Formation de 2 personnes ou plus ? Découvrez nos solutions pour les entreprises
Permettez à votre équipe d'accéder à l'ensemble de la bibliothèque DataCamp, avec des rapports centralisés, des missions, des projets et bien d'autres choses encore.
La transformation digitale commence et se termine par les données
Notre VP Corporate Sales, Sam Hedberg, est convaincu qu’une stratégie data solide est indispensable pour mener à bien une transformation digitale :
Les données sont le sang vital qui irrigue votre transformation digitale. Sans elles, votre transformation digitale ne survivrait pas.
Dans l’épisode 30 de notre podcast, DataFramed, Taras Gorishnyy, alors Senior Analytics Manager chez McKinsey, a identifié les éléments fondamentaux d’une stratégie data :
- Définir une vision de l’analytique alignée sur la stratégie de l’entreprise
- S’assurer d’un fort soutien au niveau direction (sponsoring, financement, mobilisation)
- Construire une base de données robuste pour fournir des données intégrées, fiables et disponibles en temps voulu
- Générer rapidement de la valeur à partir de plusieurs cas d’usage
- Refondre les processus et faire évoluer la culture pour garantir le bon mix de compétences data dans toute l’entreprise
Voyons comment chacune de ces étapes peut vous aider à réussir votre transformation digitale.
1. Définir une vision de l’analytique alignée sur la stratégie de l’entreprise
McKinsey observe que beaucoup d’entreprises démarrent leur démarche analytique en faisant l’inventaire des données disponibles et en cherchant où les appliquer. Or cette approche ne passe pas à l’échelle. Il faut d’abord identifier les processus décisionnels à améliorer pour créer davantage de valeur, en cohérence avec la stratégie globale.
Ce sont des domaines stratégiques clés qui exigent généralement une coordination transverse. Pourtant, certaines grandes entreprises entament leur stratégie data en recrutant massivement des data scientists et en multipliant les pilotes. Ces efforts peinent souvent à s’industrialiser — l’ordre des priorités n’est pas le bon. Une équipe analytique isolée ne peut produire qu’un impact limité.
L’un de nos clients, une institution financière, a compris que les langages open source étaient l’avenir et a décidé que toute l’entreprise devait parler le langage des données. Ils se sont donc tournés vers DataCamp pour diffuser les compétences data dans tous les services et à tous les niveaux. Grâce à une initiative de montée en compétences à l’échelle de l’entreprise, ils ont embarqué des centaines de collaborateurs en s’appuyant sur notre fonctionnalité « teams » pour créer des parcours d’apprentissage sur mesure par département, objectifs et niveaux. Ils attribuent également des devoirs à différentes équipes, ce qui maintient l’engagement et l’apprentissage actif.
2. Obtenir un fort soutien de la direction
Dans les grandes organisations, les départements ne sont pas toujours conçus pour collaborer. Pour une transformation d’ampleur, le sponsoring exécutif est crucial afin d’installer une mission fédératrice à l’échelle de l’entreprise.
En 2018, Salesforce a mené une étude sur la transformation digitale révélant que 75 % des décideurs bénéficiaient d’un sponsoring exécutif. Dans le domaine des données et de l’analytique, cet appui se traduit par davantage d’investissements, une exécution plus probable et une meilleure alignement organisationnel.
L’un de nos clients, une agence gouvernementale nationale, a lancé cette année une initiative de transformation digitale avec le soutien de son commissaire. Grâce à cet appui, ils prévoient d’achever leur transformation en trois ans, incluant la refonte de leurs plateformes numériques et le passage à la formation en ligne axée sur la montée en compétences en R avec DataCamp.
3. Construire une base data solide pour fournir des données intégrées, fiables et disponibles au bon moment
Le fil conducteur de toute transformation digitale, ce sont les données. Tous les systèmes d’une organisation — des processus aux applications en passant par les data centers — dépendent de données de qualité. Chaque organisation doit disposer des processus et des capacités pour exploiter ses données. Cela inclut la gestion de la qualité (ingestion depuis diverses sources et nettoyage pour garantir l’exactitude), ainsi que la gouvernance pour assurer la conformité avec des réglementations telles que le RGPD et le CCPA.
C’est pourquoi notre cofondateur et CEO, Martijn Theuwissen, déclarait dans une interview à AiThority : « Les entreprises ont besoin de fondations data solides et d’outils d’extraction, de chargement et de transformation (ETL), ainsi que d’outils pour nettoyer et agréger des données issues de sources disparates. »
Et c’est aussi pour cela que le Dr Hugo Bowne-Anderson, data scientist et formateur chez DataCamp, considère que la préparation des données est tout aussi essentielle dans le flux de travail data que le machine learning, le deep learning et l’IA. Après tout, « vos modèles ne valent que par la qualité de vos données ». Les fondations techniques ne doivent pas être négligées — elles doivent être soigneusement sourcées, installées et testées pour que votre moteur data tourne correctement.
4. Dégager rapidement de la valeur à partir de plusieurs cas d’usage
Pour déployer une stratégie data ambitieuse génératrice de résultats concrets, les entreprises doivent pouvoir s’appuyer sur des cas d’usage probants. Les démontrer est crucial pour diffuser la valeur et l’urgence de la démarche dans toute l’organisation. McKinsey recommande de prouver la valeur tôt et souvent via des quick wins, ce qui implique que plusieurs initiatives data peuvent avancer en parallèle :
[Un] dirigeant data a expliqué comment, plutôt que de chercher immédiatement à connecter des systèmes disparates ou à créer un système maître — ce qui peut prendre des années —, il a superposé une « couche » par-dessus les systèmes existants pour offrir une vue complète d’un processus, comme l’octroi de crédit dans une banque, qui s’appuie sur plusieurs systèmes. Il a créé des alertes pour signaler les étapes (par exemple l’approbation du prêt, l’envoi de l’e-mail d’information au demandeur, etc.), de sorte que, même si chaque étape est gérée par un système différent, les équipes puissent visualiser l’ensemble du processus comme si les systèmes fonctionnaient de concert.
Cet exemple montre que la création de valeur et la collaboration autour des données sont étroitement liées à l’étape précédente : bâtir un écosystème data robuste.
5. Refondre les processus et faire évoluer la culture
Sam Yagan, CEO de ShopRunner, estime que son entreprise a intégré la culture des données au cœur de son fonctionnement :
Parce que les données sont si ancrées dans notre culture, il ne faut pas longtemps pour que chacun réalise que son voisin produit ses propres rapports et accède lui-même à ses données.
DataCamp peut aider toute entreprise à atteindre ce standard d’excellence : une culture de la donnée partagée par tous. Notre environnement d’apprentissage en ligne soutient l’exécution de votre stratégie data et aide à démocratiser la culture des données — à tous les niveaux et dans chaque département.
Nous avons mené une enquête auprès de plus de 300 responsables Learning & Development (L&D) : 89 % des entreprises font de la culture des données une priorité. La clé pour y parvenir à l’échelle ne réside pas uniquement dans le recrutement des meilleurs talents, mais dans la création d’une culture de montée en compétences et de reconversion au sein de vos équipes.
En 2017 déjà, 77 % des entreprises américaines utilisaient la formation en ligne. Avec l’essor du travail à distance, l’apprentissage en ligne n’a jamais été aussi pertinent.
La formation en ligne est un pilier de la transformation digitale, et DataCamp propose une approche par la pratique pour démocratiser les compétences data dans toute votre entreprise. Rendez-vous sur datacamp.com/discover/enterprise pour découvrir comment nous pouvons vous aider à déployer une stratégie data scalable et mener à bien votre transformation digitale.
Formation de 2 personnes ou plus ? Découvrez nos solutions pour les entreprises
Permettez à votre équipe d'accéder à l'ensemble de la bibliothèque DataCamp, avec des rapports centralisés, des missions, des projets et bien d'autres choses encore.