Épingler le document
Blog INPUT by Alteryx

Comment réussir la démocratisation de l'analytique

Découvrez comment démocratiser l'analytique grâce à une initiative numérique déployée à l'échelle de l'entreprise

Épingler le document

Les stratégies de démocratisation de l'analytique ont un impact considérable sur les entreprises… à condition qu'elles soient efficaces.
Une étude de McKinsey révèle que moins de 30 % des initiatives ont abouti. Selon une autre étude d'Everest Group, 78 % des initiatives de transformation numérique se seraient soldées par un échec.
Dans un cas comme dans l'autre, ce n'est pas réjouissant.
Pourquoi ces résultats médiocres ?

  • Un manque d'appui de la direction
  • Des stratégies davantage axées sur la technologie que sur l'humain
  • Des ressources et des compétences limitées

Et pourtant, lorsque les initiatives de démocratisation des données et de transformation numérique aboutissent, les résultats sont tout simplement incroyables. Selon McKinsey, les entreprises qui ont investi précocement dans l'automatisation et d'autres domaines similaires ont fait environ 74 % mieux que leurs homologues sur le plan du rendement total pour les actionnaires (47 % contre 27 %).

La question n'est donc pas de savoir si ces efforts peuvent ou non se révéler payants, mais plutôt de déterminer comment démocratiser efficacement l'analytique en déployant à l'échelle de l'entreprise une initiative numérique.
La réponse ? Privilégiez les personnes.


Pourquoi votre stratégie de démocratisation de l'analytique dépend des personnes

La Harvard Business Review résume le problème de la démocratisation en deux points :

  1. Une divergence non exprimée entre les cadres dirigeants au sujet des objectifs 
  2. Un écart entre les capacités numériques qui sous-tendent le projet pilote et les capacités disponibles pour le déployer à grande échelle

Il ne fait aucun doute que la technologie joue un rôle crucial dans la démocratisation, mais la faire passer avant vos collaborateurs peut entraîner des problèmes plus graves.
Interrogés par Forbes sur les causes de l'échec des initiatives de transformation numérique, les experts du secteur ont cité divers facteurs :

  • Résistance au changement de la part des employés 
  • Mauvaise communication des objectifs du projet 
  • Incapacité à définir les attentes et les objectifs pour les utilisateurs
  • Absence de coordination des objectifs entre les équipes
  • Absence de compétences appropriées

En d'autres termes, si une technologie inappropriée peut limiter ou contrecarrer les ambitions analytiques d'une équipe alignée, une équipe qui manque de cohésion ne pourra jamais s'en sortir, même avec la bonne technologie.
Pour mettre tout le monde sur la même longueur d'onde, vous avez besoin d'une stratégie.

Une stratégie de démocratisation des données pour aligner les équipes

L'une des raisons pour lesquelles la démocratisation de l'analytique et la transformation numérique échouent est que les collaborateurs se trompent de résultat.
Dans une enquête de McKinsey, 68 % des personnes interrogées ont cité la digitalisation du modèle opérationnel comme l'objectif le plus courant de la transformation numérique.
Mais digitaliser un modèle opérationnel, ce n'est pas la même chose que de l'améliorer. Autrement dit, cela ne va pas forcément faciliter la vie de vos employés. C'est sans doute pour cette raison que seulement 7 % des mêmes personnes interrogées ont déclaré que leurs efforts avaient abouti, mais n'avaient « pas duré ».
Pour aligner vos équipes, commencez par des questions ciblées. Examinez en détail les problèmes que vos équipes tentent de résoudre. Vous connaissez peut-être déjà les réponses à un grand nombre de ces questions, mais le fait de créer un questionnaire vous aidera plus tard à obtenir de précieuses informations.
Voici quelques exemples de questions à poser :

  • Que trouvez-vous frustrant dans les processus data actuels ?
  • Dans quel domaine passez-vous le plus de temps à travailler avec les données ?
  • Quel outil ou quelle ressource analytique utiliseriez-vous si cela était possible ?
  • Si nous pouvions résoudre un problème de données ou d'analytique, lequel aurait le plus d'impact pour vous ?
  • De quoi auriez-vous besoin ou envie pour vous lancer dans un nouveau projet de données ?

Ces questions vous aident sur deux plans : (1) comprendre les principaux points faibles de votre entreprise et (2) vous fournir les données nécessaires pour montrer ce que vous apporterait le fait de les résoudre.

La valeur qu'apporte la résolution des problèmes stratégiques

Pour lancer une grande initiative, vous devez souvent commencer modestement. Ce qui ne veut pas dire que vous renoncez à produire un impact. En réalité, résoudre un seul projet qui prend beaucoup de temps peut avoir un effet considérable.
En résolvant un problème de reporting, Slalom a pu ramener à un processus automatisé de cinq minutes une tâche qui prenait auparavant cinq mois.
Siemens Energy a réussi à mettre en place un processus de 30 minutes, ce qui a donné lieu à une stratégie de démocratisation des données. Résultat : 350 cas d'usage supplémentaires en seulement 6 mois, avec 200 autres cas d'usage en vue.
Dans ces deux exemples, un problème particulier a été résolu. Le premier concerne un reporting long et fastidieux, le deuxième un processus reproductible de 30 minutes. Aucun de ces deux cas ne faisait partie d'un projet global visant à démocratiser l'analytique, mais tous deux ont abouti à des initiatives de transformation et à des résultats.
Commencer à petite échelle permet de se concentrer sur une problématique ordinaire de l'entreprise, puis d'établir ensemble un plan d'action pour y remédier.
Voici quelques conseils pour vous aider à identifier et à résoudre des problématiques aux répercussions importantes :

  • Intéressez-vous aux projets chronophages : en gagnant 30 minutes par jour, vous pouvez récupérer plus de 130 heures par an et par personne. Si les 10 personnes d'une même équipe rencontrent le même problème, vous pourriez économiser plus de 1 300 heures en transformant un seul projet.
  • Identifiez les retombées : partez du résultat escompté, par exemple comprendre le comportement d'achat du client ou améliorer la précision de vos analyses de simulation. Incluez d'autres objectifs (alignement de l'entreprise et adhésion de la direction, par exemple). Sur cette base, il sera bien plus facile de savoir de quelles données vous avez besoin.
  • Anticipez le déploiement à plus grande échelle : à ce stade, vous pouvez commencer à chercher une plateforme capable d'évoluer avec vous. Élaborez une stratégie et recueillez les commentaires d'autres services, y compris l'IT. Votre projet permet-il de résoudre un problème et de produire le résultat souhaité ? S'intègre-t-il à l'entreprise dans son ensemble ?

Utilisez les résultats de vos recherches pour mettre en place un plan cohérent, qui coche autant de cases que possible. Privilégiez la simplicité, mais prévoyez la croissance. Préparez-vous ensuite à aligner votre plan sur votre stratégie d'entreprise en vue de démocratiser l'analytique.

Comment créer une bonne stratégie de démocratisation de l'analytique

Une fois que vous avez recueilli les informations nécessaires, assurez-vous que vous pourrez atteindre le ou les résultats souhaités avec le budget dont vous disposez. À ce stade, vous pouvez vous mettre en quête de la bonne technologie.
Selon les résultats escomptés, voici ce que la technologie devrait pouvoir vous apporter maintenant et/ou à mesure que vous évoluez :

  • Atteindre tous les résultats escomptés : cela inclut des objectifs tels que la disponibilité pour tous, dès maintenant et par la suite. Analystes. Data scientists. Utilisateurs métier. Équipe IT. Etc.
  • Démocratiser les données : votre solution doit résoudre le problème des silos de données, permettre de trouver facilement les données requises et partager les ressources, y compris les processus analytiques.
  • Évoluer en fonction des besoins : si vous démarrez ce projet et que vous réussissez, la technologie peut-elle suivre ? Que faire si vous avez besoin de quelques années avant une montée en puissance ? Et si vous avez besoin de revenir en arrière ?

Avec tous ces éléments, vous pouvez commencer à vous concentrer sur plusieurs objectifs : améliorer l'alignement, résoudre un problème, atteindre un résultat et démocratiser vos données. La route sera semée d'embûches, mais vous aurez la stratégie nécessaire pour avancer jusqu'à ce que vous soyez prêt(e) à voir plus grand et à rejoindre rapidement la liste des 30 % qui ont réussi.

Prêt(e) à créer un Centre d'excellence ?

Lancez-vous dès maintenant en suivant ce plan d'action.

Auteur
Shane Remer
Shane Remer
Content Marketing Manager, Alteryx
image
Blog
5 min to read

Leaders Recognize the Benefits of Governance and Oversight

Leaders recognize the connection between Analytics Automation and Digital Transformation Success.

Chaîne d'approvisionnement
Responsable Analytique
Responsable Business
Lisez vite !
Two men with computers
Blog
5 min to read

Leaders Manage Analytics Automation Together With Their Business Intelligence and Data Science Teams

Three-Part Series.

BI/Analytique/Data science
Responsable Analytique
Responsable Business
Lisez vite !
Blue pattern in sand
Blog
5 min to read

Breaking the Bias

Prioritizing equity and belonging in the workplace differentiates innovative businesses from businesses satisfied with the status quo.

Analyste
Responsable Analytique
Responsable Business
Lisez vite !

Recevez nos articles INPUT directement dans votre BAL


intervenant