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Comment construire une Stratégie data ? (guide)

À l’ère du « big data », et avec la quantité colossale de données auxquelles les entreprises ont désormais accès, comprendre comment construire une stratégie data/de données n’a jamais été aussi important. L’IDC (International Data Corporation) prédit que la quantité de données dans le monde va passer de 33 zettabytes en 2020 à 175 zettabytes d’ici 2025 !

C’est un taux de croissance phénoménal qui avoisine les 61 % par an et préfigure les enjeux de demain.

Rétention : La stratégie de growth ultime

Intermédiaire

Rétention : La stratégie de growth ultime

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La question qui nous intéresse ici, c’est comment vous, chef d’entreprise ou de startup, allez parvenir à maximiser le potentiel en pleine expansion qu’offrent les données ?

La réponse réside dans la construction d’un système et d’une stratégie de données efficace.

Que vous souhaitiez développer une stratégie de données ou améliorer celle existante, cet article pratique pourra certainement vous aider à développer votre compréhension de ce qu’est une stratégie de données, et à définir son importance, en vous procurant des conseils pratiques sur la façon d’entamer votre démarche, et puis en introduisant quelques modèles de stratégie de données.

Mais au préalable, commençons par comprendre pourquoi la création d’une stratégie de données est tellement importante pour votre organisation.

Pourquoi avez-vous besoin d’une stratégie de données ?

Il existe une quantité infinie de données et des plates-formes basées sur les données sur lesquelles vous pouvez vous appuyer pour rendre votre entreprise plus performante. La plupart de ces data peuvent être exploitées afin d’améliorer les performances de votre business et de trouver des solutions nouvelles, que cela concerne par exemple l’augmentation des ventes ou l’efficacité opérationnelle de votre organisation.

Cependant, une étude réalisée en 2019 a révélé que plus de 80 % des dirigeants de départements marketing avaient du mal à suivre l’évolution des nouvelles technologies et qu’ils prenaient souvent des décisions à l’aveugle, sans prendre en compte l’apport des données.

Par conséquent, on peut légitimement considérer qu’un nombre limité d’entreprises sont capables de tirer pleinement parti de leurs données. Et il y a deux raisons principales à cela : une mauvaise gestion ou une absence totale de traitement des données.

Pourtant, une stratégie de données bien pensée et bien conçue va vous permettre d’améliorer votre capacité à effectuer les actions suivantes, indispensables pour la réussite de votre projet d’entreprise :

  • Prendre des décisions commerciales fondées sur des données (c’est-à-dire des éléments tangibles)
  • Comprendre ce que vos clients pensent et ressentent
  • Découvrir les dernières tendances pertinentes pour votre secteur d’activité/métier
  • Offrir des produits et services plus adaptés
  • Monétiser vos données

Comment définir votre stratégie data

L’objectif d’une stratégie de données efficace doit certes s’appuyer sur une vision globale, mais aussi sur deux enjeux vitaux : votre stratégie commerciale et votre équipe.

1. S’appuyer sur votre stratégie commerciale

Relisez votre business plan et réfléchissez à la manière dont les données peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. Sur chaque page et dans chaque partie, identifiez le rôle essentiel que les données doivent jouer dans votre projet :

  • Quel est le problème qui doit être résolu ?
  • Quel genre de données pourrait aider à résoudre ce problème ?
  • D’où vont être extraites les données en question (sources) ?
  • Comment allez-vous les stocker et les sauvegarder ?
  • Comment allez-vous les analyser ?
  • Qui sera responsable de cette tâche ?
  • Etc.

Réussir à relier les données à votre logique d’entreprise vous procurera un point de mire indispensable et contribuera grandement à éliminer le surplus de données inutiles.

2. S’appuyer sur votre équipe

Chaque personne dans votre entreprise aura probablement une idée de la manière dont les données pourraient l’aider dans ses tâches quotidiennes. Peut-être existe-t-il un ensemble de données spécifiques capables d’aider votre rédacteur de contenu à mieux comprendre son public, ou un type d’information précis concernant les clients qui pourrait aider vos commerciaux à accélérer le processus de vente.

Pratiquement chaque personne dans votre équipe utilise des données ou pourrait en utiliser. Si vous ne l’avez pas encore fait, il est temps de lancer des discussions avec les membres de votre équipe pour connaître leur avis à ce sujet.

Dans cette perspective, vous devez absolument communiquer avec vos employés et déterminer comment certaines données pourront concourir à développer votre entreprise et à améliorer l’efficacité opérationnelle dans tous ses secteurs. N’oubliez pas l’axiome fondamental de la démarche en question : quels problèmes essayez-vous de résoudre avec vos données ?

Comment obtenir le soutien indispensable pour mettre en place votre stratégie data

Nous avons déjà mentionné le fait qu’une stratégie de données nécessite l’adhésion de l’ensemble des membres qui composent votre entreprise. Mais comment y parvenir ?

1. Transparence : partagez des données dans toute l’entreprise

On peut citer l’exemple de David Siegel, le PDG d’Investopedia, qui a pris ce que certains pourraient considérer comme une décision vraiment radicale en la matière : il a donné à tous les employés de son entreprise un accès aux données détaillant les progrès de l’entreprise. Les rapports sont distribués à tout le monde, et tout le monde est invité aux réunions hebdomadaires.

Dans le monde riche en informations et en données d’aujourd’hui, vouloir accaparer l’information et les données se révèle totalement contre-productif. Une culture de partage est beaucoup plus saine, à condition que votre entreprise possède un certain degré de maturité. Avec des informations partagées, tout le monde est mieux informé, et chacun est habilité à faire des suggestions ou à fournir des réponses face aux insights que les données suggèrent.

2. Lisibilité : présentez des données compréhensibles par tous

L’accès aux données est une chose. Comprendre ce qu’elles signifient en est une autre. Il est donc primordial de s’assurer que votre logique de données rend celles-ci à la fois accessibles et compréhensibles.

Il existe de nombreuses façons de communiquer des données, telles que des infographies et des tableaux de bord. Mais toute projection doit clairement indiquer ce que les données signifient et pourquoi elles sont importantes.

3. Traçabilité : suivez les données qui traquent les performances de l’entreprise

En tant que chef d’entreprise, vous devez être en mesure de suivre les performances de votre business au fil du temps à travers des indicateurs clés. Ces indicateurs de performance ou metrics peuvent inclure des domaines tels que les revenus liés aux ventes et le taux de fidélisation des clients, par exemple.

L’identification des indicateurs de performance commerciale majeures est d’une importance vitale et doit être abordée avec les outils adéquats. Cela garantira que vous êtes concentré sur ce qui compte le plus et que vous ne vous perdez pas dans un océan de données.

4. Exploitabilité : trouvez les données capables de vous indiquer où agir

Votre équipe doit avoir accès à des informations sur les données qui sont non seulement intelligibles, mais également exploitables. En d’autres termes, elles doivent mettre en évidence un problème ou une opportunité spécifiques dont il faut s’occuper.

Comment mettre en place une stratégie data : modèles

Les stratégies data varient considérablement en fonction de la taille, de la nature et de la complexité d’une entreprise donnée. Cependant, l’ambition des décideurs et leur maîtrise des data jouent également un rôle majeur. En clair, il est préférable que les leaders de l’entreprise soient « data driven ».

Alors, à quoi ressemblent une stratégie data dans le monde réel ? Pour vous aider à mettre en place une stratégie, nous allons partager des modèles de stratégie de data qui ont fait leurs preuves dans la transformation digitale.

Rappelons que chaque modèle doit commencer avec l’alignement de la stratégie data sur celle commerciale et l’identification de problèmes potentiels à résoudre. On passe ensuite aux processus de mise en œuvre : ce sont les « process » par lesquels les objectifs sont mis en pratique. Ils comprennent les procédures de gouvernance des données, les technologies et infrastructures, notamment digitales, ainsi que la gestion de la formation et des compétences.

Par exemple, pour créer une stratégie data d’entreprise efficace, on peut relier les objectifs liés au business avec les solutions technologiques mises à disposition pour une transformation digitale.

Tout en bas de ce système, on va trouver la gestion et l’inventaire des sources de données, qui concernent la base de données, les big data, les données non structurées, etc.

Au niveau supérieur, on passe à la coordination et à l’intégration des data, où l’utilisation d’outils de planification, d’intégration, et de gestion des métadonnées sera indispensable.

Le niveau suivant consiste à comprendre comment votre entreprise peut utiliser ces données traitées à son avantage, ce qui est le but ultime. C’est une phase où vous allez devoir travailler sur les éléments suivants : système d’architecture et de modélisation de data, data quality, data analytics, business intelligence, stockage de données, gestion des master data, etc.

Enfin, le dernier étage de cette stratégie se rapporte à la gouvernance des données, par le biais d’une gestion des équipes ad hoc, la mise en place de processus dédiés et d’une véritable culture des données dans l’entreprise.

Il existe des stratégies alternatives, bien sûr. On peut par exemple décider de suivre une feuille de route annuelle où chaque composant du processus stratégique effectue une action donnée, planifiée pour chaque trimestre. Parmi ces composants, on distingue l’audit, la sécurité, le stockage, l’intégration, la gouvernance, et l’identification. Pour tous ces domaines, on commence par des opérations élémentaires comme la structuration, la création de règles de rétention de data, la définition des rôles, d’une vision, etc. et puis à la fin de l’année on en vient à évoquer des choses beaucoup plus pointues, comme des tests de Key Performance Indicators, de l’assurance qualité, de la synchronisation Cloud, etc.

Tout est dans la planification et la synchronisation de votre action stratégique.

Pour conclure, on peut dire que bien qu’il existe de nombreux éléments dans une stratégie data, celle-ci doit absolument commencer par une compréhension du ou des problèmes clés que vous devez résoudre. C’est grâce à cette compréhension que vous serez mieux placé pour maximiser les avantages que les données peuvent apporter à votre entreprise. Il ne s’agit pas de recueillir autant de données que possible, mais de collecter les données qui fournissent le plus de valeur ajoutée.

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