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Entreprise Data Driven : définition, conseils et avantages

Une entreprise Data Driven est une entreprise « pilotée par les données ». Autrement dit, il s’agit d’une entreprise qui s’appuie sur l’analyse des données à sa disposition pour prendre des décisions et orienter son évolution. Découvrez la définition précise de ce concept, les avantages de se laisser diriger par les données, et enfin des conseils pour transformer votre propre entreprise en entreprise data-driven.

Face à l’essor du Big Data et à la multiplication des sources de données, les entreprises ont de plus en plus de données à leur disposition. Les objets connectés, les smartphones, les réseaux sociaux et les sites internet permettent de collecter un grand nombre de données sur les performances de l’entreprise, sur le sentiment des clients ou sur la concurrence par exemple.

Par ailleurs, les technologies analytiques sont de plus en plus accessibles et permettent de tirer profiter de ces données afin d’améliorer les performances de l’entreprise. Ces deux phénomènes ont donné naissance à ce qu’on appelle les entreprises data-driven.

Qu’est-ce qu’une entreprise Data Driven ?

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Une entreprise data-driven est une entreprise « pilotée par les données ». Concrètement, ce terme désigne une entreprise qui utilise perpétuellement les technologies analytiques pour analyser les données à sa disposition afin de prendre des décisions.

Dans une entreprise véritablement data-driven, tous les employés et les dirigeants exploitent les données de façon naturelle et intégrée à leurs tâches quotidiennes. Les responsables des ventes, du marketing, ou encore des finances doivent être en mesure d’exploiter toutes les données pertinentes à leur disposition pour prendre des décisions rapidement et mener leurs entreprises au succès.

Entreprise Data Driven : quels sont les avantages ?

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Une bonne entreprise data driven est en mesure d’utiliser les bonnes données au bon moment pour prendre des décisions judicieuses. Le point fort des entreprises data-driven est aussi leur capacité à collecter des données pertinentes à partir de tous les différents aspects de leurs business.

Ceci leur permet de mieux comprendre des éléments clés comme le comportement des clients ou les tendances du marché. De plus, le fait de collecter des données à l’échelle de toute l’entreprise évite de se retrouver confronté à un problème de silos de données. La dissémination de données dans toute l’entreprise augmente les risques de prendre de mauvaises décisions, réduit la sécurité des données d’entreprise, réduit l’efficience et augmente les dépenses pour le département informatique.

8 conseils pour devenir une entreprise Data Driven

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De plus en plus d’entreprises cherchent à devenir Data Driven. Malheureusement, beaucoup échouent à transformer les données à leur disposition en informations exploitables. Les principales causes de ces échecs sont souvent l’ambiguïté autour du projet, et le manque de personnes, d’outils ou de technologies nécessaires pour atteindre les objectifs fixés.

Pour qu’une entreprise devienne data-driven, plusieurs étapes sont indispensables. L’entreprise doit tout d’abord définir quelles métriques de succès seront mesurées, et relier ces métriques aux ensembles de données qui contribueront à leur mesure. Cette initiative permet à la firme de se préparer à aligner l’exécution tactique de chaque département à la stratégie globale de l’entreprise et à mesurer les performances par rapport aux objectifs et buts définis.

Deuxièmement, l’utilisation des données et des outils analytiques doit se propager dans toute l’entreprise. Dans le cas contraire, les objectifs seront plus difficiles à atteindre. Il est possible pour les dirigeants de stimuler l’adoption en quantifiant puis en partageant les bénéfices financiers et l’impact sur la productivité de l’entreprise. Plus l’utilisation des outils analytiques mûrit, plus l’adoption se propage et plus la collaboration s’améliore. Outre ces étapes, plusieurs éléments clés sont indispensables pour le succès d’une stratégie d’entrprise data-driven.

Une stratégie de gouvernance des données solide

La gouvernance des données est indispensable pour permettre aux preneurs de décisions d’avoir accès à des informations claires, pertinentes et consistantes. La Data Governance permet d’assurer la qualité des données et de définir les KPI (indicateurs de performances).

Beaucoup d’entreprises font l’erreur de déléguer la mise en place d’un programme de Data Governance aux départements informatiques, mais ces initiatives ont plus de chances de rencontrer le succès lorsqu’elles sont prises en charge directement par les dirigeants de l’entreprise.

Pour cause, ce sont les dirigeants qui ont accès aux données de référence à l’échelle de l’entreprise, aussi appelées Master Data. Bien entendu, les dirigeants doivent profiter du soutien d’experts dans le domaine des données pour pouvoir déployer une stratégie de Data Governance fiable et solide.

Un ensemble d’outils Master Data Management (MDM)

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Le Master Data Management (MDM) désigne un ensemble d’outils et de méthodologies permettant l’intégration et la maintenance des Master Data. Ces outils sont étroitement liés à la gouvernance des données, et permettent aux experts en données de l’entreprise de maintenir les domaines de Master Data dont ils sont responsables.

Ainsi, il est préférable pour les entreprises de développer une stratégie MDM en conjonction avec leur stratégie de Data Governance. Dans le cas contraire, le risque de voir échouer le programme de Data Governance est amplifié et la probabilité de se retrouver avec des informations incomplètes et imprécises augmente également.

Des solutions Metadata Management pour mieux comprendre les données

Les solutions des Metadata Management ou gestion des métadonnées permettent aux entreprises de comprendre les données de façon plus holistique en leur offrant l’accès aux définitions et autres formules de données. Ces outils permettent notamment d’identifier les tableaux de bases de données, les rapports, les tableaux de bord et autres composants susceptibles d’être affectés par un changement de base de données.

Ainsi, le Metadata Management permet aux entreprises d’analyser l’impact des décisions avant de passer à l’action. Ces solutions facilitent également l’affiliation des données. Ainsi, il est possible de consulter l’origine des différentes données et les éventuels changements qu’elles ont subis. Ceci permet d’augmenter le niveau de transparence des données.

Des outils Business Intelligence pour exploiter les données

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Les outils Business Intelligence permettent de profiter d’un meilleur retour sur investissement à partir des données de l’entreprise. Grâce à ces outils, les utilisateurs peuvent explorer des sous-ensembles d’informations, effectuer des requêtes, développer des modèles prédictifs.

Les bienfaits des outils BI sont donc évidents, mais beaucoup d’entreprises peinent à en profiter. La raison la plus courante est une mauvaise plateforme de gestion des informations, aussi connue sous le nom de « Data Architecture ».

Une Data Architecture organisée pour transformer les données en informations

Pour transformer les données en informations exploitables, les entreprises doivent adopter une architecture de données décomposée en trois parties. Chaque partie doit être conçue et modélisée pour atteindre des objectifs spécifiques. La première composante est la « zone d’atterrissage » au sein de laquelle les données extraites sont disposées.

La seconde composante dite de « conformité » permet d’intégrer ces données. Enfin, la partie « analytique » permet de transformer les données en informations formatées de manière à pouvoir être exploitées par les outils analytiques self-service et autres solutions de Business Intelligence.

Des outils d’extraction pour collecter les données

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Bien évidemment, avoir une Data Architecture bien organisée sans données à disposition est inutile. Il est donc important pour une entreprise data driven de se munir d’outils de Data Acquistion, aussi appelés outils ETL (Extraction Transformation Load).

De plus, il est indispensable de développer une stratégie permettant de comprendre les changements apportés au système source. Une stratégie de capture de changement de données permet de maintenir les données historiques au fil du temps.

Les différents éléments énumérés ci-dessus sont indispensables pour permettre aux entreprises d’exploiter leurs données. Ce sont ces éléments qui permettent de comprendre, de gérer et d’exploiter les données. Toutefois, beaucoup peinent à réunir ces différents composants à cause des personnes, des processus ou des technologies nécessaires.

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