82% des entreprises questionnées dans le cadre du baromètre « Les priorités data des décideurs en 2023 » affirment avoir mis moins de 5 cas d’usage en production jusqu’à présent, 23% affirment n’en avoir déployé aucun.
Comment définir les cas d’usage data ? Comment les industrialiser pour assurer un retour sur investissement de la stratégie data ?
![[Baromètre annuel] Les priorités des décideurs data en 2023](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/8316412/766ddf77-a7f8-40e5-94fc-49ff5d2f23af.png)
Cas d’usage data : des projets générateurs de valeur et de retour sur investissement
Pour assurer un retour sur investissement de la stratégie data, il est important de définir des cas d’usage data qui permettent de dégager de la valeur. Que la data soit commercialisée, partagée ou même exploitée à des fins de prise de décision, ses usages finaux doivent être inscrits dans la stratégie de l’entreprise
Il est important de se rapprocher des directions métiers pour collecter leurs besoins en matière d’usage de la donnée. Il est conseillé de démarrer par des cas d’usage simples à mettre en œuvre et d’éviter ceux qui entraînent trop de complexité (nombreux modèles de données, données non qualitatives, enjeux de déploiement à l’international, etc) même s’ils génèrent un ROI élevé.
Quelle méthodologie utiliser pour cadrer une roadmap de cas d’usage data ?
La mise en place des cas d’usage data doit s’inscrire dans une démarche data-driven. Le sourcing de ces derniers devra être réalisé en fonction de vos problématiques métiers, de votre environnement existant et des projets digitaux en cours.
De l’identification à leur mise en œuvre, un cas d’usage simple à réaliser (qualité des données, sourcing des informations…) devra toujours intervenir avant un cas d’usage complexe à ROI élevé. Une fois les cas d’usage data identifiés, il vous faudra construire votre feuille de route en suivant une méthodologie en deux phases (phase d’idéation et de maturation).
5 conseils pour industrialiser vos cas d’usage data
Pour garantir des bénéfices rapides sur la mise en place des cas d’usage data, les experts de DataValue Consulting ont réunit quelques mesures clés à suivre :
- Ancrer la transformation dans le concret en proposant des cas d’usage au ROI rapide. L’objectif étant de favoriser l’adhésion des usagers et la pérennité de la démarche.
- Lotir finement les chantiers en évitant les cas d’usage complexes nécessitant beaucoup de données, et donc l’intervention de plusieurs métiers. Il faut présenter rapidement les bénéfices de la démarche pour garder une certaine dynamique.
- Le déploiement à l’échelle des cas d’usage (sur des entités à l’international par exemple) peut être un bon indicateur pour s’assurer de leur valeur.
- Initier un portefeuille d’opportunités en adaptant en permanence la transformation data aux priorités métiers. En travaillant l’ordonnancement des cas d’usage sur une roadmap de 3 ans, il sera possible de gagner entre 6 à 9 mois sur votre planning, un temps considérable permettant de se concentrer sur des cas plus complexes.
- Une approche itérative vous permettra d’adresser l’ensemble des aspects de la transformation dans la logique d’une mise en œuvre progressive des évolutions permettant de se concentrer sur des cas plus complexes.
