Les CDO font face à de nombreuses missions à remplir autour de la gouvernance des données. L’une des plus importantes d’entre elle consiste à transformer leur entreprise en priorisant l’acculturation à la donnée et l’engagement dans une orientation data centric.
C’est au sein de ce volet « conduite du changement » de la gouvernance des données que s’inscrit la notion de data literacy (aussi éducation à la donnée ou littératie de la donnée). Pourquoi a-t-elle son importance ?
Une étude Forrester Research indique que seules 50% des décisions prises par les entreprises le sont à partir de données. Il existe donc encore une méconnaissance importante de la valeur que peut apporter la data.
Or, c’est par une connaissance et une compréhension commune des enjeux portés par les données qu’il sera possible de les valoriser à leur plein potentiel pour les transformer en levier de croissance. Une entreprise ne peut être une entreprise data centric si elle n’est pas data literate.
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Comment définir la data literacy ?
Selon l’institut Gartner, la data literacy se définit comme : « la capacité à lire, écrire et communiquer autour des données dans leur contexte, y compris la compréhension des sources et des constructions de données, des méthodes et des techniques analytiques appliquées – et la capacité à décrire le cas d’utilisation, l’application et la valeur qui en résulte «
Une seconde définition, provenant cette fois du MIT (Massachusetts Institute of Technology), envisage la data literacy comme la capacité de :
- apprendre à identifier une donnée,
- la collecter,
- la vérifier,
- l’analyser,
- la rendre disponible en déterminant à quelles fins et comment l’utiliser,
- déterminer qui aura accès à quelles données (gouvernance).
Ces définitions sont très complètes et peuvent même sembler exigeantes de prime abord.
La définition du MIT intègre cependant un élément de base et fondamental, à savoir : comprendre ce qu’est une donnée. Aussi évident que cela puisse paraître aux yeux de professionnels de l’IT ou de la data, cette compréhension n’est pas forcément intégrée de la part de nombreux collaborateurs qui, n’ayant pas à assurer de tâches d’exploitation ou d’analyse de données, peuvent cependant être impliqués dans leur création ou leur consultation. Il peut ainsi y avoir une confusion entre une « information » et une « donnée ».
Les données sont des statistiques, des faits, des chiffres se rapportant à un item : personne, événement, transaction. Les données peuvent être quantifiées, mesurées, comptées et stockées.
Une information est quant à elle un ensemble de données organisées selon une ontologie qui définit les relations entre certains sujets. Une information peut être communiquée et ajoute de l’intelligence aux données.
En prenant tous ces différents éléments en compte, on peut conclure qu’un collaborateur data literate doit être en mesure de :
- Comprendre ce qu’est une donnée et l’importance qu’elle revêt dans la chaîne de valeur des processus de l’entreprise,
- Comprendre les impacts d’une donnée de mauvaise qualité,
- Procéder à des analyses à partir de données,
- Exploiter la donnée dans un acte de création, c’est-à-dire définir de nouvelles stratégies, de nouveaux produits ou services à partir de la consultation et de l’analyse de la data,
- Savoir interpréter de façon critique des tableaux de bord ou des restitutions visuelles d’états de reporting.
En somme, être « data literate » ou « éduqué à la donnée » consiste à présenter les compétences requises pour comprendre et utiliser efficacement les données, tant sur un plan individuel que collaboratif.
Quels sont les enjeux de la Data literacy ?
La donnée est un actif. Si cette notion est de plus en plus entendue, le manque de normes de gestion de cet actif, la méconnaissance des possibilités de monétisation des données et le manque d’expérience de certains collaborateurs peuvent empêcher les responsables data et analytics d’accroître la valeur de ces données.
Dans son étude The Human Impact of Data Literacy, Accenture a révélé que 75 % des employés sont mal à l’aise lorsqu’ils travaillent avec des données. La conséquence est que le manque de data literacy coûte aux employeurs 5 jours de productivité par an et par employé.
L’ « éducation data » doit ainsi sensibiliser les équipes sur ce qu’est une donnée, sur les enjeux qui lui sont liés et notamment sur les impacts d’une mauvaise qualité de la data, elle aussi source de perte financière directe : Harvard Business Review estimait en 2017 qu’une tâche réalisée à partir d’une donnée biaisée présentait un coût 100 fois supérieur à celui d’une tâche réalisée à partir d’une donnée juste et vérifiée.
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Autre point d’importance, la data literacy doit sensibiliser les équipes sur le fait qu’il est plus rationnel de prendre des décisions en se fondant sur des données plutôt qu’en suivant une intuition. Certains top managers ou décideurs peuvent encore ne pas reconnaître que la disponibilité, la qualité des données et la pertinence des analyses ont vocation à être un moteur de création de valeur.
Pousser le recours aux données dans les processus décisionnels est une excellente entrée en matière pour développer la data literacy dans une entreprise ou une organisation.
A partir de quelles données internes ou externes pourrions-nous renforcer notre positionnement concurrentiel ? Quels enseignements peuvent fournir nos données internes sur les raisons de succès ou d’échec d’une gamme de produits ? Quelles données de marché pouvons-nous collecter afin de faire de la prospective ? En mettant les données au centre des processus décisionnels, votre entreprise aura déjà fait le premier pas vers la création d’une culture de la donnée.
Comment développer la data literacy dans votre organisation ?
La première étape consiste à établir une roadmap data : la définition d’une roadmap data va permettre d’identifier puis de hiérarchiser les cas d’usage et les périmètres où la valorisation de la donnée va être recherchée. Il revient au Comité de direction, au CDO et à la direction des Ressources Humaines de mettre en place une communication interne pour sensibiliser les équipes quant aux actifs que représentent les données et au soin à apporter à leur traitement. Communiquer cette roadmap et ses objectifs permettra de lever des freins et motiver les équipes qui auront intégré les enjeux liés à la data.
Le CDO va quant à lui pouvoir adjoindre des informations relevant de la gouvernance des données. En communiquant sur les différentes sources de données disponibles, les modes de traitement et de restitution de la data, il favorisera la confiance des décideurs, l’incitation à un accroissement de l’utilisation de ces données et fera monter en compétence les plus novices en la matière.
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La seconde étape consiste à mettre en place un plan d’évaluation des équipes quant à leur degré de data literacy, par exemple sous la forme d’un questionnaire. Il est évidemment recommandé d’appliquer cette évaluation lors des processus de recrutement. L’objectif étant de disposer d’une cartographie complète qui pondèrera les compétences attendues en fonction de la BU ou du poste concerné pour remplir les attentes stratégiques de la direction.
La phase suivante se matérialise par un plan de formation ou plan d’apprentissage afin que chaque employé puisse monter en compétence sur la data literacy et prendre, selon les cas, d’avantage de responsabilités en matière de traitement ou d’analyse de données.
Un tel plan ne peut bien sûr être déployé à court terme. La mise en place d’un suivi sera nécessaire pour mesurer la montée en compétence des effectifs, poursuivre l’acculturation à la donnée et pour une action de management motivationnelle qui communiquera les progrès effectués à toute l’entreprise.
Conclusion
La mise en place d’un plan de data literacy à moyen ou long terme, piloté par les acteurs de la gouvernance des données, la DRH et sponsorisé par le comité de direction, accélérera le ROI de vos investissements technologiques et valorisera les efforts de vos équipes Data.
L’acculturation des équipes aux enjeux de la donnée va favoriser la rentabilité et l’innovation.
Voici dernier chiffre convaincant, publié récemment, pour conclure en appuyant ce propos : une entreprise organisée autour de la donnée génère entre 2,4% et 9,4% de surplus de CA.
