Les données sont une ressource efficace qu'il faut exploiter et prendre en compte. En créant et en mettant en œuvre une stratégie data, toute entreprise peut transformer ses données en actif d'entreprise. Une stratégie data est une démarche très dynamique visant à collecter, organiser, évaluer et distribuer les données au service des objectifs d'entreprise.
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Une stratégie data est essentiellement un ensemble de règles et de lignes directrices définissant la bonne manière pour votre entreprise de gérer ses données. Elle liste les parties responsables, les procédures à suivre et les outils à utiliser.
Avec une stratégie data, les organisations peuvent coordonner leurs activités et éviter le gaspillage de ressources. Même si une stratégie data n'est pas toujours idéale, elle doit pouvoir orienter les solutions de l'organisation lorsque c'est nécessaire. C'est crucial compte tenu de la rapidité avec laquelle les entreprises évoluent dans ce paysage mondial en constante mutation.
Comment une stratégie data est-elle mise en œuvre ?
Les politiques et processus qui soutiennent les objectifs à long terme de l'organisation en matière d'utilisation des données composent sa stratégie data. Pour que votre plan soit efficace, il doit couvrir chaque usage des données. Il doit également aller au-delà des seuls processus techniques de gestion et d'analyse. Comme nous le verrons, l'élément humain est tout aussi important dans la gestion et l'interprétation des données.
Pourquoi une stratégie data est-elle nécessaire pour votre entreprise ?
Toute stratégie d'entreprise moderne repose sur les données. Nous ne pouvons plus laisser l'administration, la protection et l'utilisation d'un actif aussi vital entre les mains d'architectes data ou de développeurs isolés. Idéalement, vous devez disposer d'une stratégie data approfondie avec un large soutien et une participation active. Chaque organisation a des priorités différentes selon les types de données, en fonction de ses objectifs commerciaux et de ses approches de management.
10 bonnes pratiques pour une stratégie data
1. Encourager une culture fondée sur les données
Adopter une culture fondée sur les données, c'est instaurer une habitude de chercher des réponses et de fonder ses décisions sur les données, plutôt que sur l'intuition seule ou des compétences techniques isolées. La première réflexe doit toujours être de consulter les données lorsque des questions surgissent sur les mouvements concurrents, les pics d'acquisition ou la rotation du personnel client. Développer cette culture au sein de votre équipe, c'est instaurer la pratique de fournir des preuves tangibles pour étayer les décisions. Encouragez-les à aborder tout problème ou nouvelle idée en demandant d'abord : « Que disent les chiffres ? » Ce changement de perspective permettra à votre équipe de décider avec une sagesse fondée sur les faits, pour une stratégie plus calculée et efficace.
2. Faire des données une priorité à l'échelle de l'organisation
Une stratégie data bien accueillie est celle à laquelle toutes les parties prenantes participent. Chacun doit en être informé et ouvert à sa mise en œuvre.
Dans ce contexte, les données doivent être considérées comme un actif stratégique et une valeur d'entreprise. Comment y parvenir ?
- En favorisant une culture qui priorise les données. Plusieurs processus entrent en jeu.
- En nommant un leader exécutif ou « champion » pour promouvoir la stratégie data et les projets associés.
- En obtenant le soutien des managers à tous les niveaux, en commençant par les responsables d'équipe jusqu'au comité de direction. Toutes les parties prenantes doivent prioriser et soutenir une stratégie data.
- En établissant des définitions, des lignes directrices et des mesures uniformes pour toute l'organisation et, si nécessaire, en mettant en place des formations internes
- En déployant des processus data transverses et interservices autour d'une source unique de vérité
- En démocratisant l'accès aux données pour les équipes non techniques (par ex. en adoptant un outil d'extraction de données no-code pour le marketing et les ventes)
3. Rester simple
Des données destinées aux investisseurs, au board ou à la direction ? Concentrez-vous sur les un ou deux chiffres les plus susceptibles d'influencer leur décision ; ils n'ont pas besoin de savoir combien vous avez travaillé. Cela ne signifie pas que vous ne devez pas fournir l'effort. Gardez le détail en réserve pour répondre aux questions. La personne très importante n'a besoin de voir que le chiffre final du tableur, celui qui indique ce que vous lui recommandez de faire.)
4. Suivre les KPI et l'analytique
Dans une organisation fondée sur les données, la mesure est primordiale. Il est crucial d'aligner vos objectifs stratégiques avec des indicateurs clés de performance (KPI) pour y parvenir. Suivre des indicateurs pertinents, et non des métriques de vanité, est indispensable pour mesurer les progrès et identifier les axes d'amélioration. Les trois KPI principaux pour les organisations SaaS sont souvent le LTV (Lifetime Value), le Attrition et le MRR (Monthly Recurring Revenue). Si les KPI sont généralement assignés à des individus et des équipes, les projets et initiatives importants doivent également avoir des objectifs mesurables. En utilisant le framework OKR (Objectives & Key Results), vous pouvez combiner efficacement KPI et objectifs à long terme, vous incitant à explorer le « pourquoi » derrière les chiffres et garantissant l'alignement entre données et ambitions stratégiques.
Des métriques de qualité des données sont également possibles. Suivre la qualité des données vous permet de :
- Analyser l'efficacité de votre stratégie data.
- Évaluer l'exactitude de vos données.
- Mettre en évidence les données incohérentes, partielles ou manquantes.
- Prendre des mesures correctives pour améliorer la qualité des données.
5. Ne pas suivre toutes les tendances technologiques
Les technologies qui soutiennent les bonnes pratiques de gestion des données sont largement mises en avant. Cela dit, vous n'avez pas à suivre chaque nouvelle mode. En pratique, vous n'avez probablement pas besoin d'IA ou de big data. Peu d'entreprises utilisent réellement l'IA ou le big data. Les tendances et les buzzwords obscurcissent notre compréhension de ce qu'est une stratégie data solide. Une infrastructure technique basique n'est pas aussi performante qu'une stratégie data. Le succès repose davantage sur le processus et la qualité des données que sur la technologie.
Prenons l'exemple d'un de nos clients entreprise. Pour évaluer leur part de marché aux États-Unis, ils souhaitaient obtenir des données de marché. Même limité à 20 sites web, c'était suffisant pour alimenter leur moteur analytique interne sans matériel plus sophistiqué.
Les métadonnées, c'est-à-dire la description des données, sont encore plus importantes que la technologie ou le volume de données. Les métadonnées sont nécessaires pour interpréter les données brutes. Ignorez donc les tendances et concentrez-vous sur les métadonnées et les processus.
6. Choisir les bonnes personnes pour piloter la stratégie data
Des compétences techniques ne sont pas obligatoires pour le responsable de votre stratégie data, mais elles le sont si vous voulez exceller en collaboration interservice, en prise de décision fondée sur les données et en compréhension du lien entre données et objectifs commerciaux. Pour ce rôle, pensez à un chef de produit à la croisée de la technologie, des ventes et du marketing.
Les rôles des autres parties prenantes doivent être clairement définis. Selon la taille de votre entreprise, cela peut impliquer des data engineers, des data scientists, des analystes et des managers métier. Le cadre suggère des data stewards par département, une procédure d'audit et des principes de gouvernance des données. Des outils et des capacités d'analyse devront probablement être étendus pour mettre en œuvre une stratégie data. Évaluez les compétences actuelles de vos équipes et, si nécessaire, recrutez des analystes ou proposez des formations internes pour combler les lacunes.
7. Mettre en place des procédures robustes de sécurité des données
La sécurité des données préoccupe tout le monde. Elle ne relève pas uniquement de votre DPO externe, de votre service IT ou de votre service juridique. Si la sécurité des données n'est pas intégrée à votre conception, vous ne la maîtriserez jamais. Le Règlement général sur la protection des données (RGPD), loi européenne sur la protection des données des citoyens, impose aux entreprises de divulguer des informations sur le stockage, les contrôles d'accès et l'utilisation des données.
Plus les données sont partagées entre équipes, plus vous devez être vigilant sur qui y a accès et comment elles sont diffusées. Les données ne doivent être accessibles qu'à ceux qui en ont besoin. Les développeurs n'ont pas nécessairement besoin d'accéder aux données clients complètes ou aux statistiques commerciales, par exemple.
Lors de la structuration du partage des données entre équipes et systèmes, la sécurité des données doit être une priorité absolue par respect pour les clients.
8. Choisir les méthodes et outils appropriés pour l'analyse des données
Chacun doit pouvoir accéder aux jeux de données pertinents et en tirer des informations, qu'il s'agisse d'un commercial explorant des données de leads ou d'un product manager analysant le comportement utilisateur pour détecter des signaux d'achat. Cependant, une analyse réussie exige les bons outils, méthodes et formations. L'analytique prédictive, l'analyse de texte, l'analyse de cohortes, l'analyse de clusters et l'analyse de sentiment ne sont que quelques exemples des techniques disponibles. Choisir les méthodes les plus efficaces implique d'équilibrer informations stratégiques et respect de la gouvernance des données et des réglementations sur la vie privée. Traitez avec prudence les cas d'usage impliquant des informations personnellement identifiables, car toutes les méthodes analytiques ne sont pas légalement autorisées. Assurez-vous que vos équipes internes connaissent ces limites pour favoriser une utilisation responsable et conforme des données.
9. Créer une source unique de vérité
L'origine des données se brouille souvent et devient difficile à tracer lorsqu'elles circulent entre équipes et systèmes, ce qui remet en question leur exactitude et leur qualité. Une Source Unique de Vérité (SSOT) devient alors essentielle. Les décisions commerciales critiques ne risquent plus d'être guidées par des données peu fiables ou isolées, car la SSOT offre un référentiel central de données cohérentes et fiables, accessible à tous. Maintenir des standards stricts de qualité des données via une SSOT est indispensable, car des données inexactes peuvent entraîner des erreurs coûteuses. Une approche courante consiste à développer un pipeline de données qui extrait les données brutes de plusieurs sources et les convertit en un format standard pour l'analyse et le stockage. De plus, pour garantir transparence et responsabilité tout au long du cycle de vie des données, votre processus de gouvernance doit documenter rigoureusement la source des données et toute transformation appliquée.
10. Améliorer les résultats en automatisant les données
L'automatisation des données désigne le processus d'obtention, de manipulation et de stockage des données par des méthodes automatisées (plutôt qu'à la main). Pour les équipes qui dépendent de l'obtention de données web, comme les commerciaux explorant des leads et des opportunités, l'automatisation des données fait gagner beaucoup de temps.
- L'automatisation des données permet de
- Constituer une liste de comptes cibles qualifiés.
- Créer un système automatisé de génération de leads.
- Enrichir un CRM ou scorer des leads avec de nouvelles informations
- Identifier des signaux d'achat et des tendances de marché.
Utilisez une solution d'automatisation des données qui extrait, transforme et charge les données dans votre CRM pour l'analyse afin d'automatiser l'approvisionnement en données. Ces outils sont généralement alimentés par le scraping web. Il est conseillé d'éviter les API, scripts et technologies complexes lors de l'automatisation pour le personnel non technique. Privilégiez plutôt un outil d'automatisation no-code comme Piloterr.
Continuer à évaluer et à faire évoluer votre stratégie data
Une stratégie data réussie est un processus dynamique qui exige une observation et une amélioration continues. Elle n'est pas statique.
Voici comment procéder :
1. Analyser régulièrement la performance des données
- Pour évaluer le succès de votre stratégie data, suivez des métriques importantes telles que les KPI et les indicateurs de qualité des données.
- Identifiez ce qui doit être amélioré, comme l'accessibilité, l'exactitude et l'exhaustivité des données.
2. S'adapter à l'évolution des besoins business
- Évaluez régulièrement vos objectifs et assurez-vous que votre stratégie data reste alignée. Soyez prêt à ajuster votre plan à mesure que votre entreprise grandit et que les exigences évoluent.
3. Adopter les nouvelles technologies
- Restez informé des dernières avancées en matière de technologie et d'outils data, et envisagez de les intégrer à votre plan.
- Utilisez l'IA et le machine learning pour rationaliser les processus et extraire des informations plus pertinentes de vos données.
4. Promouvoir la culture data
- Investissez dans des initiatives de formation pour renforcer les compétences en culture data de vos équipes.
- Encouragez la coopération inter-départements et le partage de connaissances pour développer une culture fondée sur les données.
5. Effectuer des revues régulières
- Planifiez des revues récurrentes pour évaluer l'efficacité de votre stratégie data et identifier les axes d'amélioration.
- Recueillez les retours de toutes les parties prenantes au sein de l'entreprise pour obtenir des informations utiles.
En révisant et en améliorant régulièrement votre stratégie data, vous vous assurez qu'elle reste actuelle, efficace et alignée avec l'évolution de vos besoins business. Cette approche proactive vous permet d'optimiser la valeur de vos données et d'obtenir de meilleurs résultats business.
