Face au volume de données créées et analysées toujours plus important, les data citizens se font plus nombreux au sein des organisations qui doivent mener à un véritable changement culturel. Ce changement sert souvent de levier à la data democratization, qui consiste à rendre les données accessibles au plus grand nombre, peu importe les compétences techniques. Auparavant marginale, elle est aujourd’hui facilitée par des technologies telles que la data virtualization, la data federation, le stockage sur le cloud et la BI self-service. Ce changement culturel peut sembler aisé et ses avantages sont indéniables, mais certaines erreurs dans sa mise en oeuvre peuvent mener à des échecs dans les projets data menant à un désintérêt des métiers. Un accompagnement de la data democratization doit être présent pour que l’organisation puisse pleinement tirer profit de ses bénéfices.
L’exploitation de la donnée a vocation à alimenter trois domaines stratégiques : l’augmentation du chiffre d’affaires, l’augmentation de la productivité et les innovations produit. Sa démocratisation tend à favoriser l’appropriation de cette exploitation par chacun des collaborateurs, ainsi que leur autonomie.
Pour les équipes métiers, la mise à disposition de données en libre-service recouvre deux avantages majeurs dans leur travail au quotidien. À travers l’analyse de ces données, elle doit permettre d’améliorer la qualité de leurs tâches ou d’en accélérer l’exécution. On peut comprendre qu’un directeur financier va améliorer la qualité de ses prévisions ou de ses recommandations s’il peut accéder à un maximum de données financières fiables. De même, un directeur marketing sera en meilleure position de recommander un nouveau segment de marché ou la mise au marché d’un nouveau produit s’il possède des données solides sur ledit marché, la compétition et le potentiel de croissance d’un nouveau produit.
D’un autre côté, un commercial qui, chaque matin, obtient les données de l’historique de ses clients de la journée saura plus rapidement conseiller ces clients lors de sa tournée journalière.
Enfin, un directeur de production pourra mieux prévoir et/ou revoir ses plans de production s’il possède les prévisions de vente en temps réel.
L’analyse de la donnée est aujourd’hui un élément essentiel dans la qualité du quotidien de l’ensemble des acteurs de l’entreprise, mais également dans leur capacité à les exécuter de plus en plus rapidement.
Si la démocratisation des données a beaucoup d’avantages, elle n’est pas sans point d’attention.
Le premier est le respect des normes concernant la sécurité et la réglementation. En effet, l’augmentation du nombre de personnes ayant accès aux données augmente naturellement le risque que leur utilisation ne soit pas en accord avec des normes comme le RGPD. Une utilisation hasardeuse peut également mener à des fuites.
De plus, un accès généralisé aux données risque paradoxalement de gêner leur accès si les données ne sont pas quelque peu canalisées. En effet, il est tout de même important de réfléchir à “qui a accès à quelles données”. Au-delà de la notion de données sensibles ou confidentielles, une réflexion sur le croisement pertinence/acteur est nécessaire.
Enfin, la démocratisation des données est un changement important auquel les équipes métier doivent s’acculturer. Les premières implémentations peuvent conduire à une certaine paralysie ou des erreurs liées à un défaut de maîtrise. L’important est d’éviter que ce type d’obstacle ne nuise à la stratégie de data democratization par démotivation ou échec projet. C’est l’objet du change management associé à un plan de formation solide sur l’objectif associé à cette démocratisation de la donnée et des nouveaux outils mis en œuvre.
Une bonne démocratisation repose sur une donnée de “bonne” qualité, traçable et auditable. Ceci pour s’assurer de la confiance des utilisateurs finaux dans son exploitation. Reste à définir par les différents acteurs en place ce qu’est une donnée de “bonne” qualité.
En conclusion, la data democratization est un changement culturel qui impacte grandement l’entreprise. Il nécessite non seulement d’établir des process pour faciliter l’adoption, mais aussi de tirer parti des technologies et méthodes émergentes qui facilitent la démocratisation des données. L’utilisation de use cases avec des scénarios correspondant à la réalité de l’entreprise et à sa stratégie permet non seulement aux équipes métiers de mieux comprendre la data democratization et son impact, mais aussi de mieux s’adapter.
Tout cela pour tendre vers l’entreprise data-driven.
