Ces dernières années ont fait la part belle à une mystification de la Data, faisant penser aux non-initiés que c’est un domaine totalement nouveau et nécessitant des compétences très approfondies pour être compris. La prolifération de nouvelles terminologies n’a pas aidé, et les communications sur les dernières avancées de la recherche sur l’Intelligence Artificielle non plus.
Résultat ? Un fossé s’est rapidement creusé entre les équipes Data et le reste de l’entreprise, avec le sentiment que ces équipes Data parlent un langage totalement différent. Cela a bien évidemment eu des conséquences négatives sur l’appropriation de la Data à plus grande échelle dans l’entreprise et sur la réussite de nombreux Produits Data.
Et pourtant, la diffusion d’une culture Data à l’échelle de l’entreprise est une responsabilité essentielle, et souvent sous-estimée, des directions Data.
On constate notamment un manque flagrant de définitions communes au sein des entreprises sur les rôles et responsabilités des différents acteurs de la Data. Pire, il suffit de chercher des définitions sur ce qu’est un Data Analyst sur le web pour se rendre compte que chacun a sa propre définition, allant de “gérer le Data Warehouse” à “apporter des réponses à des questions business grâce à la donnée”. Le spectre est donc large.
La question à vous poser : Avez-vous tous la même définition des rôles, responsabilités et enjeux de la Data au sein de votre entreprise ?
Ce manque d’alignement va bien au-delà des rôles, et même de la Data. En effet, il n’est pas rare que deux départements d’une même entreprise n’aient pas la même définition de ce qu’est un “client” ou une “transaction”. Partant de ce constat, difficile pour les équipes Data de satisfaire tout le monde avec des données et produits qui mettent tout le monde d’accord.
Il apparaît donc nécessaire d’aligner au plus tôt chaque acteur touchant de près ou de loin aux problématiques Data sur le vocabulaire et les rôles qui y sont associés. Quelques exemples pour y parvenir :
- Créer un lexique partagé pour s’assurer que tout le monde ait la même définition ;
- Faire des interviews des différentes directions métier afin de vous assurer d’une homogénéité dans la définition d’un “client” ou d’un “utilisateur” ;
- Mettre en place des ateliers de clarification et d’alignement sur les rôles, compétences et responsabilités des différents profils Data (du Data Engineer au Data Analyst, en passant par le Data Product Manager).
Cet alignement constitue votre première étape dans une démarche plus globale d’acculturation de toute l’entreprise à la Data.
Deuxième nécessité : sensibiliser et former le maximum de personnes à la Data. Pour cela, nous recommandons de mettre en place une démarche d’acculturation Data à plusieurs niveaux :
Niveau 1 : À destination de l’ensemble des collaborateurs de l’entreprise, COMEX inclus
Ce premier niveau a pour objectif la démocratisation et la démystification de la Data, afin de créer un alignement et une sensibilité de chaque personne à ses enjeux, et ainsi réduire la barrière mentale que l’on peut se mettre lorsque les mots “Data” ou “IA” sont prononcés. Cela pourra prendre la forme de webinars ou de workshops courts.
Niveau 2 : À destination des “Business Users”
Ce deuxième niveau a pour objectif que chaque personne puisse être capable de prendre des décisions informées par la donnée, en utilisant les bons outils et en ayant les bons réflexes méthodologiques et techniques. Pour atteindre cet objectif, des sessions de formation plus intensives, sur quelques jours, peuvent s’avérer nécessaires.
Niveau 3 : À destination des équipes expertes Data
Ce troisième niveau vise à former et à maintenir une veille constante des experts de la donnée sur les technologies et méthodologies qui sont dans leur champ de compétence. Cela pourra prendre la forme de formations en interne comme en externe, mais aussi la possibilité d’assister à des conférences spécialisées ou de mettre en place des temps dédiés de veille et de partage au sein des équipes.
Notre recommandation : Mettre en place une démarche d’acculturation Data à plusieurs niveaux.
Dernier point, et non des moindres : la communication. En effet, mettre en place une communication régulière sur les avancements et les succès des initiatives Data est crucial afin de créer de l’engouement au sein de l’entreprise. Le manque de transparence entre les équipes favorise les silos que la communication peut permettre de briser.
Quelques bonnes pratiques sont tout de même à garder en tête pour la communication sur les avancées en Data :
- Communiquer régulièrement : Toutes les une à deux semaines. Un piège est d’attendre trop longtemps entre chaque communication, ou d’attendre d’avoir terminé un Use Case avant de communiquer dessus ;
- Ne pas trop simplifier : La vulgarisation est bien sûr importante pour ne pas noyer d’informations les lecteurs, mais nous vous mettons en garde contre les raccourcis trop grands qui peuvent faire penser à vos interlocuteurs que tout est simple et rapide à mettre en place, ce qui pourrait engendrer un nombre grandissant de demandes business peu qualifiées et peu réalistes ;
- S’appuyer sur les équipes marketing et communication : Certaines équipes Data s’appuient directement sur le département marketing & communication de leur entreprise afin de co-créer une communication récurrente et avec le bon niveau de détail permettant de toucher un maximum de personnes.
En conclusion, la mise en place d’une culture Data est selon nous un vecteur fort d’accélération de la réussite de vos initiatives Data à l’échelle de l’entreprise. C’est cette culture qui permettra à l’équipe Data de passer d’un positionnement de “vendeurs de services Data” à celui d’équipe au service du business pour créer de la valeur.
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