Démocratisation de la Donnée : une stratégie gagnante pour les entreprises
De « réservée à un petit groupe de spécialistes » à « accessible par tous les départements de l’entreprise », la donnée est en train de faire sa mue au sein des organisations ; monter dans le train de la démocratisation des données peut rapidement se transformer en avantage concurrentiel. Découvrez pourquoi au sein de cet article et comment votre entreprise peut en tirer partie.
Qu’est-ce que la démocratisation de la donnée ?
Faire de la donnée un atout stratégique, la rendre accessible à tous dans l’entreprise, telle pourrait se définir la « démocratisation de la donnée », avec pour conséquence une modification en profondeur des usages.
Cette transformation passe par un travail de vulgarisation afin de la rendre interprétable pour tous, afin d’accélérer la prise de décision.
Historiquement, la donnée est appréhendée sous un prisme technique et n’est pas maîtrisée par ceux qui en ont besoin.
La transformation des usages induite par cette démocratisation doit s’inscrire dans une démarche à long terme. Une prise de conscience de la part des dirigeants de l’entreprise est nécessaire : ils doivent eux-mêmes être convaincus que rendre les données accessibles à tous les collaborateurs dans l’organisation est un processus essentiel dans le développement de la société.
Quels sont les enjeux pour les entreprises ?
Donner la priorité au rayonnement de la donnée dans l’écosystème permet à tous les départements de l’entreprise de mesurer et de factualiser leur activité, de mieux la comprendre et enfin de mieux la prédire. Ainsi, l’usage de la donnée va apporter une valeur ajoutée dans tous ses processus :
- L’optimisation des opérations internes (gestion des stocks, maintenance prédictive, amélioration de la chaîne d’approvisionnement)
- L’amélioration continue des produits et services proposés par l’entreprise
- La prise de décisions stratégiques
- L’amélioration de l’expérience client
A l’inverse, une mauvaise interprétation de la donnée peut amener à une mauvaise décision.
La compréhension et la lecture de la donnée représentent donc des enjeux colossaux qui vont également nécessiter la montée en compétences des équipes pour une plus grande autonomie.
En complément, une gouvernance doit être mise en place pour protéger ce patrimoine de l’entreprise.
Aujourd’hui, concrètement, la démocratisation de la donnée est loin d’être une réalité largement répandue. En effet, la grande majorité des organisations ne fournissent qu’un accès partiel aux données. Certains départements ou collaborateurs pensent garder une forme de pouvoir en ne partageant pas leurs données, et de fait, empêchent leur utilisation à plein potentiel et freinent ainsi la génération de valeur à grande échelle que la donnée pourrait apporter.
Faire entrer la donnée dans le quotidien de tous est donc primordial et s’accompagne d’un plan d’acculturation des collaborateurs aux bénéfices de la donnée et de son partage, lequel plan doit permettre à l’entreprise de développer une véritable culture data.
Mettre l’information entre les mains des bonnes personnes confère un avantage concurrentiel qu’aucune entreprise ne peut ignorer. En rendant les données accessibles à tous, les entreprises peuvent :
- Optimiser leurs processus
- Innover plus rapidement
- Personnaliser leurs services pour mieux répondre aux besoins des clients.
Cela encourage également l’autonomie des employés et diffuse une culture de l’innovation parmi eux. Ainsi, démocratiser ses données permet aux entreprises d’être plus agiles, de s’adapter plus facilement et plus rapidement aux évolutions du marché.
Les principes et bonnes pratiques de la démocratisation de la donnée
Elaborer une stratégie Data
L’entreprise doit avoir une vision précise et réelle de son « patrimoine informationnel ». Notamment, elle doit évaluer sa robustesse et sa fiabilité afin de déterminer à quel point ses collaborateurs vont pouvoir s’appuyer dessus.
Nommer un Chief Data Officer
Au sein des entreprises, le Chief Data Officer, chef d’orchestre de cette gouvernance, a émergé et est maintenant devenu un pilier des stratégies data des organisations et par conséquent un acteur incontournable de la démocratisation des données.
Son rôle est de définir une stratégie data et de mettre en œuvre la feuille de route associée. Il a pour finalité de gérer et d’exploiter la donnée afin, notamment, d’en faire un levier de croissance économique pour l’entreprise et également de faire le lien entre les directions métiers, la DSI et la direction générale.
Obtenir une vision précise de la maturité Data des collaborateurs
La compréhension des flux et l’usage des données divergent selon les départements de l’entreprise. Certaines directions comme l’informatique, la finance, le marketing disposent souvent d’une expertise historique dans la manipulation et l’analyse des données. Il n’en est pas de même pour tous. Également, à noter qu’au sein d’un département mature, il peut exister des disparités importantes parmi les collaborateurs.
Les niveaux de maturité peuvent être hiérarchisés de la sorte :
- Débutant : ne possède aucune culture data et n’utilise aucun logiciel d’analyse ou de visualisation de données
- Intermédiaire : est familiarisé avec la donnée en entreprise, ses enjeux, ses acteurs et outils et peut être amené à utiliser un logiciel de consommation des données
- Avancé : maîtrise les méthodes d’analyse de données et réalise souvent des analyses ou études
- Expert : spécialiste de la donnée, il maîtrise l’ensemble des méthodes existantes et anticipe leurs évolutions.
Il est important pour l’entreprise d’établir un diagnostic de ses besoins et du niveau d’autonomie souhaité des collaborateurs et les RH vont jouer un rôle prépondérant de formation, de coaching et de recrutement pour aligner l’ensemble de l’organisation sur un même niveau de maturité.
Définir la gouvernance autour des données
La gouvernance consiste à définir l’organisation et les processus autour de la donnée en l’adaptant à la maturité de l’entreprise et des collaborateurs.
Pour cela, le CDO s’entoure d’un data office (central ou non) pour mettre en place les actions qui feront se décliner la data en réponse aux enjeux business. Il doit aussi s’appuyer sur tous les départements de l’entreprise pour lier les données à leur valeur business, établir les meilleures pratiques en analytics, et prioriser les initiatives.
L’objectif de la gouvernance est de résoudre l’équation : partage, sécurisation, protection et gestion des risques.
À l’inverse, le digital a également permis d’obtenir des données plus fréquemment sur ses clients, tels que les pages web consultées ou encore les commandes passées, permettant une meilleure connaissance de son client, une personnalisation de son expérience avec la marque, et ainsi améliorer son image de marque.
Rendre les données accessibles
Il existe différentes manières de rendre les données accessibles en fonction de leur usage : communication, consultation, analyse, modification. Chaque forme de consommation de la donnée peut modifier la manière d’y accéder. Les outils disponibles aujourd’hui sur le marché simplifient le partage en stockant l’information à un endroit centralisé et permettent cette multiplicité d’usages.
Il est important également que l’accès à la donnée soit adapté à la maturité des collaborateurs dans leur compréhension de la donnée et ainsi éviter de noyer un néophyte sous une forme trop complexe de donnée. A ce titre, la Datavisualisation et le storytelling ont pour objectif justement de simplifier l’interprétation des données y compris pour les publics les plus novices.
Disposer des données en libre-service encourage un usage quotidien de la donnée.
Partager un dictionnaire de données
La donnée est une forme de langage et à ce titre doit disposer d’un dictionnaire afin de lever toute ambiguïté de communication. Il est essentiel pour l’ensemble des collaborateurs évoluant sur les mêmes informations, de partager les mêmes définitions et le même vocabulaire pour se comprendre lors des échanges. La multiplication des acteurs induit par la démocratisation rend plus urgent encore ce besoin.
Assurer la qualité de la donnée
La qualité des données est un axe primordial, car une démarche de démocratisation des données ne peut s’initier que sur la base d’une donnée fiable. En élargissant l’accès aux données au sein de l’organisation, il est encore plus crucial de garantir que la fiabilité de l’information afin d’éviter les interprétations incorrectes. De plus, des données de qualité renforcent la confiance des collaborateurs dans les systèmes et les processus et les encourage à les utiliser de façon plus proactive et plus régulière.
L'approche "Data as a product"
L’entreprise doit traiter ses données avec le même niveau d’importance que n’importe quel autre produit de l’entreprise. Pour ce faire, elle doit utiliser les mêmes techniques et méthodologies notamment s’appuyer sur des équipes pluridisciplinaires dans la constitution de son patrimoine data.
Quels sont les conditions nécessaires et les freins à éviter ?
Démocratiser les données est un processus transverse de l’entreprise. A ce titre, il nécessite un engagement fort de la direction en ligne avec sa stratégie. Elle doit également tenir compte des réalités du terrain.
C’est un processus permanent constitué d’étapes définies en collaboration avec tous, et adaptées aux enjeux et problématiques opérationnelles.
L’un des défis est l’adoption par les collaborateurs de cette nouvelle façon d’exercer leur activité et la compréhension de la valeur du partage de la donnée.
Le frein le plus important est la résistance au changement : démocratiser les données, c’est passer d’une situation très centralisée et restreinte, c’est-à-dire, d’une donnée réservée à un petit nombre de personnes dans l’entreprise, à une donnée diffusée partout, voire à une donnée en libre-service.
D’un côté les experts de la donnée doivent comprendre qu’ils ont tout intérêt à ce que la manipulation, la valorisation et l’exploitation des données soient étendues à tous. De l’autre, un accompagnement de tous est nécessaire pour les familiariser avec la donnée, ce nouvel outil décisionnel, afin que son utilisation soit la plus naturelle possible.
Afin de garantir le succès de cette démocratisation, il est également essentiel de mettre en place la gouvernance autour de la donnée adaptée à l’entreprise. Le Chief Data Officer aura notamment pour impératif d’acculturer les équipes à ces enjeux et ensuite de définir la notion de propriété des données (Data ownership).
Cette nouvelle organisation doit permettre à la fois de dé-siloter la donnée, mais également de garantir sa qualité et son bon usage. Ainsi le CDO devra fixer l’accès, le cadre d’utilisation et contrôler l’usage fait de la donnée.
L’utilisation par un public plus large peut introduire un risque sur la sécurisation de l’asset Data de l’entreprise. De ce fait, l’ensemble des collaborateurs doit être sensibilisé aux enjeux et risques de la sécurité de la donnée ainsi que la réglementation en place selon la zone géographique (CSRD ou GDPR en Europe, PIPL en Chine, CCPA aux USA…), ou selon le secteur d’activité.
Notamment les grands principes de consentement, droit des personnes, transparence et la responsabilité doivent être largement appréhendés.
En cible, chaque utilisateur est responsable de son utilisation des données et pour maximiser cette utilisation, il doit savoir :
- Où sont stockées les données
- D’où viennent les données
- Si les données sont fiables
Quels outils vont favoriser la démocratisation des données ?
Nous savons maintenant que la donnée est un atout essentiel pour les entreprises et que favoriser son accessibilité aux métiers constitue un avantage concurrentiel non-négligeable.
Mais la question que l’on peut se poser est : y a-t-il des accélérateurs pour démocratiser la donnée ?
La réponse se trouve dans l’outillage, bien que ce ne soit pas la recette miracle. Pour que les outils mis en place dans les entreprises contribuent à diffuser les données au sein des métiers, ils doivent être adaptés à la maturité des collaborateurs et régulièrement enrichis des innovations technologiques encore nombreuses dans ce domaine.
Quelles sont les différentes typologies d’outils nécessaires :
Outillage pour la montée en compétence
Une démocratisation des données réussie passe par un volet RH avec la montée en compétence et la formation des collaborateurs, après avoir identifié leur niveau de maturité et leurs besoins.
Elle s’inscrit dans le plan de formation des collaborateurs et s’actualise à ce titre de manière régulière selon les évolutions du secteur et des besoins.
La montée en compétence porte sur 3 angles :
- Sur les enjeux et risques des données adaptés au secteur
- Sur les outils d’analyse de données
- Sur les données en elles-mêmes
Le format doit être aussi varié que pour toute montée en compétences : webinars, teasers, formations présentielles ou distancielles, coaching, e-learning voire GPS applicatifs.
Outillage pour l'accès aux données
Différentes gammes d’outils d’accès aux données existent, en fonction de la maturité des collaborateurs :
- Les outils de bureautique : Excel ou Google sheet : ils offrent la possibilité de saisir et d’organiser des données, d’effectuer des calculs basiques, ainsi que de créer des graphiques et des rapports pour visualiser les données.
- Les outils BI : ils collectent, organisent et présentent les données de manière structurée via des tableaux de bord interactifs (tableaux de data visualisation), des rapports préfabriqués, des graphiques dynamiques et des analyses statistiques avancées.
- Les outils de visualisation et d’exploration des données & d’analytics : Tableau, Power BI et Qlik Sense : ils permettent de comprendre les tendances et les relations entre les différentes variables. Les utilisateurs peuvent créer des graphiques interactifs, agréger, segmenter, filtrer et trier les données. Grâce à ces outils, on peut trouver des informations cachées dans les données, détecter des anomalies et prendre des décisions en se basant sur des éléments concrets.
- Les outils de data préparation : Alteryx ou Dataiku : ils permettent d’enrichir les données existantes, de les transformer afin de créer de nouvelles informations.
Ces dernières années, de nombreuses innovations ont permis d’améliorer la gamme d’outils disponibles pour les utilisateurs, et de les enrichir de fonctionnalités pour une expérience augmentée : IA, intégration dans les outils collaboratifs …
Outillage de gouvernance
Connaître l’organisation autour de la data
Il s’agit d’un outillage de communication sur l’organisation et ses processus (organigramme intégrant les acteurs et leurs rôles).
Connaître le contexte de la donnée
Un outil primordial dans l’accélération de la démocratisation des données est le dictionnaire de données. Il permet de partager avec tous les définitions, exceptions et règles d’utilisation des données. Dans sa forme la plus simple, le dictionnaire est un simple dashboard de communication des définitions intégrées dans les outils d’accès, voire un tableur partagé.
Le Data Catalog (Catalogue de données) est une forme plus avancée qui permet d’intégrer le processus de définition des données. Véritable référentiel de métadonnées, il donne le contexte d’une base de données et les informations nécessaires pour pouvoir l’interpréter. C’est un inventaire intelligent et pratique de toutes les données de l’entreprise.
Quelles sont les fonctions de base d’un Data Catalog ?
- Dictionnaire de métadonnées
- Catégorisation des données à l’aide d’étiquettes
- Moteur de recherche
- Gestion des autorisations et des contrôles d’accès
Dans tous les cas, le dictionnaire de données doit démarrer par la définition métier pour être compréhensible de tous. Un data catalog complexe et limité à une vision technique ne pourra assurer son rôle de catalyseur de la consommation de la donnée. Seule la documentation du concept métier pourra porter ses fruits.
Connaître le niveau de la qualité des données
La confiance en la donnée est le prérequis à sa consommation. Pour ce faire, il est nécessaire de mesurer et communiquer aux utilisateurs sur le niveau de qualité de la donnée. La mesure peut se faire à travers un baromètre de la qualité, pour une vision à 360° d’un processus métier, ou bien en intégrant le statut de la qualité au travers d’indicateurs visuels directement dans les outils de pilotage, permettant ainsi de valider la donnée lors de sa consommation.
Cette mesure de la qualité est un processus récurrent et se doit d’être intégré dans tout nouveau projet data. Cela permet ainsi by design de mettre en place les outils de monitoring et d’identifier au plus tôt d’éventuelles problématiques de qualité lors de l’usage de la data au quotidien.
Enfin il est nécessaire de rendre acteur les utilisateurs sur la remontée des incidents en simplifiant la déclaration des incidents via une intégration dans les outils de pilotage.
Connaître l’usage associé aux données
Connaître l’usage des données, c’est se pencher sur l’usage optimal de l’ensemble des données dont dispose une entreprise et sur la façon d’en tirer le meilleur parti.
Il est nécessaire de connaître l’usage fait des données à plusieurs titres :
- Vérifier l’usage légitime d’un point de vue réglementaire des informations
- Identifier les opportunités d’automatiser certains processus
- Gérer l’obsolescence de certaines données
Cette connaissance passe par l’utilisation des outils de suivi de la consommation intégré aux outils analytiques et doit en complément s’appuyer sur des échanges réguliers entre le data office ou l’informatique et les directions métiers afin notamment d’identifier les actions manuelles qui pourraient être automatisées.
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La démocratisation est lancée, et ensuite ?
Une démocratisation de la donnée est une course d’endurance entrecoupée de sprints ciblés afin d’obtenir des résultats rapidement.
Les technologies et la donnée, tout comme sa forme et sa complexité, évoluent en permanence.
A titre d’exemple, l’entrée fracassante de l’IA a permis d’élargir les moyens de consommation sans toutefois supprimer la nécessité de questionner l’usage qui est fait de la data.
Les volumes à traiter sont exponentiels, et même si les technologies ont largement accru la capacité de traitement, il reste important d’associer le traitement à un usage précis.
La démocratisation des données est un processus continu et itératif. Chaque étape doit être évaluée afin de mesurer le ROI des actions prises par rapport aux objectifs initiaux, sans oublier les retours qualitatifs des consommateurs de données. Pour cela, il est possible de recourir à des sondages, des entretiens, des groupes de discussion ou des outils d’analyse afin d’apprécier l’impact et la valeur des initiatives de démocratisation des données. Ces éléments permettront de mieux définir le contenu des prochaines étapes et d’ajuster la stratégie en conséquence.
Chez Micropole, nous sommes convaincus que démocratiser la donnée au sein des entreprises permet de décupler leur performance. L’ensemble des départements bénéficie d’une compréhension plus précise, et plus factuelle de leur activité, ce qui permet, entre autres, de raccourcir les cycles de décisions.
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