Il est clair que les équipes data sont aujourd’hui indispensables dans la plupart des organisations, et il est indispensable de mesurer la valeur qu’elles apportent. Et la difficulté de mise en place des bons indicateurs est importante à résoudre pour pouvoir effectuer cette mesure. Voici donc quelques pistes pour choisir des KPIs pour les équipes data sur trois plans : celui des ingénieurs data (data engineers, data architects, dataops), celui des consommateurs de données (data analysts et data scientists), et bien sûr l’ensemble de l’équipe à travers les KPI stratégiques destinés notamment au CDO.
Les ingénieurs data
En ce qui concerne les data engineers, data architects et le DataOps, les KPIs doivent être axés sur leur capacité à construire une plateforme data efficace. Cela se traduit par les KPI opérationnels autour des thèmes suivants :
- La data platform : ce sont des KPI qui permettent de mesurer les éléments constituant la data platform, ainsi que son fonctionnement. Cela permet de valider le travail effectué par les data architects et les DataOps. On peut ainsi citer des KPI comme le nombre d’erreurs et d’incidents, la vitesse de résolution des erreurs, le succès des mises en production automatiques, le taux de réutilisation des outils et frameworks,…
- La qualité de la donnée : ces KPI permettent de valider que la donnée collectée et mise à disposition des utilisateurs est au niveau requis. Certains critères sont intrinsèques à la donnée, comme l’exactitude, l’intégrité, la cohérence, la sécurité et l’actualité, tandis que d’autres sont extrinsèques et dépendent du projet métier, tels que la pertinence, la fiabilité, l’exploitabilité, et la conformité aux attentes métiers.
Credit: Metaplane
- Le cycle de vie de la donnée : comme son nom l’indique, ces KPI permettent de valider et de mesurer le bon fonctionnement du processus de gestion du cycle de vie de la donnée. Ils comprennent ainsi le data uptime, le temps de réponse du board, la fréquence de rafraîchissement de la donnée, le taux d’usage des data products par les end users,…
Par ces KPI, l’équipe data pourra se mesurer et entrer dans un cycle d’amélioration continue de qualité, de performance et d’exploitabilité de la plateforme data.
Les consommateurs de la donnée : les data analysts et data scientists
Tandis que les ingénieurs data construisent les fondations de la plateforme de données, les consommateurs de data en font un outil apportant directement de la valeur aux métiers, constituant ainsi la deuxième face de la proposition de valeur de l’équipe data.
Les consommateurs de données sont la deuxième famille d’acteurs de l’équipe data, et se divisent en deux grands groupes : les data analysts et les data scientists.
Ces deux groupes ont des KPI communs. Ceux-ci sont essentiellement liés à la gestion de projet, et comprennent entre autres le nombre de projets réalisés et le respect des délais et engagements. Cependant, chacun d’entre eux ont des KPI spécifiques liés à leur expertise.
Ainsi, les data analysts seront mesurés sur leur time to insight, c’est-à-dire la vitesse à laquelle ils génèrent des analyses, et le time to action, le délai entre la réalisation de leurs analyses et la prise de décision par les métiers.
Par ailleurs, la mesure de l’efficacité des data scientists se fera autour de l’efficacité des modèles. C’est-à-dire l’exactitude et le nombre de problèmes résolus grâce aux modèles, et le délai de déploiement de ces modèles.
Le pilotage de l’équipe data : le CDO
Comme toute business unit, des KPI existent à l’échelle du département. D’une part pour mesurer les aspects de gestion du budget et d’autre part l’expertise et la valeur intrinsèque du département.
Les KPI financiers aident à évaluer la performance budgétaire en rapprochant les budgets des réalisations effectuées en fin d’année.
D’un point de vue opérationnel, les KPI de pilotage du département doivent mesurer en quoi l’exploitation de la donnée a permis d’atteindre les objectifs stratégiques de l’entreprise.
On peut ainsi définir une matrice croisant les différents enjeux de la stratégie de l’entreprise avec les différentes BU (voir tableau ci-dessous). Le CDO pourra ainsi cartographier BU par BU ou enjeu par enjeu l’apport de la data. Il a à sa disposition différentes méthodes pour le valoriser telles que le système de points ou le pourcentage de ROI imputable à l’équipe data.
Exemple de matrice des objectifs de proposition de valeur stratégie-data – Credit: Monte Carlo Data
D’une manière générale, les KPIs ont pour vocation de d’une part mesurer les aspects opérationnels et d’autre part les aspects de contrôle budgétaire. Dans le cadre de la plateforme data, les aspects opérationnels recouvrent la pertinence et l’efficacité de la plateforme, et d’autre part vérifier que l’exploitation de la donnée apporte de la valeur aux différents départements de l’entreprise.
Vous l’aurez compris, mesurer le ROI des équipes data est capital pour optimiser sa stratégie et entrer dans un cycle vertueux. Chez Indexima, notre expertise est la plateforme data. C’est pourquoi nous avons mis en place une calculatrice qui permet de calculer son ROI en quelques clics, en commençant par ici.
