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Être data-driven est l’affaire de tous
Au 21e siècle, toute organisation doit être guidée par les données pour rester compétitive. Être data-driven ne consiste pas à automatiser les métiers, mais à fournir aux équipes les outils et les informations dont elles ont besoin pour gagner en efficacité.
Nous considérons que chacun, dans l’organisation, a la responsabilité de devenir plus data-driven. Après tout, nous manipulons tous des données d’une manière ou d’une autre, quel que soit notre rôle. Nous cherchons en continu des opportunités pour faire monter nos ressources en compétences et les embarquer dans ce parcours.—Rachel Alt-Simmons, AXA XL
Les indicateurs de succès d’un programme data dépendent de votre secteur et de votre organisation
Il n’existe pas de programme data universel. Les objectifs varient selon des facteurs comme le secteur, la taille de l’entreprise et la structure des équipes.
Prenons l’exemple d’AXA XL. Rachetée par le Groupe AXA en 2018, AXA XL est une compagnie d’assurance grands risques et spécialisées qui évalue des projets complexes. L’entreprise emploie 13 000 personnes dans le monde au sein d’équipes distribuées, ce qui signifie que beaucoup de collaborateurs ne travaillent pas au quotidien avec la majorité de leurs collègues. La collaboration à distance est donc essentielle, et en tant qu’assureur, leurs besoins data reposent largement sur le papier et les PDFs.
Notre activité fonctionne sur le papier. Nous vendons des documents juridiques : c’est ce qu’est une police d’assurance, un document légal. Nous recevons du papier et nous produisons du papier. Par exemple, lorsqu’un client nous envoie une soumission, elle contient une multitude de fichiers et d’informations. Vous pouvez recevoir ces informations en PDF, en documents Word, en fichiers Excel, et probablement sous toutes les variantes possibles. Il n’y a aucune standardisation à l’arrivée, donc pas de PDF type ni de fichier standard. C’est différent pour chaque client.
Comme une grande partie de leurs données est stockée en PDF et que la saisie est manuelle, tous les éléments ne sont pas capturés. Beaucoup d’informations se perdent ou sont difficiles à retrouver. Pour y remédier, AXA XL s’appuie sur des capacités comme le traitement du langage naturel pour extraire facilement l’information des documents.
Comment déployer un programme data
1. Choisir une approche top-down ou bottom-up
L’approche top-down consiste à relier votre programme data aux initiatives data et analytics d’envergure de l’organisation. Elle implique de structurer votre programme pour standardiser l’intégration des modèles et des workflows analytiques à travers les équipes.
L’approche bottom-up vise à élever globalement les capacités et le niveau de compétences de tous les collaborateurs sur les métiers de la donnée et de l’analytics. Par exemple, l’initiative Analytic DNA d’AXA XL identifie des experts dans différentes technologies et disciplines analytiques, et s’appuie sur leurs idées pour industrialiser les bonnes pratiques à l’échelle de l’entreprise.
La bonne nouvelle, c’est que les gens sont très enclins à s’impliquer et à partager leurs conseils et leur expertise. Cela nous aide à façonner un programme pertinent, aligné sur nos priorités stratégiques.
2. Définir des personas et préciser leurs objectifs
Chez DataCamp, nous avons identifié plusieurs personas ou rôles liés à la donnée, fréquemment utilisés par nos clients : Data Consumer, Leader, Data Analyst, Citizen Data Scientist, Data Scientist, Data Engineer, Database Administrator, Statistician, Machine Learning Scientist et Programmer. Nous conseillons à nos formateurs de cibler les personas pertinents lorsqu’ils conçoivent leurs cours, et à nos clients entreprises de faire de même lorsqu’ils bâtissent leurs programmes data. Chaque persona entretient une relation différente avec la donnée.
Chez AXA XL, deux personas majeurs sont les actuaires et les data scientists, avec un objectif actuel de convergence des compétences entre ces deux rôles au service du business.
Il a toujours existé, dans de nombreuses organisations [d’assurance], une ligne de démarcation entre le profil actuariel et ce que j’appellerais un profil plus orienté data science ou analytics. Dans notre organisation, nous rapprochons ces deux mondes. Nous enseignons aux actuaires des techniques statistiques et de machine learning qu’ils peuvent appliquer à leurs processus actuariels. Ce n’est plus « nous contre eux ». C’est « comment unir ces capacités », et c’est très stimulant.
3. Identifier les écarts de compétences pour chaque persona
Nous recommandons à tous nos clients d’établir un inventaire large de leurs compétences data internes à l’aide d’une matrice de compétences. Les formats varient, mais l’objectif est de visualiser forces et écarts de compétences au niveau de l’organisation, d’un département, d’une équipe ou d’un individu.
Chez AXA XL, Rachel suggère d’identifier les écarts pour chaque persona en posant des questions comme :
- Qu’aimeriez-vous savoir de plus ?
- De quoi voudriez-vous davantage ?
- Que pourrions-nous fournir en plus ? Par exemple : formation, recrutement, développement des compétences, projets ciblés.
- Alignons-nous correctement ces capacités sur nos projets stratégiques ?
Pour les professionnels de l’analytics comme les data analysts, data scientists et data engineers, il peut être utile d’évaluer d’éventuels écarts sur des compétences clés : import de données, analyse dans des tableurs, traitement du langage naturel, ou création et maintenance de pipelines de données. Voici un exemple de matrice de compétences que nous avons conçu pour les professionnels de la donnée.
Pour les Data Consumers et les Leaders, les compétences de réussite incluent les soft skills comme la communication, la compréhension de la visualisation de données et le design thinking.
Le design thinking consiste à créer une solution, quelle qu’elle soit : technique, data ou modèle. Comment la concevoir de manière pertinente pour le client ? Puis, comment communiquer efficacement les résultats ?
4. Construire des parcours d’apprentissage pour chaque persona
Une approche d’apprentissage holistique s’appuie sur le design thinking pour concevoir un parcours efficace. Il ne s’agit pas seulement de développer des compétences techniques : les compétences business sont tout aussi essentielles. Par exemple, AXA XL demande à ses actuaires de traduire les données en éléments parlants afin que les décideurs comme les souscripteurs, qui évaluent le risque assurantiel, puissent contextualiser l’évaluation des risques d’une entreprise et en tirer des conclusions utiles, comme le niveau de risque à assumer. Le parcours d’apprentissage des actuaires doit donc inclure la capacité à mettre les données en contexte et à en vulgariser les implications auprès d’un public plus large.
Pour aider les organisations à évaluer le niveau de compétences data de leurs équipes selon les personas, nous proposons un audit de compétences gratuit sous forme de rapport de benchmark. Les individus peuvent passer nos Signal skill assessments pour suivre leur progression.
Après l’évaluation, nous conseillons de créer des parcours personnalisés afin que chacun atteigne le socle de compétences requis pour son persona ou son rôle. Les parcours pour les Data Consumers et les Leaders peuvent privilégier nos cours theory, tandis que les professionnels de la donnée suivent nos cours pratiques de code. Par exemple, comme une grande partie des données d’AXA XL est au format PDF, les parcours des actuaires et des data scientists incluent plusieurs de nos cours sur le traitement du langage naturel. Pour les actuaires en début de carrière, nous recommandons ces cours R pour réussir le Predictive Analytics Exam.
Tirez les bénéfices de votre programme data
Rachel explique qu’il est simple de mesurer le succès d’un programme data en répondant à la question : vous a-t-il aidé à gagner en rentabilité ? Si les données alimentent correctement les décisions, votre résultat net le montrera. Si les compétences de vos équipes progressent et que l’entreprise prend des décisions éclairées, la réponse est probablement : oui.
Pour aller plus loin sur la construction d’un programme data performant, regardez le webinar à la demande.
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