Comment rendre les données accessibles en self-service dans son organisation — l’exemple d’Opendatasoft

La mise à disposition de vos données en self-service pour tous les collaborateurs est un levier puissant pour améliorer l’efficacité et la transparence en interne. Ce type de projet nécessite de trouver l’organisation et les technologies qui permettent à tous – expert technique ou non – d’utiliser les données et de créer de nouveaux usages.

Chez Opendatasoft, nous nous engageons à démocratiser les données pour tous et avons lancé notre propre portail de données en self-service. Pour en savoir plus sur les enseignements que nous en avons tirés, nous nous sommes entretenus avec Nicolas Terpolilli, Head of Engineering, et Pascal Luttgens, Data Governance Engineer.

Partage de données interne en libre-service chez Opendatasoft

Notre portail interne de partage de données rassemble les données de tous les départements, ce qui nous permet de suivre l’activité sur notre plateforme et de la mettre à la disposition de l’ensemble de l’entreprise.

Pourquoi les équipes d’Opendatasoft ont-elles souhaité mettre en place un portail de données interne en self-service ?

Pascal : Opendatasoft est une organisation qui génère et utilise beaucoup de données. Cependant, malgré notre culture des données et la reconnaissance de leur valeur par tous les départements, les informations étaient principalement partagées et gérées au niveau de l’équipe. Au fur et à mesure de notre croissance, nous avons vu l’opportunité de mettre en place une gouvernance des données à l’échelle de l’entreprise, en fournissant des données en libre-service à ceux qui en avaient besoin.

Et bien sûr, avec notre plateforme, nous avons la solution parfaite. Cette expérience nous permet de progresser en continu et est également utile à nos clients qui souhaitent répliquer la même démarche.

Quelles difficultés avez-vous rencontré lors de la mise en place du portail ?

Nicolas : Comme dans la plupart des organisations, nos différents départements utilisent des données et des outils différents. Ceci est parfaitement naturel car chacun a été choisi pour être le plus adapté à ses besoins particuliers. Par exemple, nous utilisons Salesforce pour les données commerciales et CRM, ainsi que des logiciels personnalisés que nous avons développés en interne pour administrer notre plateforme.

Cela signifiait que nos données étaient réparties entre plusieurs solutions. Concernant les données commerciales par exemple, il était difficile de fournir une vue complète du client à toutes les personnes impliquées : les Customers Success Manager qui accompagnent le projet, nos équipes techniques responsables du bon fonctionnement des plateformes, etc.

Concrètement, lorsque l’équipe technique doit intervenir, elle doit être en mesure d’accéder à toutes les informations sur le client afin de prendre des décisions plus éclairées. Nous avons donc souhaité créer une passerelle entre Salesforce et notre logiciel de plateforme d’administration pour permettre un partage transversal des données.

L’objectif global est donc de démocratiser les données pour tous : la possibilité d’accéder simplement aux informations essentielles pour être autonomes et efficaces et prendre de meilleures décisionse. Et in fine, cela setraduit par une meilleure relation client et des revenus optimisés.

Quelle architecture utilisez-vous pour votre portail de données interne ?

Nicolas : Nous voulons rester flexibles et agiles, avec une approche décentralisée des données. Cela nous a conduits à choisir une architecture sur le modèle du Data Mesh. Comme notre CTO David Thoumas l’explique dans ce blog, cette approche facilite et accélère le partage des données et la démocratisation de l’accès et des usages des données.

Avec cette approche parfaitement alignée avec notre vision d’entreprise, les propriétaires des différentes types de données sont responsabilisés quant à la qualité et le traitement des données. Bien sûr, une stratégie de gouvernance et des normes doivent être définies à l’échelle de l’entreprise pour que toutes les parties prenantes soient alignées. Comme le Data Mesh ne repose pas sur des outils ou une technologie spécifiques, les collaborateurs ont la possibilité d’utiliser les outils avec lesquels ils sont le plus à l’aise.

Comment se présente la plateforme aujourd’hui et quelles sont les prochaines étapes du projet ?

Pascal : Nous avons maintenant une plateforme de données interne qui contient un mélange de données opérationnelles, de données analytiques et d’informations provenant de notre plateforme d’administration. Il y a actuellement 90 utilisateurs et plus de 20 % de la société a déjà publié un dataset. Dans l’ensemble, nous avons entre 50 et 100 datasets, bien qu’au fil du temps, nous souhaitions augmenter ce nombre en ajoutant davantage de données opérationnelles. Nous concevons actuellement l’infrastructure pour partager efficacement toutes ces données.

Certaines équipes utilisent activement la plateforme pour le partage de données, d’autres ont besoin de plus de soutien et de formation. Notre prochaine étape consiste donc à acculturer l’ensemble des collaborateurs pour s’assurer qu’ils sont conscients des bénéfices de cette démarche pour leurs activités. C’est beaucoup plus une question de culture que de technologie.

En communiquant notre stratégie de gouvernance, tous les collaborateurs pourront savoir qui est responsable des données, quelles sont les ressources disponibles et nos processus associés. Sur le plan technique, nous allons également améliorer le côté analytique de notre plateforme interne en ajoutant des connexions via nos APIs aux outils de business intelligence.

Quels conseils de bonnes pratiques avez-vous pour d’autres organisations ?

Nicolas : Nous avons beaucoup appris au cours du projet, moins sur la technologie mais plus sur la culture et la gouvernance. Je soulignerais ces six conseils et bonnes pratiques :

• Commencez par identifier qui est responsable des différents types de données.
• Accordez-vous sur un langage commun pour décrire les données. Par exemple, le mot « client » signifie différentes choses pour différentes équipes. Il désignera un projet client pour notre équipe de Customer Success Manager, et un compte client pour les commerciaux.
• Commencez petit et développez-vous rapidement avec des données limitées. Ne construisez pas un portail de données trop important au risque de ne pas pouvoir l’améliorer et le modifier par la suite.
• Éliminez les silos et favorisez une plus grande transparence en interne. C’est un grand changement culturel qui permet à tous de voir comment il est possible de progresser et d’innover grâce au partage des données.
• Soyez prêt à agir ! En effet, avec cette démarche, vous pourrez comparer plusieurs données et en extraire des enseignements. Il faut ensuite appliquer cette logique data-driven dans tous les projets de l’organisation et en tirer un maximum de valeur.

Pascal : J’ajouterais deux points supplémentaires :

• Lorsqu’il s’agit d’utiliser la technologie, les gens se concentrent sur l’expérience, la facilité d’utilisation et la conception des tableaux de bord, plutôt que sur les données elles-mêmes. Assurez-vous donc d’en tenir compte —notre plateforme est très simple à personnaliser en fonction des besoins des utilisateurs. Si vous voulez que vos collaborateurs utilisent la plateforme, assurez-vous qu’elle soit aussi simple que possible à utiliser, notamment en accordant une importance particulière à l’UX de vos pages et dashboards.
• Si les gens ont des dashboards existants sur lesquels ils s’appuient, permettez leur de les conserver en ajoutant des possibilités de partage afin de leur démontrer rapidement les bénéfices du projet.