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Créer son département Data

Depuis 2010, le développement de la Data Science offre de nouvelles opportunités business que les entreprises s’efforcent de saisir. Si tout le monde n’avance pas à la même vitesse ni n’adopte la même stratégie, on se rend compte qu’il faut souvent tâtonner et tester différents modèles pour trouver la politique adéquate ; et qu’introduire un département Data demande des ajustements internes non négligeables.
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Comment adopter la meilleure stratégie pour optimiser la valorisation de ses données ?

 

  • Bien recenser et identifier les cas d’usage possibles
  • Adopter une orientation business et s’assurer d’un soutien au plus haut niveau
  • Positionner stratégiquement l’équipe Data
  • Recruter une équipe multidisciplinaire
  • Transformer rapidement l’essai avant de faire grandir le département

Bien recenser et identifier les cas d’usage possibles

Avant même de réfléchir à une stratégie Data, ou de lancer son département, il est nécessaire de faire un premier état des cas d’usage Data possibles à travers :

  • Un recensement des best practices dans son secteur. La Data est en effet un sujet d’actualité et les parutions médiatiques sur le sujet fleurissent. Il est ainsi facile d’obtenir de précieuses informations sur les utilisations possibles des données dans un secteur en particulier.
  • Un état de l’art sur son infrastructure interne : travailler en amont avec les équipes IT permet de détecter les gisements de données et de cartographier les sources.
  • Une discussion avec les métiers pour comprendre les premiers intérêts émanant des équipes business pour la Data Science et définir ainsi les premiers cas d’usage.

 

Pour mener à bien ces projets, faire appel à des cabinets de conseil en Data Science ou à des freelances nous parait opportun : ils maîtrisent les enjeux Data, assurent une veille technologique et business constante et sont à même de vous donner des idées ou de vous aider à vous structurer dans ces démarches.

Adopter une orientation business et s’assurer d’un soutien au plus haut niveau

Les projets Data nécessitent souvent de casser les silos et de flexibiliser l’entreprise, pour favoriser au mieux le partage des données et la mise en place de la meilleure infrastructure IT possible. Cependant, ces changements peuvent mener à des réticences internes qui pourront bloquer le bon déroulement des projets.

Afin d’assurer la cohésion et se donner toutes les chances de réussite, la Data doit être soutenue par un sponsor au plus haut niveau.

Ce soutien donne lieu à des réalisations concrètes lorsque l’équipe Data est animée du souci d’avoir un fort impact business. L’accélération du temps économique oblige à une réactivité très forte pour tous les acteurs business, et le temps est compté lorsqu’on expérimente des projets. L’équipe Data doit donc essayer de se mettre au service du business le plus rapidement possible. Sans cela, l’essai a du mal à être transformé.

Positionner stratégiquement l’équipe Data

Une fois acté, le lancement d’une activité Data, même bien réfléchie et structurée, peut parfois se heurter à des problèmes organisationnels. Où doit-on positionner l’équipe Data : au sein de l’IT, de la direction digitale, des équipes métier ? Il existe deux écoles sur ce sujet qui ont toutes deux leurs lignes de force et de faiblesse :

1. L’indépendance et la centralisation des compétences Data

En faisant de l’équipe Data une division autonome, elle bénéficie d’un champ d’horizon plus large, d’une plus grande liberté d’action et d’une montée en compétence technique plus rapide. Ce sont les fameux « data lab » qui peuvent agir comme des cabinets de conseil internes. Cependant, les premiers projets peuvent mettre un peu plus de temps à aboutir faute d’être portés par des impératifs business à court terme. Il faudra également faire attention aux problématiques de communication entre le département Data et les autres départements métiers, parfois peu acculturés à la science de données. Intégrer dans l’équipe des chefs de projet Data pour faire le lien avec les différents pôles business et identifier les cas d’usage se révèle donc souvent judicieux.

2. L’insertion de profils Data dans des lignes métiers précises

Les équipes marketing et digitales se portent souvent volontaires pour accueillir le pole Data Science. Cela fait sens dans la mesure où ces entités disposent d’informations capables de faire avancer la Data rapidement sur les sujets les plus porteurs et les plus en lien avec les besoins actuels de l’organisation ; techniques ou business. Là encore, il faudra s’assurer que les opérationnels métiers travaillent main dans la main avec les profils Data pour que la collaboration soit une réussite. Par contre, un rattachement dans une direction un peu trop éloignée du business est une opération à risque : une équipe Data au sein d’une ligne R&D ou d’un département IT trop isolé peut mener à des projets Data qui auront peu de visibilité interne, peu de lien avec les priorités et urgences business ; et donc peu d’impact.

L’histoire montre cependant que la dynamique Data, plus que le positionnement de l’entité dédiée, est le réel vecteur de succès. Il n’y a pas de bonne ou de mauvaise solution, tout dépend de l’organisation de votre entreprise, mais d’autres points cruciaux conditionnent les chances de réussite.

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Recruteurs de talents Data

Recruter une équipe multidisciplinaire

En Data, les compétences et les profils sont variés et il nous semble fondamental de recruter une équipe multidisciplinaire pour concrétiser des projets complexes. Les Data Scientists pourront ainsi œuvrer à l’analyse des données pertinentes selon les enjeux business ; tandis que les Data Engineers s’assureront de mettre à disposition des pipelines de données fiables et de construire une architecture adaptée aux enjeux de coût et de performance selon la volumétrie de données et la complexité des algorithmes à industrialiser.

 

Que la Data Science et le Data Engineering soient regroupés ou séparés en deux équipes distinctes (avec notamment un Data Engineering au sein de l’IT), il est essentiel que les deux pôles soient présents dans l’organisation au risque de voir les projets ne pas dépasser le stade du POC et s’accumuler la dette technique.

Transformer rapidement l’essai avant de faire grandir le département

Enfin, pour initier une dynamique positive autour de la Data, nous estimons qu’il est nécessaire de démontrer rapidement son utilité, au détriment parfois de l’aspect purement scientifique Data. Par exemple, faire aboutir un premier projet simple en s’appuyant sur de la BI et de la Data viz permet de donner une première impulsion à l’équipe et de marquer des points auprès d’interlocuteurs au plus haut niveau. Communiquer largement autour de ce projet permettra également d’acculturer différents départements et d’insister sur les opportunités business qu’offrent la Data. Soyez attentifs à favoriser les interactions pour que les métiers puissent eux-mêmes être à l’initiative de nouvelles propositions.

 

Fort de premières réalisations, il s’agira de multiplier les cas d’usage et de faire grandir l’équipe progressivement. Mieux vaut avoir une approche graduelle pour ne pas générer de déceptions au niveau du business et des frustrations au sein de l’équipe Data.

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