Des voitures autonomes au jeu de go, les organisations font la une en rendant possibles, grâce à la science des données, des prouesses autrefois inimaginables. On en oublierait presque une révolution plus discrète : de plus en plus d'entreprises généralisent ce qui est déjà possible. Autrement dit, elles cherchent à renforcer leur maîtrise des données à l’échelle de l’organisation. Selon Ramnath Vaidyanathan, VP Product Research chez DataCamp, le chemin vers cette maîtrise repose sur cinq piliers clés : Infrastructure, People (les personnes), Tools (les outils), Organization (l'organisation) et Processes (les processus), soit IPTOP. Lors d’un webinaire le mois dernier, il a présenté un cadre que toute organisation peut utiliser pour faire progresser sa maturité data : de réactive à en phase de montée en charge, progressive, puis maîtrisée.
Pour sortir de la réactivité, installez une culture de la donnée
Une entreprise réactive vis-à-vis des données se situe au plus bas degré de maturité. Elle accède rarement aux données, les utilise peu et les présente encore moins, ce qui empêche l’émergence d’une véritable culture data. Elle s’appuie sur des outils hétérogènes et anciens, collecte des données en silos et mène des traitements ad hoc. Elle n’investit ni dans une stratégie de montée en compétences data, ni dans son infrastructure. Pour passer d’un état réactif à une dynamique de montée en charge, il faut bâtir une culture et une infrastructure data. Pour inculquer cette culture, mieux vaut commencer par des gains rapides qui démontrent la valeur de la culture des données aux parties prenantes : preuves de concept via des tableaux de bord, projets d’analyse comme la modélisation du churn client, etc. L’entreprise peut également commencer à structurer son architecture data et ses processus de collecte.
S’affranchir de la simple montée en charge grâce à l’infrastructure et au modèle organisationnel adaptés
Contrairement à une entreprise réactive, une entreprise en phase de montée en charge dispose déjà d’une certaine stratégie et d’une ébauche de culture data. Mais ses limites restent visibles : peu de collaborateurs ont les compétences et les accès nécessaires pour analyser, restituer et présenter les données en confiance, d’où une culture data fragile. En outre, l’absence de stockage et d’équipes centralisés entretient une forte fragmentation des jeux de données et des processus.
Face à ces limites, une entreprise en montée en charge doit améliorer sa culture des données à l’échelle de l’organisation. Cela suppose d’ouvrir l’accès à la donnée en travaillant son infrastructure et en mettant en place un stockage centralisé. Une telle infrastructure permet d’héberger des données de qualité dans le cloud et de les rendre facilement accessibles à toutes les parties prenantes. Avec un stockage et des accès adaptés, les équipes peuvent définir des standards de qualité. Par exemple, DataCamp stocke ses données dans Amazon Redshift, un entrepôt de données centralisé dans le cloud, et orchestre ses pipelines avec Apache Airflow. On s’éloigne ainsi des silos difficiles à concilier pour tendre vers une source unique de vérité.
Vue simplifiée du stockage de données centralisé de DataCamp
Dans sa trajectoire de maturité, une entreprise en montée en charge doit aussi clarifier son modèle organisationnel pour les data scientists. Certaines choisissent un modèle centralisé, avec une équipe data science jouant le rôle de centre d’excellence et traitant les demandes des différentes fonctions (finance, marketing, ingénierie, etc.). D’autres optent pour un modèle décentralisé, où des data scientists sont intégrés à chaque fonction et répondent exclusivement à ses besoins. À chacune d’adopter le modèle le plus pertinent au regard de ses données et de ses enjeux métiers.
Passer de l’état progressif à la maîtrise grâce aux outils et processus
La prochaine étape sur la voie de la maîtrise data est l’état dit « progressif ». Dans une entreprise progressive, chaque équipe compte au moins une personne à l’aise avec les données, capable d’analyser, de restituer et de présenter ses résultats. Toutefois, la qualité et la découvrabilité des données peuvent encore progresser, l’infrastructure n’étant pas totalement mûre. Par ailleurs, même si les collaborateurs disposent d’une certaine culture data, la donnée sert encore majoritairement au reporting et reste sous-exploitée. La valeur est aussi bridée par une faible démocratisation de la donnée, due à la difficulté d’accès aux outils et aux processus.
Pour passer de l’état progressif à la maîtrise, une organisation doit faire évoluer de concert son infrastructure, ses personnes, ses outils, son organisation et ses processus, conformément au cadre IPTOP.
Concrètement, elle peut renforcer sa culture data en élaborant et en finançant des stratégies de montée en compétences adaptées. Il s’agit d’une formation continue aux données, pensée pour les différents personas data et alignée sur les objectifs business. Par exemple, la transformation des talents d’AT&T a représenté 1 Md$ investis pour faire monter en compétences 140 000 collaborateurs sur 10 ans. Les entreprises gagnent ainsi une culture data plus solide en encourageant les comportements fondés sur les données et en valorisant les évangélistes qui la promeuvent activement.
Elles peuvent aussi créer des produits data internes qui industrialisent les processus dans le cadre de leur programme de culture des données. Ces produits servent à améliorer les standards de qualité et à suivre les objectifs métiers. Par exemple, DataCamp dispose de cadres internes permettant aux parties prenantes de générer, avec un minimum de code, des visualisations prêtes à être présentées des indicateurs clés.
Tableaux de bord DataCamp réalisés facilement grâce à des cadres internes
À mesure qu’elle progresse en culture des données, l’entreprise tend vers un modèle hybride, où les data scientists appartiennent à la fois à une équipe data centralisée et à une équipe fonctionnelle. L’équipe data peut ainsi concevoir et partager des outils alignés sur les objectifs de chaque métier.
Atteindre la maîtrise suppose d’intégrer véritablement la donnée dans les processus. Ces derniers réduisent les frictions pour extraire de la valeur et démocratisent l’usage des données dans toute l’organisation. Par exemple, l’initiative de qualité des données d’Airbnb définit et fait respecter des standards de qualité à l’échelle de l’entreprise, ce qui renforce la confiance des parties prenantes et consolide la culture data. Netflix facilite la création de notebooks efficaces en personnalisant des modèles selon les personas cibles.
Devenez une organisation data-maîtrisée avec le cadre IPTOP
L’état de maîtrise constitue l’idéal en matière de maturité data. Dans une entreprise data-maîtrisée, chaque collaborateur possède les compétences pour accéder aux données pertinentes et les comprendre afin de faire son travail. Il bénéficie d’une infrastructure fiable et d’outils qui rendent la prise de décision basée sur les données fluide. Mieux encore, l’entreprise dispose de processus et de modèles d’organisation favorisant la collaboration inter-fonctions à grande échelle.
Le chemin vers la maîtrise n’est pas linéaire. Il exige une stratégie data claire et un cadre solide de culture des données. Le schéma ci-dessous résume les actions à entreprendre pour passer d’un état réactif à une véritable maîtrise en s’appuyant sur le cadre IPTOP.
Pour aller plus loin sur la montée en maturité data, regardez notre webinaire ou réalisez l’évaluation de maturité data.