Stratégie d’entreprise, mécanisme décisionnel, gestion de la performance, voilà des concepts qui trottent dans la tête des DG et de la plupart des membres des CODIR. Un des leviers pour optimiser tous ces dispositifs essentiels au développement d’un business, c’est la stratégie data. Les données ont pris une telle ampleur dans et hors de l’entreprise que ce processus devient incontournable afin que les directions financières puissent les exploiter au mieux.
Cette stratégie rend même la data stratégique ! C’est ce que nous tentons de vous démontrer dans cet article. Nous abordons les enjeux d’une stratégie data-driven, ses atouts et aussi la manière de concevoir sa feuille de route.
Les défis d’un pilotage des données pertinent en 2024
Toute organisation économique vit des challenges quotidiens, quand il s‘agit d’analyser, se projeter et trancher. Elle doit baser ses actions et décisions sur des faits précis étayés par des données fiables, complètes, pertinentes, récentes, etc. Les enjeux de la data ont tendance à se complexifier.
Les données au cœur des processus décisionnels de l’entreprise
Tout le monde le sait bien dans les services financiers : “pas de data, pas de chocolat.” Clairement, les professionnels de la finance sont précis et factuels et ils sont loin d’être les seuls.
Chaque dirigeant ou manager, de la production au marketing en passant par les RH, se préoccupe d’analyser les informations financières comme opérationnelles. Qu’il s’agisse de prendre une décision ou de surveiller ses KPI (indicateurs clés), tous exploitent ou souhaitent exploiter la data.
Un des soucis qui se présente fréquemment, c’est la qualité des données. Ne pas disposer de data c’est embêtant. Mais, quand elles s’avèrent peu satisfaisantes, c’est presque pire.
Une démultiplication des données qui frôle l’infobésité
Le second défi à relever pour les entreprises, c’est la quantité d’informations à explorer, à traiter et à restituer. Quelles sont vraiment les données utiles à suivre et sous quel rythme ? Vouloir démultiplier les analyses et tableaux de bord peut se révéler contre-productif.
Les destinataires, inondés de documents, graphiques et indicateurs, peinent à tout digérer. Ils frôlent parfois l’infobésité. Ils craignent de passer près de quelque chose d’important. Finalement, ils ratent souvent l’essentiel, noyés qu’ils sont dans la masse de données.
Une volumétrie de données internes comme externes dans laquelle le contrôleur de gestion se noie
Le métier de contrôleur de gestion vit une profonde mutation. La nouvelle donne qu’il doit gérer, c’est aussi la quantité de données à traiter périodiquement. Sans parler des difficultés pour structurer et contrôler correctement l’information avant son exploitation, il peut vivre un vrai cauchemar avec de fortes volumétries de données. C’est encore pire, s’il est équipé d’un simple tableur aux limites multiples. C’est l’Excel Hell assuré !
La sécurité, une préoccupation grandissante en matière de gouvernance des données
La forte progression de la quantité de données associée à l’explosion des risques du type cybercriminalité constitue un cocktail détonnant. La sécurité préoccupe les DSI et pas seulement. Toute organisation qui vit une menace forte du type ransomware sait combien c’est une mise en danger pour l’exploitation. En outre, les menaces émergentes montrent une progression des tentatives de violation des données en cas de stockage cloud mal configuré. La sécurité est un enjeu stratégique de premier plan.
Un besoin des entreprises de se projeter toujours plus vite pour demain
Enfin, la mise en œuvre des nouvelles technologies rend possible une plus forte exploitation de la data, ou plutôt une meilleure exploration, un peu comme du temps des chercheurs d’or. Désormais, l’enjeu majeur dépasse le fait de bien comprendre, en mode analytique, ce qui s’est passé. Les dirigeants visent à aller plus vite pour mieux prévoir demain. L’innovation est à portée de main. Ainsi, les analyses prescriptives deviennent possibles, bien loin de la traditionnelle étude comptable du passé, voire de la classique révision budgétaire.
Comment organiser correctement sa data strategy ?
Le fait de fonctionner en mode “data driven” signifie mettre la donnée au cœur des actions, partout dans l’entreprise. Cette transformation culturelle suppose d’adopter une stratégie data. Impulsée par le management, elle se fonde sur un socle solide :
- des sources d’information de qualité, avec une collecte et un traitement simple ;
- des utilisateurs dotés d’un équipement informatique performant ;
- des formations à la prise en main des solutions IT ;
- des processus et des outils orientés DaaS (Data As A Service), donc en mode self-service.
Tout cela demande de l’organisation, si vous souhaitez profiter des avantages d’une stratégie data.
Les atouts d’une roadmap bien définie pour sa stratégie data
Prendre le temps de concevoir une stratégie des données apporte des résultats visibles de tous, et plus particulièrement des managers :
- Une optimisation de la gestion des données, notamment avec la suppression des silos et le dépassement de la bureautique, et donc une amélioration du travail collaboratif.
- Une réelle exploitation des informations disponibles, avec une profondeur plus forte dans les analyses (aller du descriptif vers le prescriptif).
- Une vision commune dans l’entreprise dotée d‘une culture de la data.
Une conformité et une sécurité des données améliorées.
Les axes incontournables d’une stratégie data driven et de sa roadmap
Nos multiples interventions ces dernières années dans les ETI nous montrent les voies à exclure et les meilleures pratiques en matière de data stratégie. Voici quelques conseils pour bâtir une feuille de route efficace.
Relier la stratégie autour des données à la vision stratégique globale de l’entreprise
Le sujet de la data reste souvent traité sous l’angle technologique, sources de données et entrepôts, hébergement serveur, etc. Pourtant, le travail commence par la compréhension de la stratégie de l’entreprise. Quelle est la vision des dirigeants ? Comment se projettent-ils dans l’avenir ? Ce sont les défis et les objectifs fixés qui doivent permettre ensuite de concevoir sa stratégie data.
Décliner la vision globale par métier et identifier les données indispensables au suivi des objectifs
Une fois connue la stratégie globale, c’est essentiel de définir aussi les objectifs stratégiques et plans d’action de chaque business unit ou service. Quels sont les indicateurs clés indispensables au suivi des objectifs ? La réponse à cette question facilite l’identification des sources de données à exploiter en priorité.
Pour chaque KPI (key performance indicator), quelles métriques retenir pour servir de jauge ? Des données issues des résultats financiers ? Des performances opérationnelles passées ? Des moyennes sectorielles ?
De la roadmap aux plans d’action opérationnels priorisés
La stratégie data demande de définir ensuite une organisation opérationnelle avec les processus et les outils. C’est le début de la feuille de route. Elle se complète par la priorisation des plans d’action à mener, notamment en fonction des retours sur investissement : quel impact ? Quel effort à fournir ? Quelle faisabilité ?
Parmi les axes à travailler, les entreprises doivent alors moderniser la gestion des données et leur architecture. Se pose la question des entrepôts de données ainsi que des data lakes, sans oublier la manière de les attaquer et de les croiser.
Ainsi, la mise en place d’une solution de Business Intelligence s’effectue rarement sur tout le périmètre de données à couvrir. Lors du choix d’un outil BI, se pose la question de définir par où commencer. Pour la première étape, prenez le temps de l’analyse. Priorisez un métier, une filiale ou une branche d’activité. Vous avancez plus sûrement. L’adhésion des utilisateurs et les quick wins obtenus servent ensuite à entraîner le reste de l’entreprise dans le projet. C’est aussi un processus vertueux qui facilite l’acquisition d’une culture de la data dans les organisations.
Cette manière de procéder revient donc à définir la stratégie data en partant de l’opérationnel, du besoin. En fonctionnant par étapes à partir du terrain, vous évitez de déployer des outils BI dont l’utilisation pratique resterait partielle, voire complexe. La démarche opposée (à proscrire) consiste à collecter d’innombrables données de sources multiples, à les nettoyer… pour une exploitation et une analyse souvent faibles à l’usage.
Mise en œuvre d’une gouvernance des données cohérente avec la stratégie d’entreprise
La scoop INTIS se veut le partenaire des directions financières pour bâtir une stratégie data cohérente par rapport aux besoins effectifs des entreprises. Nous proposons plusieurs technologies et solutions EMP et BI à nos clients : IBM et aussi Pigment, notre partenaire spécialisé en logiciel de planification. Nous adoptons une méthodologie d’accompagnement sur-mesure, en fonction de vos ressources. Elle se met en place avec des systèmes éprouvés et sécurisants, en mode SaaS et hébergement cloud. Pour échanger sur vos projets, n’hésitez pas à contacter un expert de la tribu Intis !