Transformation digitale par la data : les 10 clés du succès

Transformation digitale par la data : les 10 clés du succès

Si de nombreuses organisations entreprennent aujourd’hui une démarche de transformation digitale par la data, les chemins pour y parvenir sont multiples et parfois semés d’embûches. Après plus d’une centaine de projets data menés au sein de multiples structures, voici quelques recommandations issues de la vie réelle sur ce qui fonctionne pour mener avec succès ces initiatives aux enjeux stratégiques.

1- Créer des équipes dédiées et transverses

Les projets Data nécessitent des expertises multiples et peuvent impliquer de nombreux acteurs afin de couvrir l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : experts métier pour définir les use case pertinents, juristes pour donner un cadre réglementaire aux analyses effectuées, architectes IT pour mettre en place les plateformes de calcul, data managers pour extraire la donnée, data scientists pour l’analyse et la création des modèles, data engineers pour l’industrialisation ou encore chefs de projets et directeurs pour mener à bien les travaux et donner les orientations stratégiques, etc.

A ce titre, la création d’une équipe transverse et dédiée permet d’aligner l’ensemble des parties prenantes au projet sur un objectif et un calendrier communs. Par ailleurs, l’enrichissement mutuel engendré par de telles structures favorise l’accélération des projets et la diffusion des compétences entre les collaborateurs.

2- Construire une gouvernance réactive et rattachée à haut niveau

Le rythme d’innovation permis par les technologies du digital et du Big Data, ainsi que les changements qu’ils provoquent au sein des organisations nécessitent de mettre en place de nouvelles structures de gouvernance capables de décider rapidement et de fédérer de multiples acteurs.

En effet, des projets comme la mise en place d’un Data Lake, l’installation d’une Data Management Platform ou encore la mise en production d’un système algorithmique de maintenance prédictive impliquent souvent de multiples entités comme la stratégie, le marketing, la DSI, le département juridique, la production, les back- et front-office. Pour parvenir à prendre des décisions et à agir rapidement, une structure de gouvernance rattachée au top management permet de vite lever les obstacles et de travailler en mode agile.

3- Mettre en place des métriques pour les projets

Les initiatives Big Data sont par nature innovantes et il n’est pas toujours évident de déterminer le succès d’un projet. Pour cela, la définition de métriques quantitatives de succès permet de prioriser les projets et de valider la réussite d’une initiative. Dans le domaine du marketing, il peut s’agir de métriques théoriques comme la courbe de lift ou le taux de faux positifs ou alors pratiques comme l’incrémental généré par une campagne marketing par rapport à un placebo. Dans d’autres secteurs, on pourra utiliser l’aire sous la courbe de ROC, le gain financier espéré ou une mesure de distance entre la prédiction et la réalité par exemple. Dans tous les cas, même si elle peut prendre du temps à déterminer précisément, l’utilisation d’une telle mesure permet d’évaluer le pourcentage d’atteinte de l’objectif, ainsi que la contribution des différentes sources de données et des modèles au résultat final, permettant ainsi d’identifier les axes prioritaires d’amélioration.

Par ailleurs, il est souvent pertinent de prendre en compte des objectifs secondaires liés à la création d’enablers. En effet, les premiers Proofs Of Concept Big Data intègrent généralement la construction d’un socle technique qui sera à la base d’autres projets : codes de nettoyage et de préparation de données, documentation des bases, premières chaînes de traitement pour l’industrialisation, création d’un dispositif marketing auto-apprenant, formation des équipes internes, etc. Ces assets réutilisables doivent aussi être valorisés dans le cadre d’un projet.

4- Bâtir une culture du Test & Learn

La force des Géants du Web est d’avoir réussi à construire des infrastructures technologiques leur permettant de mettre en production et de tester de nouvelles idées à un rythme inenvisagé jusqu’à aujourd’hui (plusieurs millions de changements de prix par jour sur Amazon par exemple !). Passer un an sur le test d’un score de détection de moment de vie client est aujourd’hui obsolète. Il est donc important de bâtir une culture de travail agile et d’adopter le concept de fail fast et forward. Pour ce faire, raccourcir les cycles de test en passant de campagnes sur plusieurs mois à de petits tests mensuels voire hebdomadaires est une condition nécessaire pour s’adapter à la vitesse des innovations digitales.

5- Eviter la culture du POC permanent et anticiper la phase d’industrialisation

 Si la réalisation de Proofs of Concept permet d’explorer rapidement de nouveaux cas d’usage ou de tester l’apport d’autres sources de données / modèles / technologies et d’accumuler ainsi des Quick Win, seule la mise en production des projets permet de transformer véritablement les organisations. A ce titre, la préparation et l’anticipation de la phase d’industrialisation est nécessaire au plus tôt afin de réduire les coûts technologiques et humains associés (choix des langages et des outils d’industrialisation dès la phase de POC, mise en oeuvre de best practices de code, préparation des infrastructures technologiques, préparation des nouveaux process, prototypage des interfaces, etc.)

6- Ne pas céder au push technologique en étant orienté client

La technologie, les algorithmes et les bases de données d’un projet digital sont complexes. Pourtant l’utilisateur final ne voit souvent qu’un dashboard simple. Quel que soit la nature d’une initiative, l’utilité finale pour l’utilisateur déterminera la valeur créée par l’ensemble du projet digital. Il est donc important d’impliquer ces end users et les experts métier qui connaissent la problématique et les besoin des clients lors des choix technologiques. Simplicité et pertinence sont clés. Du reste, la force des technologies Big Data est aussi de pouvoir être mise en place de manière incrémentale et au fur à mesure des besoins.

7- “Learn from the best” : de l’importance de développer son écosystème

Le monde du Big Data et de la Data Science est aujourd’hui en plein foisonnement. Pas un jour sans une nouvelle release d’une technologie, un nouveau cas d’application d’un algorithme de Machine Learning, un nouveau framework de code, etc. Dans ce contexte, les organisations qui réussissent sont celles qui parviennent à se connecter à cet écosystème de la data, à travers des conférences, des salons, mais aussi en s’entourant des meilleurs, d’experts, de consultants, de partenaires technologiques, en participants à des meetups, à des compétitions, à des Think Tank ou encore en développant leur visibilité via des hackathons ou des publications en développant ainsi leur marque employeur pour attirer les meilleurs talents. Plus que jamais, la transformation digitale par la data passe par la construction d’un réseau.

8- Eviter l’effet Golum

Pour réaliser des projets data, il est nécessaire de mettre en commun des équipes, des plateformes technologiques, des outils, des data lake et des données. Les directions se doivent donc d’adopter une attitude de collaboration et d’éviter l’effet Golum qui consisterait à garder précieusement pour elles leur savoir faire, leurs données ou encore leurs collaborateurs.

9- Diffuser la culture Big Data au sein de l’entreprise

Les structures d’innovation de type Data Lab ont aussi un rôle d’évangélisation, depuis les équipes dirigeantes, jusqu’aux équipes opérationnelles. En effet, la transformation digitale par la data passe aussi par l’implication de l’ensemble des collaborateurs, depuis le télé-conseiller qui renseignera des données de plus ou moins bonne qualité dans le système d’information jusqu’au directeur qui devra affecter son budget sur les initiatives qu’il estime à plus forte valeur ajoutée.

10- Développer la passion au sein de ses équipes

Enfin, un dernier ingrédient du succès est le développement de la passion au sein de ses équipes. En effet, la construction d’un esprit “start up” et pionnier est un élément fondamental pour conserver la curiosité, l’investissement et l’engagement nécessaires pour surmonter les difficultés du quotidien et porter une vision ambitieuse.