Comment construire un plan d’acculturation data ?

L’acculturation, top 3 des priorités des Data Office

Selon plusieurs enquêtes, l’acculturation reste une priorité majeure pour assurer le succès de la stratégie data et la rentabilité des investissements.

Cette phase nécessaire s’explique par les résistances culturelles et les freins au changement qui persistent au sein des entreprises lorsqu’il s’agit de data transformation.

Comme le démontre les résultats de l’enquête sur les priorités data 2023 réalisée par DataValue Consulting, la résistance au changement est citée comme le premier frein à la réussite de la stratégie data. En 2022, ce point bloquant apparaissait en seconde position.

La data implique une prise de conscience des enjeux de la data au sein des entreprises (top management, directions métiers, utilisateurs finaux, etc) et un rythme de transformation progressif (changement des usages, mise en place de nouveaux processus). La résistance au changement est un point souvent négligé qui retarde et enlise la mise en place des projets. C’est une des principales causes d’échec de certaines initiatives qui deviennent longues et coûteuses pour les organisations.

L’absence d’acculturation data entraîne des lenteurs et des incompréhensions dans la mise en place de la stratégie, à différents niveaux :

• Méconnaissance du potentiel data en interne,
• Résistance au changement et manque de culture data,
• Manque de soutien de la hiérarchie.

Qu’est-ce que l’acculturation data ?

Le rôle de l’acculturation data est d’instiller une culture et un « mindset » data au sein de l’entreprise. Les objectifs de l’acculturation sont triples :

• Sensibiliser et former,
• Modifier en profondeur les habitudes autour de la data,
• Expliquer l’importance et le potentiel de la donnée.

Pour avoir un mindset data, il est important que chaque membre de l’entreprise puisse avoir conscience des enjeux et des fondamentaux autour de la donnée. Pour cela, on va mettre en place des actions de sensibilisation et de formation comme des ateliers, des cafés virtuels, des podcasts ou des communautés. Ces canaux sont généralement ouverts à tout type de public.

Pour faire monter en maturité l’organisation et les experts data, il faut travailler autour d’une stratégie de montée en compétences (upskilling, reskilling…), de recrutement ou d’externalisation. On va également favoriser la formation des experts de la data aux nouveaux outils et technologies pour stimuler leur curiosité et étendre leur domaine d’expertise.

Pour structurer ce plan d’acculturation, il faut organiser son projet par étape :

• Pour qui : populations concernées par cette acculturation.
• Quoi : les contenus / programmes proposés.
• Comment : les moyens mis en place pour pouvoir atteindre les objectifs.
• Quand : le planning et les échéances du projet d’acculturation (planifié sur 5-6 mois voire au-delà pour certaines organisation).

Enquête de maturité data : point de départ de l’acculturation

Pour définir le niveau de maturité data de l’entreprise, la conduite d’enquêtes globales (ou partielles lorsqu’il s’agit d’une direction ou d’une population précise) sont des outils puissants qui permettent, par le biais de questions orientées ouvertes ou fermées, de couvrir les différents domaines de la matrice d’analyse.

Ces enquêtes aboutissent à l’élaboration de scores qui permettent de réaliser des cartographies de chaque département de l’entreprise, ainsi qu’une cartographie globale à l’échelle de toute l’entreprise. Par ailleurs, il est intéressant également de mener des enquêtes de suivi dans la durée pour évaluer l’évolution de la maturité.

Faut-il préconiser une acculturation globale ou une acculturation ciblée ?

On préconise de mesurer la maturité data des intervenants pour réaliser des groupes homogènes afin d’acculturer les équipes avec des contenus adaptés.

Bien qu’il y ait des fondamentaux à maîtriser lorsque l’on parle de la data, l’acculturation doit s’adosser à des problématiques métiers spécifiques et sectorielles. Il est important de capitaliser sur des cas concrets, et donc contextualiser les actions d’acculturation auprès des populations cibles.

La mise en place d’une enquête de maturité permet d’identifier les différentes audiences et de construire un plan d’acculturation sur mesure. On trouve généralement le top management, les experts de la data et le « tout public ».

Comment acculturer le top management ?

L’acculturation data auprès du top management implique de démontrer le retour sur investissement de la data à travers des retours d’expérience et des contenus stratégiques. Ce qui compte pour les décideurs de haut niveau est de comprendre l’apport de valeur global en regard de tous les chantiers qui seront investis au sein de l’organisation.

Il n’est pas nécessaire de capitaliser autour de l’exploitabilité des projets, mais plutôt de présenter des benchmarks des concurrents dans le même secteur et les réussites à travers des veilles marché de haut niveau.

L’inconvénient du top management, c’est leur disponibilité. Il faut donc opérer dans la durée avec un planning d’acculturation structuré, avec si possible un sponsor fort qui peut faciliter les échanges.

Doit-on gérer l’acculturation en interne, ou se faire accompagner par un cabinet externe ?

Pour gérer les problèmes d’acculturation, il est judicieux de se faire accompagner par un cabinet de conseil externe qui dispose des bonnes pratiques, des retours d’expérience et des exemples adéquates pour construire les contenus de formation et de communication. Les cabinets de conseil apportent une panoplie d’outils ainsi qu’un regard externe qui accélèrent l’acculturation.

En complément de cet accompagnement externe, il est important de capitaliser sur les moyens et relais de communication internes qui se trouve dans l’entreprise. Grâce à leur connaissance de la culture de l’entreprise, les équipes en charge de la communication, de la formation ou de la conduite du changement, peuvent mettre rapidement à disposition leurs outils, leur timing et leurs bonnes pratiques.

Qu’est-ce qu’une Data Academy ?

La Data Academy consiste à prévoir des parcours spécifiques avec des contenus spécifiques pour l’entreprise. Pour construire une Data Academy, il faut réaliser un mapping des talents pour identifier les compétences existantes et les compétences manquantes dans l’entreprise, afin de proposer des formations longues et courtes adaptés aux objectifs.

Plusieurs canaux vont ensuite être mis en place dans le cadre de la Data Academy : e-learning, flash training, data thinking, training, etc.

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