Data en entreprise : tout comprendre pour optimiser la gestion de ses données

Le management des données ou data management est un enjeu stratégique majeur pour les entreprises. Afin de tirer profit de la data et maximiser sa performance, un seul mot d’ordre : l’optimisation à chaque étape clé.

Pour cela, rien de tel qu’une véritable culture de la donnée, à distiller en interne comme on prêche la bonne parole.

Chez Scalizer, la data, c’est notre terrain de jeu. Nos experts se sont prêtés à l’exercice de l’interview pour vous proposer un article détaillé sur la gestion des données et sur l’importance d’une gouvernance identifiée et centralisée pour votre organisation.

Les étapes clés d’une data bien gérée

La production des données : une étape cruciale pour une data de qualité

La production de la donnée est le premier grand défi auquel sont confrontées les entreprises. L’ère du numérique a complexifié le sujet et ouvert un champ presque infini de possibilités. Un usage pertinent, en cohérence avec la stratégie, les valeurs et l’image de marque de l’entreprise, est un puissant levier de développement et de croissance. Amélioration de l’expérience client, meilleur ciblage des actions de communication on et offline, consolidation des relations avec les parties prenantes, solidification de l’éco-système, la data est véritablement au cœur de la matrice. Sa production doit être maîtrisée pour devenir un vecteur d’attractivité et accroître la productivité.

Oui mais voilà, la multiplication des données est un défi de taille. La data est omniprésente. Elle provient de sources multiples et variées : outils internes (données implantées), applications externes, informations provenant du web, etc., la donnée arrive en masse dans les systèmes des entreprises. Tout le monde produit ou peut produire de la donnée, au même titre que tous les outils sont capables de l’intégrer.

Pour exploiter correctement cette richesse d’information, il faut être en mesure d’assimiler de la bonne donnée directement à la source. Il appartient à chaque entreprise d’imaginer sa propre solution, mais à ce stade, il est essentiel d’obtenir une data brute, non recalculée ou retraitée, qui a été collectée de manière fiable et dont la provenance est bien identifiée.

L’extraction de la data : l’étape du data loading

Lorsqu’une entreprise cherche à optimiser le stockage et l’analyse de ses données, elle se pose la question de la différence entre un data lake et un data warehouse. Ces deux solutions sont complémentaires et correspondent à des objectifs et à des enjeux différents.

Un data lake est un vaste réservoir de données brutes provenant de sources multiples, qui peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. Le but de ces données n'est pas défini à l'avance, ce qui permet une grande flexibilité et une exploration illimitée. Un data lake nécessite une forte capacité de stockage. Cette solution est donc plus adaptée aux grosses structures qui peuvent tirer parti de la diversité et de la richesse des données et qui disposent en interne des compétences (data scientist ou data engineer) pour les manipuler.

Un data warehouse est un espace de stockage de données structurées et filtrées. Celles-ci ont été organisées dans le but de faciliter les requêtes et les analyses. Un data warehouse est conçu pour répondre à des questions précises et fournir des rapports fiables et cohérents. Il est donc plus adapté aux PME et aux ETI qui ont besoin d'accéder rapidement et facilement à des données prêtes à l'emploi et à des indicateurs clés pour guider leurs décisions stratégiques et/ou opérationnelles.

Quelle que soit la réponse choisie, c’est à partir de ces zones de stockage que se transforme et s’extrait la data.

En premier lieu, le traitement des données permet de nettoyer, structurer, enrichir et sécuriser afin de les rendre exploitables. Il est impératif de réaliser ce traitement à un seul et même endroit pour éviter les erreurs et les déperditions et garantir leur sécurité et leur confidentialité.

Ensuite, c’est à partir d’un outil de Business intelligence (BI) directement connecté à l’espace de stockage qu’il est possible :

• soit de les visualiser ;
• soit de les réinjecter dans un outil opérationnel (outil de CRM ou de planification, de type HubSpot, Zendesk…). L’objectif de cette réinjection est de ne pas démultiplier les outils pour les utilisateurs et de leur permettre d'accéder, de manière indifférenciée, à des informations structurées comme à leurs propres données.
  
  

L’exploitation de la data : un enjeu du quotidien

Une fois produites et extraites, les données sont exploitables. C’est cette étape de collecte et d’analyse qui crée de la valeur et offre des opportunités de croissance aux entreprises par :

• l’amélioration de la connaissance de leur marché : consommateurs, tendances, concurrence… ;
• l’adaptation de l’offre de produits ou de services aux attentes des clients ;
• l’envoi de messages ciblés et personnalisés ;
• l’aide à la prise de décision ;
• l’identification de nouveaux marchés ou besoins ;
• l’innovation ;
• la mesure de la performance des actions ;
• l’optimisation des process internes et externes.

L’exploitation de la data est un levier stratégique et de performance clé. Mais attention, quelle que soit la taille de l’entreprise, il est impératif de :

• disposer des compétences et des outils en interne pour exploiter efficacement ces données ;
• définir les responsabilités de chacun, les objectifs et les indicateurs de suivi ;
• veiller à ce que tous les acteurs de l’entreprise s’impliquent dans la démarche ;
• s’assurer que ces derniers connaissent les bonnes pratiques et maîtrisent les outils d’exploitation ;  
• favoriser la collaboration et le partage des données ;
• respecter les règles en matière de protection des données personnelles (RGPD) pour garantir leur confidentialité et leur sécurité ;
• veiller à la transparence, à l’équité et à la responsabilité dans leur exploitation.

Les 5 règles d’or du Data Management

Une fois passées en revue les étapes de la gestion des données, il nous apparaît important de parler des enjeux qui se cachent derrière le sujet. Nous l’avons vu, la data est une question centrale et stratégique. Une entreprise ne saurait fonctionner avec une donnée qu’elle ne maîtrise pas.

Contrôler ses données, c’est comprendre les besoins clients, optimiser les process internes, prendre des décisions éclairées et mieux gérer les risques.

Pourtant, peu d’entreprises possèdent une véritable culture de la data. Dans un monde de plus en plus connecté aux sources démultipliées, le risque est grand pour une organisation de se retrouver débordée par la quantité d’informations à traiter. Plus qu’une question de personnes ou d’outils, c’est avant tout une question de philosophie. Si l’entreprise ne tient pas compte de la data dans ses prises de décisions au quotidien ou n’investit pas pour la fiabiliser, aucun expert ni aucun outil ne permettra de gérer correctement ces données. Il ne s’agira ici que de mettre des pansements sur un système qui ne fonctionne pas.

Pour devenir une entreprise orientée “Data Driven“, voici, selon nos experts, les 5 règles d’or à appliquer :  

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Règle n°1 - Fiabiliser ses données à la source

On ne le répétera jamais assez : quel que soit l’outil utilisé, les données doivent être présentes et fiables à la source.

Règle n°2 - Transformer les données à un seul et même endroit

La pire des méthodes consiste à laisser les collaborateurs transformer la data dans plusieurs outils à plusieurs endroits et à ne pas centraliser les modifications.

Règle n°3 - Confier la responsabilité de la data à une seule personne

Dans le cadre de la gestion des données, la question de la gouvernance est primordiale. La règle est toute simple : il faut un seul maître à bord. Peu importe le nom qu’on lui donne : CDO, Data Manager ou Data Steward… l’essentiel est qu’il y ait un responsable identifié et un pilotage centralisé. Car, comme le dit le dicton normand : “ Le meilleur moyen d’affamer un cheval, c’est de demander à deux personnes de le nourrir “. C’est exactement la même chose pour ce sujet. Le meilleur moyen d’obtenir une donnée déstructurée et inefficace, c’est d’en confier la gestion à plusieurs collaborateurs. Ça ne peut pas fonctionner.

Règle n°4 - Prêter attention à la notion de partage des données

Une démarche collaborative est importante. Cependant, il convient de veiller au respect de certains principes dans le cadre du partage des données. Si tout le monde peut faire des tableaux de bord et d’analyse avec les données d’autres services ou d’autres collaborateurs, les risques d’erreurs, de mauvaise manipulation ou de fausses interprétations peuvent être nombreux. Sans compter, les enjeux éthiques et les risques encourus au niveau réglementaire. Une formation en amont en Data Literacy et une sensibilisation aux bonnes pratiques en interne apparaissent essentielles dans le cadre de l’exploitation de la data en entreprise.

Règle n°5 - Compiler et centraliser les données en permanence

Ce dernier point met en lumière l’importance d’avoir une donnée compilée et centralisée au même endroit de façon permanente, plutôt que d’empiler les données en bout de chaîne. Ce qui permet de faciliter la gestion des données et de garantir leur qualité.

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En conclusion, optimiser sa donnée nécessite de la méthode, une ligne directrice forte avec une gouvernance identifiée et une acculturation des équipes sur le sujet.

Vous souhaitez en savoir plus ? Retrouvez notre article : “ Enrichir la data, un nouvel enjeu “

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Sinon, on peut en discuter…

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