Data-driven (basé sur les données)

 Qu’est-ce que signifie être axé sur les données (data-driven) ?

Dans une organisation axée sur les données, toutes les décisions stratégiques et opérationnelles sont prises en se basant sur la compréhension et l’exploitation de données précises et à jour.

Cela est vrai dans toute l’organisation, avec tous les employés et tous les départements s’appuyant sur les données pour la prise de décisions. Cela peut être appelé prise de décisions basée sur les données (DDDM). Des exemples incluent :

• Marketing axé sur les données : Décider où investir les ressources marketing en fonction des performances des campagnes précédentes.
• RH axées sur les données : Utiliser l’analyse des données pour identifier et comprendre les points de friction des employés/recrutement et ensuite créer (et tester) des solutions pour résoudre les problèmes.
• Ventes axées sur les données : Cibler des produits spécifiques vers les bons publics en se basant sur l’analyse des chiffres de vente précédents.
• Production axée sur les données : Décider quels produits fabriquer davantage et utiliser les données de production pour améliorer constamment l’efficacité des processus de fabrication.

 Quelles sont les alternatives à l’approche axée sur les données ?

Les organisations qui ne sont pas axées sur les données prennent des décisions basées sur :

• Intuition : Essayer essentiellement de deviner ce qui se passera en se basant sur des intuitions.
• Expérience personnelle : Utiliser l’expérience précédente pour prendre des décisions. Cependant, dans les marchés en évolution rapide, cette expérience peut ne pas être directement applicable aux nouvelles situations.
• Décisions précédentes : Continuer à faire la même chose si cela a fonctionné ou faire le contraire si cela n’a pas fonctionné. Encore une fois, cela ne fonctionne pas dans les marchés en évolution rapide et changeants.

 Quels sont les avantages de devenir axé sur les données ?

Être axé sur les données offre aux organisations de tous les secteurs une gamme d’avantages. Ceux-ci incluent :

• Plus centré sur le client : Réagir aux besoins changeants des clients et aux retours pour offrir les bons produits et services. Par exemple, Amazon analyse les données des clients pour offrir des recommandations personnalisées, augmentant ainsi l’engagement, la fidélité et les revenus.
• Plus agile : Capable de réagir aux conditions changeantes du marché grâce à une prise de décisions plus rapide et plus informée. Netflix utilise l’analyse des données pour décider quels programmes produire pour attirer les abonnés, lui permettant ainsi de cibler efficacement les budgets et de perturber l’industrie du divertissement.
• Plus productif : Le temps n’est pas gaspillé par les employés sur des décisions mal informées, ce qui conduit à une plus grande efficacité et productivité.
• Plus innovant : Les organisations vont au-delà des produits, services et méthodes de travail actuels en utilisant les données pour stimuler l’innovation et les améliorations qui surpassent les concurrents.
• Plus transparent : Les décisions sont prises en se basant sur les données, plutôt que sur des suppositions, il y a donc une trace claire des raisons pour lesquelles elles ont été prises qui peut être partagée. Cela est particulièrement important dans les organisations du secteur public qui doivent justifier toutes les décisions auprès des citoyens.
• Plus automatisé : Être axé sur les données est une condition préalable pour adopter avec succès l’IA et l’apprentissage automatique, permettant aux entreprises d’automatiser les processus et de prendre des décisions de plus en plus complexes.

Ces avantages sont démontrés par des recherches de Forrester Consulting qui ont trouvé que les entreprises qui se basent sur les données pour prendre des décisions ont 58% plus de chances de dépasser leurs objectifs de revenus que les entreprises non axées sur les données.

Quelles sont les caractéristiques d’une organisation axée sur les données ?

Construire une organisation axée sur les données nécessite des traits, comportements et outils spécifiques :

• Une culture des données, dirigée par le haut : La direction joue un rôle d’exemple, aidant à créer une culture basée sur la compréhension et la confiance dans les données à travers l’organisation.
• Les données sont accessibles à tous : Quel que soit le rôle et le niveau de compétence d’un employé, il a un accès en libre-service aux données dont il a besoin pour accomplir son travail. Les données ne sont pas seulement le domaine des analystes de données. Les données sont démocratisées et facilement disponibles dans les bons formats, tels que les visualisations de données.
• Culture de la littératie des données: Tout le monde est confiant et à l’aise avec l’utilisation des données et possède les compétences, la maîtrise et la formation nécessaires pour travailler efficacement avec les données.
• Des données universelles et de haute qualité : Les bonnes données sont collectées et partagées, et sont certifiées et vérifiées comme étant précises et de haute qualité. Une gouvernance solide garantit la qualité, ce qui augmente la confiance.
• Une technologie adaptée : L’infrastructure de données contient les bons outils pour collecter, enrichir, traiter et partager les données pour tous.
• Un accent sur l’amélioration continue : Toute l’organisation adopte des méthodologies de test et d’apprentissage, utilisant les données dans le but d’améliorer constamment les performances.

 Quels sont les défis de la construction d’une organisation axée sur les données ?

83% des PDG interrogés par IDC souhaitent que leur organisation soit plus axée sur les données. Cependant, selon des recherches de NewVantage Partners, seulement 26,5% des organisations rapportent avoir établi une organisation axée sur les données. Pourquoi est-ce si difficile ? Il y a quatre raisons principales :

• Culture : Les principales raisons pour lesquelles les initiatives de données échouent sont culturelles et organisationnelles. Les silos au sein de l’entreprise ne s’engagent pas, ne partagent pas ou n’utilisent pas les données, le personnel ne voit pas les avantages et les processus continuent de se baser sur des méthodes de prise de décisions anciennes.
• Manque de compétence en matière de données : En plus des problèmes culturels, les employés ne reçoivent pas la formation ou les compétences pour devenir alphabétisés et compétents en matière de données. Cela crée des barrières à l’utilisation et signifie qu’ils ne comprennent pas l’importance des données.
• Empilement technologique incomplet : Les organisations ont investi massivement dans la technologie, mais n’ont peut-être pas construit une pile de données complète qui couvre l’ensemble du processus de données. En particulier, beaucoup ne se sont pas concentrées sur la couche d’expérience, qui est responsable du partage des données à travers l’organisation.
• Données mal comprises ou de mauvaise qualité : Les organisations ont maintenant accès à une vaste gamme et volume de données, provenant de sources internes et externes. Comprendre ce que chaque ensemble de données couvre, et s’assurer qu’il est précis et à jour est donc un défi majeur.