AVIS D’EXPERT – Selon Statista, le volume de données créées, capturées, copiées et utilisées à travers le monde devrait atteindre 147 zettabytes en 2024. Dans l’environnement professionnel actuel, les données constituent un précieux atout pour l’entreprise. Elles lui donnent les clés de la différenciation face à la concurrence et lui assurent de ce fait un possible avantage stratégique.
Dans ce contexte, la gouvernance des données apparaît comme un processus fondamental pour élaborer une stratégie adéquate et, in fine, assurer le succès de ses activités.
Par Jean-Paul Otte, Data Strategy Lead chez Precisely, spécialisé dans les outils d’intégrité des données
Afin de tirer le meilleur parti des données qu’elles possèdent, les entreprises doivent s’assurer de leur précision et de leur fiabilité. Elles doivent donc savoir où elles se trouvent, d’où elles proviennent, et comment elles sont utilisées. Pour cela, les entreprises ont besoin d’une approche structurée afin de gérer efficacement leur capital données et en assurer le niveau de qualité requis.
Des objectifs au service d’une meilleure compréhension des enjeux
La gouvernance des données est, en effet, devenue un impératif auquel il devient de plus en plus difficile de déroger. Pour un niveau d’efficacité optimal, avec un retour sur investissement positif, elle doit non seulement être orientée métier, mais aussi être résolument axée sur la qualité. Les entreprises, tous secteurs confondus, investissent alors dans une stratégie data, avec des objectifs précis et spécifiques afin de mieux comprendre ce qu’elles génèrent et de développer des programmes responsables et en adéquation avec les valeurs de l’organisation.
Toute stratégie, y compris celles centrées sur la donnée, doit donc commencer par s’appuyer sur une analyse des coûts et des bénéfices inhérents. Nombreuses sont les initiatives dans ce domaine qui perdent malheureusement leur élan initial et s’étiolent rapidement après leur lancement, faute de réponses concrètes aux promesses évoquées ; cela conduit la gouvernance des données elle-même à être, de facto, vouée à des performances médiocres. C’est pourquoi les entreprises doivent activer un programme prédéfini, et poursuivre des objectifs clairs avec un suivi quotidien pour en tirer des conclusions concrètes. Disposer d’un plan clair et précis qui intègre l’amélioration continue des données permettra d’obtenir des résultats mesurables.
Une priorisation des données cruciale
S’appuyer sur des critères adaptés pour définir les données qui revêtent une importance critique constitue une étape clé pour l’entreprise. Pour ce faire, il est intéressant de partir des objectifs les plus importants et décisifs à atteindre, puis de déterminer les données essentielles à ceux-ci ; une bonne façon d’y parvenir consiste à identifier les données dont les résultats apportent une valeur ajoutée dans un secteur d’activité spécifique, mais qui influent également directement sur d’autres éléments commerciaux.
A titre d’exemple, dans le cadre de création d’offres plus personnalisées pour des clients ou une communauté, savoir régir le capital données, qui contribue aux indicateurs de performance (KPI), peut également avoir un impact positif sur les objectifs de l’entreprise. En effet, cela peut améliorer le temps de réponse du service clients et permettre de mieux se conformer aux exigences de confidentialité, ainsi qu’à d’autres aspects réglementaires. Identifier les programmes qui contribuent aux objectifs des différentes équipes, permet d’élargir la visibilité et la valeur d’une initiative en matière de données à tous les secteurs de l’entreprise.
En outre, les fichiers maîtres pour l’inventaire, les données relatives aux performances des fournisseurs ou encore celles permettant d’évaluer les niveaux de stock, sont autant d’exemples d’éléments essentiels pour assurer l’efficacité des opérations. Grâce à l’analytique, l’historique des achats clients et des données démographiques enrichies permet de mieux comprendre les profils et les communautés cibles de l’entreprise. De plus, les rapports traitant des transactions financières, de la main-d’œuvre et de la sécurité, ainsi que les données relatives à l’assurance qualité, sont tout aussi clés.
Par ailleurs, les équipes data disposant de business cases clairement définis, et de datasets priorisés, peuvent définir des objectifs précis et mesurables en collaboration avec les autres parties prenantes de l’entreprise. Ce qui leur permet de démontrer la valeur de ces programmes. La combinaison de datasets priorisés et de mesures de performance, permet de fournir des résultats cinq fois plus rapidement qu’avec des paramètres non définis par les équipes data.
Pour des rendements optimaux, une attention particulière devra être accordée aux objectifs de performance basés sur des fichiers et des datasets fiables, visant à produire, en définitive, une stratégie efficace.
En somme, une stratégie data adaptée est fondée sur des objectifs clairement identifiables, mesurables et plaçant la donnée au cœur des processus et des équipes équitablement investies dans l’atteinte des buts fixés.
Jean-Paul Otte, Precisely
