Maîtrise des données : la formation des équipes est nécessaire au sein des entreprises
L'utilisation du potentiel humain est la clé pour saisir les nombreuses opportunités que présente la donnée. Toutefois, il n'est pas toujours simple pour l'ensemble des collaborateurs de la manipuler et surtout d'arriver à en tirer une réelle valeur. L'analytique est bien souvent source de stress pour une grande majorité d'entre eux.
Selon une étude récente, seulement 19% des employés ont réellement confiance en leurs compétences en matière de maîtrise des données bien qu'ils reconnaissent que l'utilisation de ces dernières est un réel avantage pour l'exécution de leurs tâches. Ce pourcentage illustre la nécessité de mettre en place une stratégie de data literacy (datalphabétisation en français) pour promouvoir l'usage de la donnée par l'ensemble des collaborateurs au sein des entreprises.
Cette stratégie passe par cinq étapes clés.
1. Clarifier ses attentes
La donnée passe entre les mains de plusieurs entités de l'entreprise. Les data scientists, les analystes ou les utilisateurs métiers n'en ont pas la même utilisation mais tous réussissent à en tirer de la valeur ajoutée. Se fixer des objectifs précis va bien au-delà de la mise en place de simples process. Il s'agit également de favoriser le travail en équipe et de communiquer autour de la donnée, sans oublier de s'interroger sur les résultats.
Pour aider les salariés à s'approprier la donnée, les responsables doivent d'abord comprendre les usages qu'ils en font, et s'assurer que la valeur de cette donnée par l'entreprise est comprise par tout le monde. Ensuite, ils doivent identifier un « Champion de la donnée », qui travaillera avec différents partenaires, experts de la donnée, et autres décideurs afin d'exploiter et de rendre accessible tout le potentiel de la donnée.
2. Créer sa propre feuille de route
Pour les entreprises, une feuille de route établissant une stratégie axée sur la donnée doit comporter les trois éléments indispensables suivants :
- Évaluer les niveaux de chacun en matière de compétences data,
- Avoir une visibilité sur les compétences en termes de technologies et d'outils déjà à disposition de chaque utilisateur,
- Définir les données auxquelles les utilisateurs doivent pouvoir accéder pour être productifs et gérer la gouvernance.
3. Donner les moyens à ses collaborateurs
Afin d'avoir une utilisation stratégique de la donnée, les entreprises doivent mettre à disposition de leurs collaborateurs les outils nécessaires. Pour des utilisateurs plus experts, des investissements doivent être faits dans des solutions permettant la réduction du nettoyage des données, l'accélération du processus d'analyses, de monétisation et de production.
En complément de solutions permettant de réaliser des analyses pertinentes, des outils permettant de tirer des enseignements de ces analyses doivent être mis en relief, sous la forme de tableaux de bord, que les collaborateurs pourront partager via les outils de communication et les systèmes CRM.
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En parallèle, la création de cadres de travail et de méthodologies leur permettra de s'approprier le processus de traitement des données, depuis la collecte et l'analyse des données jusqu'à la production d'enseignements et à la création de valeur.
Si travailler avec une donnée juste permettra aux salariés d'améliorer leur capacité à en tirer de la valeur, cela leur permettra également de les mettre en confiance pour prendre des décisions grâce à ces enseignements. Dès lors, la donnée est perçue comme une aide, et plus du tout comme un fardeau.
4. La Data Literacy comme solution
« Être autonome dans l'analyse des données » ce n'est pas seulement avoir des données et des analyses en libre-service. En effet, même si la donnée est « consommable », les collaborateurs doivent surtout être capables de comprendre, de questionner et d'en tirer des conclusions. Ainsi les salariés data-literate ou « datalphabétisés » prendront de meilleures décisions, et se seront plus sereins lorsqu'ils seront amenés à manipuler ces données.
Mais le secret de la data literacy ne réside pas seulement dans les savoirs « durs » et les compétences techniques, il faut savoir intégrer les « soft skills » comme la collaboration, la curiosité, l'esprit critique ou encore la capacité à rédiger de bon storytelling.
De nos jours, il est clair que les salariés ont bien compris l'atout que représentent les données, d'où leur désir d'accroître leurs compétences en la matière. Il s'agit là d'une chance que les entreprises doivent saisir.
5. Créer une culture de co-évolution
Les nouvelles technologies telles que l'automatisation et le Machine Learning ont fait leur chemin dans l'entreprise et sont désormais usuel. En revanche concernant la donnée, la maturité n'est pas encore atteinte, et elle ne le sera surement jamais. En effet, les aptitudes des salariés doivent suivent l'évolution de l'utilisation de la donnée. De cette façon, les outils utilisés pour la gestion des données doivent être réévalués régulièrement, pour qu'ils puissent aller de pair avec les besoins de leurs utilisateurs.
Finalement, la formation à la maîtrise des données ne doit pas être une option pour les entreprises. Au contraire, elle doit faire partie intégrante d'un programme de formation global. Une fois en place, ce programme doit aussi refléter les usages évolutifs de la donnée. Il faut intégrer la data literacy aux programmes de développement dédiés aux collaborateurs, et la mesurer pour que ces derniers puissent continuer à créer de la valeur ajoutée grâce aux données de l'entreprise. De cette évolution dépend la réussite de la transformation de l'entreprise par la donnée.
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