de données provenant de diverses sources. Il s'agit de l'infrastructure de base pour la gestion et l'analyse des données, prenant en charge un large éventail d'applications et de cas d'utilisation, de la veille stratégique (BI) et de l'analytique à la prise de décision basée sur les données et aux projets avancés de science des données.

Votre plateforme de données doit être :

• Évolutive (Scalable)
• Flexible et agile
• Performante et efficace
• Fiable
• Sécurisée
• Rentable
• Facile à intégrer à votre écosystème informatique existant
• Permettant une démocratisation facile des données
• Bien documentée

Très bien, voilà pour l'aperçu. Dans la section suivante, nous discuterons des éléments à prendre en compte lors du choix des technologies que vous utiliserez comme plateforme de données.

La transformation des données avant l'analyse n'est pas seulement une étape procédurale, mais une nécessité stratégique. Grâce à ces processus, la transformation des données permettra à votre organisation d'exploiter le véritable potentiel de ses actifs de données.

Qu'est-ce qu'une plateforme de données ?

Comme vous pouvez le constater, il existe tellement d'outils qu'il est facile de se sentir dépassé. Voici un guide simple pour sélectionner une plateforme de données qui correspond à vos besoins.

• Considérez l'écosystème informatique de votre organisation : Si vous utilisez principalement des produits Google tels que Google Analytics 4, Google Sheets, etc. Alors vous devriez envisager des outils qui s'intègrent bien à ces outils.
• Considérez l'ensemble de votre architecture de données et la manière dont chaque outil s'intègre aux autres : Par exemple, Fivetran et dbt fonctionnent bien ensemble. Looker et Google Cloud Platform (GCP) constituent également une excellente combinaison.
• Évaluez les compétences de votre équipe et ce qui est nécessaire avec ces outils : Les fonctionnalités dont vous aurez besoin sont basées sur les résultats de l'exercice de profilage des données. Pour obtenir une liste détaillée des exigences, remplissez les feuilles "Sources de données" et "Exigences de la plateforme (DPT)" du Cahier de la stratégie de données (facultatif).
• Prix : Pour une évaluation plus complète, remplissez la liste de contrôle de l'architecture des technologies de la plateforme de données dans la feuille "checklist" du Cahier de la stratégie de données. Utilisez ensuite la "Matrice de comparaison DPT" pour comparer facilement les technologies que vous envisagez.

Le piège des solutions tout-en-un

Nous considérons qu'une solution est tout-en-un si elle répond aux critères suivants :

• Elle possède des capacités de visualisation de données
• Elle offre de nombreux connecteurs vers des sources de données dans de nombreux secteurs (marketing, opérations, finances, entrepôts de données, ERP, CRM, etc.)
• Elle offre un ensemble robuste de fonctionnalités de transformation de données

Vous pourriez être tenté d'utiliser une solution tout-en-un lors du choix de votre outil décisionnel (BI). Ne le faites pas. Voici pourquoi :

• Courbe d'apprentissage abrupte : Bien que les solutions tout-en-un soient conçues pour simplifier la gestion des données en consolidant de multiples fonctionnalités, leur large éventail de fonctionnalités et leurs interfaces complexes peuvent être écrasantes, nécessitant beaucoup de temps et d'efforts pour que les utilisateurs les maîtrisent. Cette courbe d'apprentissage abrupte peut retarder la réalisation des avantages complets de la solution et entraver l'adoption par les utilisateurs.
• Connecteurs partiels : Les solutions tout-en-un mettent souvent en avant un grand nombre de connecteurs vers diverses sources de données et applications. Cependant, ces connecteurs peuvent ne pas prendre en charge entièrement toutes les fonctionnalités et les types de données des systèmes connectés, ce qui conduit à une intégration de données incomplète ou inefficace. Ce qui nécessite une personnalisation supplémentaire ou des solutions de contournement manuelles.
• Fonctionnalités manquantes : Les entreprises peuvent constater que certaines fonctionnalités critiques sont manquantes ou insuffisamment développées, ce qui nécessite des outils supplémentaires ou un développement personnalisé pour combler ces lacunes, compliquant ainsi l'architecture des données.
• Difficile d'appliquer une gouvernance de données de base : Les plateformes tout-en-un peuvent ne pas fournir le contrôle granulaire et la personnalisation nécessaires pour appliquer efficacement les politiques de gouvernance des données spécifiques à l'organisation. Il peut alors être difficile de garantir la qualité, la cohérence, la conformité et la sécurité des données, qui sont fondamentales pour une gestion et une analyse fiables des données.
• Coûts élevés : Les solutions tout-en-un peuvent sembler rentables au premier abord en regroupant les outils, mais leur tarification, liée à l'utilisation, aux fonctionnalités ou au nombre d'utilisateurs, peut augmenter à mesure que vos besoins augmentent. Cette hausse des coûts peut compromettre la viabilité à long terme, entraînant une évolution vers des options plus personnalisées et abordables.
• Expertise spécialisée requise : Trouver des experts possédant les connaissances requises sur une solution tout-en-un particulière peut s'avérer difficile en raison des subtilités uniques et de la nature exclusive de ces plateformes. Cette rareté d'expertise spécialisée peut entraîner des coûts de formation ou d'embauche plus élevés et peut limiter la capacité d'une organisation à adapter et optimiser rapidement la solution pour répondre à l'évolution de ses besoins.
• Propriété limitée des données : Sans entrepôt de données dédié, vos données sont stockées en externe, vous laissant vulnérable si le fournisseur met fin au support ou ferme ses portes, ce qui peut entraîner une perte de données irrécupérable.

Rédiger le diagramme de l'architecture de votre plateforme de données

Vous avez maintenant sélectionné les technologies que vous utiliserez pour votre plateforme de données. Pour mieux visualiser la façon dont les données circuleront et identifier les domaines possibles d'amélioration, nous vous recommandons de rédiger un diagramme simple représentant votre plateforme de données.

Pourquoi les données doivent être transformées

La principale raison de la transformation des données est très simple. Les questions métier nécessitent généralement de combiner plusieurs sources de données pour y répondre. Par sources de données, nous entendons soit différentes tables de la même source, soit des sources complètement différentes (combinant des données Meta Ads à Google Ads, par exemple).

Pour en savoir plus sur ce sujet, je vous invite à lire notre article "Pourquoi les données doivent être transformées".

Étape 4 : Gouvernance des données

Définition et planification

La gouvernance des données est le cadre des politiques, procédures et normes d'une organisation visant à garantir que ses données sont exactes, accessibles, sécurisées et utilisées de manière responsable.

Le Cahier de la stratégie de données comporte une liste de contrôle dédiée à la gouvernance des données dans la feuille "checklist". Cela vous aidera à comprendre ce qu'est la gouvernance des données et quoi mettre en œuvre. Le niveau de détail de chaque élément variera en fonction de la complexité et de la maturité de votre plateforme de données.

Portez une attention particulière à certaines unités commerciales qui ont des exigences non négociables en matière de gouvernance des données. Des raisons de conformité dans certains secteurs exigent une gouvernance très spécifique de la plateforme de données.

Maintenance

Pourquoi les pipelines de données doivent-ils être maintenus après leur création initiale ?

Les pipelines de données collectent des données de diverses sources, les combinent, appliquent plusieurs transformations et les transforment en une source unique de vérité. Un bon pipeline robuste fournira constamment des données sans erreur, mais seulement tant que les sources pour lesquelles il est conçu restent les mêmes, ce qui est rarement le cas. La plupart des pipelines sont construits en supposant des schémas fixes pour les sources, qui incluent des noms de colonnes, des types de données ou le nombre de colonnes. Le moindre changement dans ces normes de données peut casser le pipeline, perturbant ainsi tout le processus.

Pour en savoir plus, lisez notre article "Pourquoi les pipelines de données doivent être maintenus".

Ensuite, nous examinerons la planification et la mise en œuvre d'une stratégie de données.

Étape 5 : Mise en œuvre et échéancier

Cette étape dépend de la manière dont vous planifiez les projets au sein de votre organisation, nous ne passerons donc pas trop de temps à en discuter. Sans entrer dans les détails de la planification des sprints, un bon plan devrait comporter les éléments suivants :

Effort requis

Vous savez maintenant où vous êtes et où vous voulez aller, et vous savez aussi comment vous comptez y arriver. Avant de commencer la mise en œuvre, il est important de revoir la priorité des questions auxquelles vous souhaitez répondre en fonction de l'impact et de l'effort requis. Il a fallu attendre de savoir quelle architecture nous allions utiliser avant de le faire.

Cette partie du processus est technique et il est fortement recommandé de se faire assister par un architecte de données ou un ingénieur de données senior. Pour vous aider à réaliser cette évaluation, consultez le Cahier de la stratégie de données et complétez la section sur l'effort de modélisation des données dans la feuille "Planificateur de la stratégie de données". Une fois cela fait, vos questions se situeront quelque part dans ce quadrant.

Pour gagner de l'élan et prouver rapidement la valeur de votre initiative de données, nous vous recommandons de commencer par les questions qui entrent dans la catégorie "Victoires rapides (Quick wins)".

Planification du sprint

• Objectif du sprint : Une déclaration concise qui rassemble tous les livrables du sprint, fournissant un objectif et un but clairs pour les efforts de l'équipe.
• Valeur autonome : Chaque sprint doit être conçu pour produire un incrément du produit ou du service qui apporte une valeur indépendante. Cela garantit que le travail achevé ajoute une valeur tangible même si les sprints suivants sont retardés ou repriorisés.
• Coûts : Une estimation des coûts du sprint, en tenant compte du personnel, des ressources, des outils et de toute autre dépense. Cela permet d'aligner les résultats attendus du sprint avec le budget et d'évaluer le retour sur investissement.
• Échéancier : Un calendrier détaillé pour le sprint, comprenant les dates de début et de fin, les jalons clés et les échéances pour des tâches spécifiques. Cela permet de suivre les progrès et de s'assurer que l'équipe reste sur la bonne voie pour atteindre l'objectif du sprint dans les délais impartis.
• Planification de la capacité : Estimation des heures de travail disponibles pour le sprint, compte tenu de la disponibilité des membres de l'équipe, des vacances et d'autres engagements. Cela permet d'évaluer de manière réaliste ce qui peut être accompli.
• Définition de "Fait" (DoD) : Une compréhension claire et partagée entre les membres de l'équipe de ce que signifie qu'une tâche ou une user story soit considérée comme terminée, garantissant qualité et cohérence.
• Rôles et responsabilités : Définir clairement le rôle et les responsabilités de chaque membre de l'équipe pour éviter toute confusion et tout chevauchement.
• Plan de communication : Comment l'équipe communiquera tout au long du sprint, y compris les mêlées (stand-ups) quotidiennes, les réunions de revue de sprint et tout autre point de contrôle ou mise à jour.
• Allocation des ressources : Détails concernant les ressources éventuelles (outils, logiciels, consultations externes, etc.) nécessaires à l'atteinte des objectifs du sprint.
• Engagement des parties prenantes : Un plan sur la manière dont les parties prenantes seront impliquées ou informées de l'avancement, y compris les démonstrations ou réunions de revue programmées.
• Plans d'urgence : Stratégies pour faire face à d'éventuels problèmes durant le sprint au-delà des risques identifiés.

Conclusion

Nous espérons que ce guide et notre Cahier de la stratégie de données vous ont été des ressources utiles dans le parcours axé sur les données de votre organisation. Les concepts fondamentaux et les pratiques recommandées décrits sont pertinents pour toute organisation, quels que soient sa taille, son secteur d'activité ou son niveau de maturité actuel en matière de données et d'analyses.

Chez Systematik, nous comprenons le rôle essentiel que joue ce travail dans l'atteinte de vos objectifs. Nous sommes prêts à vous soutenir, en tirant parti de nos années d'expérience et de l'expertise acquise en travaillant avec des clients à toutes les étapes de leur développement. Nous proposons une boîte à outils complète comprenant des outils, des processus, des architectures de référence et une équipe dédiée pour vous aider à exploiter l'ensemble du potentiel des données et de l'analyse au sein de votre organisation.

Si vous avez besoin d'aide avec votre stratégie de données, nous sommes là pour vous aider. Réservez une consultation gratuite avec nous dès aujourd'hui et commençons à bâtir une stratégie adaptée aux besoins de votre entreprise.