10 challenges de la transformation data-driven

Dans un monde en profonde mutation, où le changement s’accélère jour après jour, s’appuyer sur les data et l'intelligence artificielle afin de prendre les bonnes décisions dans l’entreprise, devient vital pour rester concurrentiel.

La prise de décision conduite par les données, qu'elle soit stratégique ou opérationnelle, requiert de placer l’analyse de données au cœur de l’entreprise.
Si beaucoup d’organisations ont pour objectif de devenir data-driven, la transformation n’est pas toujours si simple à mettre en place.

Quels sont les challenges courants de la transformation data-driven ?
J’en ai relevé 10.

1. Un sponsorship clairement établi.
Pour mener à bien une transformation data-driven, un sponsor dans l’entreprise doit être clairement nommé.
Suivant la taille de l’entreprise, il peut s’agir du dirigeant, d’une personne dirigeante présente au COMEX, du Chief Data Officer.

2. Définir la stratégie data-driven de l'entreprise.
Pour entraîner les équipes avec soi dans la transformation, la stratégie data-driven doit être clairement définie.
Un écueil à éviter sera de définir une stratégie data-driven hors-sol. Au contraire, la stratégie data-driven doit être déclinée de la stratégie d’entreprise.

3. Faire évoluer la Culture d'entreprise.
Toute volonté d'évolution se heurte à de la résistance au changement.
Pour aller vers une entreprise data-driven, il sera nécessaire - excepté dans une jeune pousse tech - de faire évoluer la culture d’entreprise, en formant le personnel notamment.

4. Support et engagement des parties prenantes.
Une transformation ne peut se faire sans la participation de l’ensemble des parties prenantes.
Toute transformation transversale requiert un sponsorship solide dans l’entreprise, de la communication, de la persévérance et de l’expérience en conduite du changement.

5. Identification, définition des cas d'usage pertinents.
Imaginer, définir les cas d’usage pertinents pour servir la stratégie data-driven est une étape importante.
A quoi cela servirait de mettre en place toute une organisation, toute une infrastructure technique sans cas d’usage pertinents pour l’entreprise ?

6. Une bonne gouvernance des Data.
Un cadre de gouvernance des données doit être mis en place et définir clairement les rôles concernant les données.
Pour que la gouvernance soit efficace, le cadre de gouvernance doit être accepté de tous.

7. Des données de qualité.
Les meilleurs cas d’usage ne peuvent donner des résultats pertinents sans des données de qualité.
Il est important de définir et mettre en place les processus et outils pour garantir la qualité des données.

8. Une solution technologique adéquate.
Dans le domaine du Big data, de nombreuses solutions techniques existent, dont certaines très intégrées par exemple.
3 critères majeurs sont à prendre en compte concernant le choix d’une solution technologique : qu’elle soit performante, évolutive, présentant des coûts adaptés.

9. Un accès facilité pour les utilisateurs.
Qu’il s’agisse des personnes dirigeantes, ou de personnes métier, l’accès facilité aux données en libre ou via les cas d’usage, est une condition de réussite importante.

10. Obtenir un consensus sur les mesures de la transformation data-driven.
Un dernier challenge peut consister dans la mesure même de la transformation data-driven. Verre à moitié plein ou bien verre à moitié vide ?
Mieux vaut fixer au plus tôt des indicateurs précis de mesure !