Pourquoi c’est si difficile d’avoir une culture data driven ?

Les entreprises ont maintenant compris globalement qu’elles sont assises sur une mine d’or. Leur or, ce sont les données clients. Comment mieux valoriser ce minerai précieux ? Réponse : En adoptant une culture data-driven…

Mais entre le désir et la réalité, il y a souvent un fossé. Tout le monde peut en faire le constat : Aujourd’hui, en 2020, en France, peu d’entreprises sont data driven. Ce constat, nous le faisons régulièrement dans le cadre de notre activité de conseil en AMOA Digitale.

La raison principale, selon nous, c’est qu’on oublie trop souvent qu’un projet data est avant tout un projet humain, plus qu’un projet techno. Se doter d’une infrastructure technologique à la pointe ne suffit pas pour acquérir une culture data-driven. Etre data-driven, c’est d’abord une affaire de compétences, d’organisation, de process, de mindset.

Nous allons d’abord voir pourquoi la plupart des entreprises NE sont PAS data driven. On vous donnera ensuite quelques pistes et étapes à suivre pour réussir à déployer une culture data-driven.

Pourquoi peu d’entreprises ont une culture data-driven ?

Les entreprises ont désormais parfaitement compris (pour la plupart) tout l’intérêt qu’il y avait à utiliser plus et mieux la donnée dans leurs différentes activités : de la prise de décision business au développement de nouveaux produits en passant par les tâches de gestion quotidiennes. Cette idée selon laquelle les données permettaient d’améliorer l’action dépasse d’ailleurs la sphère des entreprises et du monde économique. De plus en plus de gens sont convaincus que les données constituent le secret de l’action juste et efficace. Plus de données = Plus d’informations = Plus d’intelligence = De meilleures décisions = De meilleures actions = Une vie meilleure. Dans son best-seller Homo Deus, Yuval Noah Harari parle avec beaucoup de pertinence de cette nouvelle religion des données qui émerge sur le terreau des progrès technologiques : le dataïsme.

Mais prendre un abonnement à une salle de fitness ne sera pas suffisant pour vous donner le corps musclé dont vous rêvez. De la même manière, investir massivement dans la technologie ne suffit pas pour créer une culture data-driven. Si vous voulez devenir data-driven, vous devez transformer vos collaborateurs, changer la manière dont vos équipes métiers travaillent et agissent au travail, faire évoluer, leur habitudes, leurs process, leurs croyances professionnelles. Une entreprise est data-driven parce que ses collaborateurs sont data-driven, pas parce qu’elle dispose de la plus belle stack marketing que le monde ait inventé. Si vous pensez que vos outils et que vos tableaux de bord feront à eux seuls de vous une entreprise capable de placer la donnée client au centre de toutes ses activités, vous faites une erreur et vous ne récolterez que de la déception.

Pourquoi les projets data échouent si souvent ?

Pour bien comprendre ce qui différencie une entreprise data-driven d’une entreprise qui ne l’est pas, il est intéressant de commencer par répondre à cette question : Pourquoi autant de projets data échouent ? Pour construire une stratégie d’organisation des données, la plupart des entreprises suivent successivement ces trois étapes :

• Collecter les données en provenance des différentes sources dans un Data Warehouse (entrepôt de données > c’est-à-dire une grande base qui stocke, unifie et consolide toutes les données).
• Faire remonter ces données dans un outil de Business Intelligence (BI) en créant les flux de données adéquats.
• Tirer des enseignements à partir de l’outil de BI.

Pour une équipe IT, la première étape semblera assez simple. Il suffit de sélectionner un Data Warehouse (ou un Data Lake) ainsi qu’un process ETL pour extraire la donnée des différentes sources, la transformer et la charger dans le Data Warehouse. Une pure affaire d’outils et de tuyauterie, en somme.

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La deuxième étape (charger la donner dans l’outil de BI) peut sembler un peu plus ardue pour un technicien. Les utilisateurs métiers vont exprimer une série d’attentes concernant cet outil, les tableaux de bord, les modèles de données, les modes de représentation graphiques. Certains voudront qu’absolument toutes les données remontent dans l’outil de BI, d’autres voudront pouvoir dupliquer à l’identique les rapports manuels qu’ils génèrent. Le projet avancera à son rythme, par étapes. Intégration des données Facebook : Done. Intégration des données CRM : Done. Etc. Le projet finira par atteindre son MVP.

Quand le MVP est prêt, que se passe-t-il ? Le moment tant attendu est arrivé : l’outil BI est prêt, opérationnel. Il n’y a plus qu’à attendre qu’il nous délivre les précieux insights qu’on attend de lui.

Et c’est là que le projet prend des allures inattendues et commence à révéler ses failles originelles. On attend. On ne retire pas grand chose de cet outil BI qu’on fantasmait depuis longtemps. Finalement, on fait comme avant : Business-as-usual. On reprend les anciennes habitudes qu’on n’avait pas eu le temps de perdre. On a fait des investissements technologiques massifs et pourtant rien n’a changé. Le projet est jugé une réussite : tout a bien été implémenté, paramétré, configuré – mais il n’apporte aucun résultat, aucun changement. Les tableaux de bord sont tout beau et très riches d’informations mais ne sont pas utilisés. Les équipes métiers continuent de travailler sur leurs Spreadsheet et leurs outils divers et variés. Elles continuent de prendre leur décision comme elles l’ont toujours fait : plus ou moins au feeling, sans vraiment utiliser les données à disposition.

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Vous voyez où je veux en venir ? Si les projets échouent, c’est parce que beaucoup trop d’entreprises réduisent les projets data à des projets technos. Affirmons-le : Etre data-driven, ce n’est pas avoir un Data Warehouse et des tableaux de bord BI, ce n’est pas avoir des outils capables de machine learning, ce n’est pas l’intelligence artificielle. Une entreprise devient data-driven par ses équipes, pas par ses outils. Etre data-driven, c’est avoir des équipes drivées par les données dans leur travail au quotidien et dans leurs prises de décision. Etre data-driven, essentiellement, c’est être capable de poser les bonnes questions – et ça, aucun outil ne peut le faire à votre place. Découvrir des tendances, des patterns à partir des données, tirer les bonnes conclusions, là encore ce n’est pas les outils qui peuvent le faire. Et il est surement mieux qu’il en soit ainsi ! Il faut se défaire de la croyance selon laquelle ce sont les outils data qui délivrent des enseignements. C’est de la science-fiction. Les outils data ne donnent pas de réponse, leur rôle est plus modeste : délivrer des informations.

Exploiter des données, en faire quelque chose, est une compétence en soi. Ce n’est pas parce que vous êtes expert dans un domaine que vous réussirez à exploiter les données relatives à ce domaine. Ce n’est parce que vous connaissez votre produit sur le bout des doigts que vous saurez exploiter vos tableaux de bord pour prendre les décisions relatives à l’amélioration du produit. Un utilisateur business qui a accès à des métriques pour la première fois ne saura pas forcément quelles questions poser et par conséquent ne saura pas plus quelles actions prendre à partir des informations qu’il a sous les yeux. Les tableaux de bord ne parlent pas par eux-mêmes. Identifier des tendances par l’analyse des données ou comprendre ce qu’est une variation significative dans les statistiques requiert des compétences bien spécifiques. Transformer des informations en réponses et en enseignements suppose un certain savoir-faire. Acquérir une culture data-driven, c’est notamment acquérir ce savoir-faire.

Les 5 étapes pour développer une culture data-driven

Vous souhaitez forger une culture d’entreprise data-driven ? Dites-le vous bien : apprendre à vos équipes à utiliser des tableaux de bord ne suffira pas. Et ce n’est d’ailleurs pas la bonne approche. Savoir lire un dashboard est nécessaire, mais loin d’être suffisante. Une réelle culture data-driven repose sur 4 piliers :

• Une bonne intégration des données. C’est évidemment la base (il faut avoir les données à disposition), même si nous avons vu que c’était loin d’être suffisant. Les données doivent être correctement intégrées et unifiées entre elles.
• La capacité à lire les données et à interpréter les informations qu’elles contiennent. Est-ce que votre entreprise dispose des analystes et autres Data Scientists en mesure de comprendre comment naviguer à travers les data sets et de les comprendre ? Quels sont les savoir-faire des autres collaborateurs en matière de données ? Quel est leur niveau de pratique et de maturité dans ce domaine ?
• Une équipe data pour répandre la culture data dans l’organisation, sensibiliser les collaborateurs, diffuser le nouveau mindset, jouer le lead dans la conduite du changement (+ une équipe dirigeante impliquée dans la démarche !).
• Des process de prise de décision data-driven. Est-ce que les prises de décision au sein de votre entreprise sont validées en amont par les données ? Dans quelle mesure les données sont utilisées pour prendre les décisions, pour décider et concevoir les actions ?

Dans la suite de cet article, nous allons supposer que vous êtes le CDO d’une entreprise et que vous avez pour mission de faire de votre entreprise une entreprise data-driven. Voici à notre avis les étapes à suivre.

#1 Définissez les objectifs de l’entreprise et les objectifs de chaque métier

Chaque entreprise dispose de données. Souvent de beaucoup de données. Elles proviennent des différents outils de l’entreprise. Vous contemplez ces données et vous vous dites : je veux mieux les exploiter, en faire quelque chose de plus intéressant que ce je fais aujourd’hui. Vous avez surement de bonnes raisons en tête, mais vous devez les formuler clairement. Vous devez commencer par définir vos objectifs : Pourquoi voulez-vous devenir data-driven ? Qu’est-ce que cela signifie pour vous ? A quels enjeux ce désir renvoie-t-il ? Vous devez relier vos objectifs data à vos objectifs business – les premiers dépendant des seconds. A ce stade, il peut être utile d’organiser un atelier impliquant le top management pour formaliser les objectifs finaux de la démarche.

Deuxième question : Comment voulez-vous utiliser vos données ? Vous devez en fait poser la question équipe par équipe, fonction par fonction, département par département, métier par métier. Quel rôle voulez-vous que les données jouent dans le travail de vos différents métiers ? Les usages varient nécessairement d’un métier à l’autre. Un Data Scientist aura besoin de compétences statistiques avancées et de gros savoir-faire en matière de construction de modèles pour prédire le churn et la rétention. Un marketer aura besoin de se familiariser avec des techniques d’analyse simples pour répondre aux questions qu’il se pose concernant la performance de ses campagnes et les drivers de la performance. Etc.

Une entreprise, en général, a entre 5 et 8 profils types d’utilisateurs des données. Leurs besoins et leurs objectifs sont différents. Vous devez commencer par définir ces profils et classer vos collaborateurs en fonction de ces profils. Une fois que ce sera fait, vous devrez fixer des objectifs raisonnables pour chaque profil type. Qu’attendez-vous du profil Data Scientist fasse ? Qu’attendez-vous du profil Marketeur ? Qu’attendez-vous de vos commerciaux en matière d’utilisation des données clients ?

#2 Faites un état des lieux de la culture data de votre entreprise

Une fois que vous avez défini ces profils, ces « personas », et leurs objectifs propres, vous devez poser un diagnostic et faire le point sur l’état de la culture data de votre entreprise. Vous devez avoir une bonne compréhension du niveau de maturité actuel. Vous pouvez reprendre les 4 piliers :

• Les process d’intégration des données sont-ils en place et correctement paramétrés ? Diagnostiquez votre système d’information et faites une cartographie de vos applicatifs, de vos bases, des flux.
• Quel est le niveau d’utilisation de la donnée par vos équipes ? Comment, à l’heure actuelle, les utilisent-elles dans leur travail ? Vous devez vous poser la question pour chaque persona. Identifiez les personnes qui au sein de chaque métier maîtrise le mieux les données ou les utilisent le plus abondamment. Elles constituent de potentiels mentors pour les autres collaborateurs.
• Avez-vous une équipe dirigeante data-driven ? La direction est la tête de l’organisation : si elle n’est pas elle-même data-driven, il y a peu de chances qu’une culture data-driven s’installe.
• Dans quelle mesure les décisions prises par les équipes métiers sont aujourd’hui alimentées et validées par les données ?

Réalisez des interviews. Organisez des entretiens individuels. Diffusez des questionnaires en interne. Vous devez obtenir la réponse à toutes ces questions. On ne peut pas définir un chemin efficace sans savoir d’où l’on part.

#3 Organisez un atelier de restitution pour faire le point avec vos équipes

Une fois que vous avez mené l’enquête, analysez les résultats et organisez un atelier pour faire le point avec toutes les équipes sur l’état de la culture data-driven de l’entreprise.

Cet état des lieux, j’en suis presque sûr, vous aura permis de prendre conscience de certains problèmes. Par exemple :

• Une mauvaise organisation des données. La cartographie de votre infrastructure SI vous aura peut-être permis de découvrir que vos données sont mal organisées, que la tuyauterie ne fonctionne pas, que la donnée circule mal. Vous devez prendre les mesures pour réparer ces dysfonctionnements. Encore une fois, avoir des données bien organisées est LA base, le squelette de toute entreprise data-driven. Nous vous suggérons vivement, si ce n’est pas déjà fait, de mettre en place un Référentiel Client Unique pour disposer d’une vision client 360 et faciliter l’accès de tous aux données unifiées de votre organisation.
• Des équipes qui comprennent mal les données, qui n’arrivent pas à les lire et qui par conséquent n’arrivent pas à en tirer des informations utiles. On parle de « Data Literacy » en anglais. Il ne suffit pas que les données soient là, il faut qu’elles soient lisibles, qu’elles soient comprises comme des informations par vos équipes et non comme des suites de chiffres insensées ou de données brutes. Faites appel à un expert en Data Science le cas échéant pour faire monter vos équipes en compétences et leur apprendre à interpréter facilement les données.
• Une équipe dirigeante qui n’est pas data-driven. Dans ce cas, il peut valoir le coup de former l’équipe dirigeante pour la faire monter en compétence sur ces sujets.
• Des prises de décision qui ne sont pas data-driven. Vous devez alors revoir la manière dont les décisions sont prises au sein de votre entreprise. Repartez de zéro si nécessaire.

#4 Obtenir l’adhésion de tous

Vous avez identifié les axes à développer et les choses à changer pour installer une culture data-driven au sein de votre entreprise. Créer une culture data-driven implique un changement dans les process et de nouvelles manières de travailler. Les collaborateurs peuvent montrer des résistances. Changer n’est jamais quelque chose de simple. On a ses habitudes, ses routines – on est tous pareils ! Il faut donc prendre le temps de sensibiliser chacun sur les enjeux de cette transformation pour obtenir l’adhésion de toutes et de tous. Prenez le temps de communiquer sur le sujet. Encore une fois, ce sont les hommes et les femmes qui font d’une entreprise une entreprise data-driven, pas les outils. Il faut embarquer et impliquer tout le monde. La communication est clé.

#5 Evaluer et améliorer

On ne peut gérer que ce qui est mesuré. Assurez-vous que les efforts que vous déployez pour répandre une culture data-driven et former les équipes sont efficaces et permettent d’atteindre les objectifs fixés en étape #1. Utilisez des KPIs pour faciliter le monitoring. Mesurez, analysez, ajustez, améliorez, renforcez.

Il faut du temps pour construire une culture data-driven, La précipitation est votre ennemi. L’objectif de cet article était double :

• Mettre en évidence le fait qu’une culture data-driven est une affaire de personnes plutôt qu’une affaire d’outils.
• Esquisser les étapes à suivre pour implémenter une culture data-driven au sein de votre entreprise.

Nous espérons que cet article vous aura intéressé. La mission du cabinet de conseil Cartelis est d’accompagner les organisations dans leur devenir data-driven. Si vous avez des questions autour de ce sujet majeur, n’hésitez pas à entrer en contact avec nous !

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