Stratégie Data : comment élaborer sa roadmap data ?

Juin 23, 2022 | Data Management

Le déploiement d’une stratégie data à l’échelle de l’organisation nécessite beaucoup de temps et de ressources. Pour mettre toutes les chances de votre côté, nous vous partageons nos conseils pour construire la feuille de route de votre projet data en prenant en compte tous les points clés qui le définiront.

Nous traiterons ici les principales problématiques autour de la construction d’une roadmap data : comment lier stratégie data et stratégie d’entreprise ? Quels sont les étapes et les rôle-clés du projet ? Une fois la stratégie définie, comment la décliner en plan d’action ?

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Pourquoi parle-t-on de vision dans une stratégie data ?

La vision est la capacité de projection d’une organisation sur les sujets stratégiques. Une stratégie data n’a de raison d’être que si elle est adossée à la stratégie globale de l’organisation (amélioration de la rentabilité, création de leviers de croissance, pérennisation des services…).

A cette vision vont être associés des défis, des obstacles, des risques ainsi que des facteur clés de succès qui doivent être identifiés rapidement. Tous ces éléments font partie d’une vue d’ensemble qui sera intégrée au schéma directeur (ci-dessous) en prenant comme socle la stratégie globale.

Stratégie data et schéma directeur

Stratégie data et schéma directeur – faire coïncider stratégie globale et stratégie data

Le schéma directeur porte un certain nombre de sujets clés de l’organisation comme sa stratégie globale, l’organisation de ses ressources, ses processus et ses systèmes. Dans toute stratégie data, il faut pouvoir définir et intégrer les différents éléments stratégiques à chaque niveau du schéma directeur.

Dans l’exemple du schéma directeur ci-dessus, nous retrouvons :

Il ne faut pas négliger l’acculturation data qui est un élément moteur qui permet de créer une dynamique et une mise en mouvement.

Il est pertinent de se faire accompagner par un cabinet de conseil pour la définition de la vision et le cadrage de la roadmap data. Effectivement, l’intervention de parties prenantes externes permet d’appréhender les problématiques avec lucidité et de révéler des éléments importants non pris en compte. 

Quels sont les freins pouvant impacter la stratégie data et comment les prévenir ?

Selon l’enquête que nous avons menée sur les priorités data 2022 auprès de 67 décideurs, il y a une prise de conscience sur les enjeux de la data et une volonté d’accélérer les initiatives. On observe une tendance visant à passer d’une culture POC à une mise en production plus rapide. Grâce à la data gouvernance et à l’organisation des données, les entreprises se mettent plus rapidement en mouvement pour mettre la donnée de plus en plus au centre du jeu.

Résultat enquete data 2022

Les deux plus grands freins à la réussite de la stratégie data sont le manque de compétences / vision / organisation ainsi que les résistances culturelles. Une mauvaise qualité de données, des technologies obsolètes, difficulté à concevoir des cas d’usages… découlent principalement de la difficulté à se projeter et à la résistance face à la nouveauté et l’inconnu.

Pour développer la capacité de projection sur la stratégie data dans une démarche top-down, les premières personnes à acculturer sont les membres du top management. L’acculturation data passe par l’organisation d’événements (team building, séminaires, conférences…), ainsi que la mise en place d’actions d’upskill (formations) centrés sur des thématiques data. Cette étape d’apprentissage et de sensibilisation aux enjeux de la data est essentielle pour sécuriser la suite du projet.

Roadmap data : par quoi commencer ?

Avant de se lancer, il est important de réaliser un diagnostic de la maturité data de l’entreprise, ou même plusieurs diagnostics sur des périmètres prédéfinis et concernés par la suite du projet.

Il faut ensuite analyser pour identifier la marge de manœuvre possible compte tenu de l’existant. Quelles sont les capacités d’innovation ? Peut-on répondre aux objectifs stratégiques ?… sont autant de questions à se poser lors de cette phase.

Les problématiques risquant de freiner la dynamique doivent être identifiés au plus vite pour faciliter la mise en œuvre de solutions. Cela doit faire l’objet d’une réflexion dès le démarrage du projet afin que les bonnes compétences et le bon outillage soient mis en place.

Roadmap data : qui sont les parties prenantes ?

Le top management (comité exécutif et/ou comité de direction) assure la toute première étape de construction de la feuille de route. Cette première phase consiste à définir les besoins dans le cadre du programme stratégique global de l’organisation. Les membres du top mangement auront ensuite la charge du suivi et de la validation de la feuille de route.

Le middle management et les opérationnels

Le middle management doit, en s’appuyant sur son expertise, identifier les cas d’usages qui représentent des leviers de croissance. Une fois identifiés, ils peuvent se rapprocher des équipes opérationnelles pour lister et prioriser les actions à mettre en œuvre dans la feuille de route qui sera ensuite soumise au top management pour validation.

Les sociétés de services

Les entreprises peuvent faire appel à un cabinet de conseil externe, tel que DataValue Consulting, pour bénéficier d’une expertise spécifique et d’un regard extérieur. Cette intervention permet d’enrichir les réflexions du top management, affiner la définition des besoins et aider les équipes opérationnelles à construire la feuille de route data.

Tous les collaborateurs

Dans le cadre d’un programme d’acculturation data, il est important d’informer, de sensibiliser et de former un maximum de personnes aux enjeux de la data. Il ne faut pas cloisonner sa stratégie aux seules personnes concernées par un projet.

La mise en mouvement générale permet de démocratiser l’initiative et faire prendre conscience à tous du potentiel des données. Cela favoriser la maitrise générale de l’environnement data et encourage l’apparition de nouvelles idées qui peuvent être vecteurs de croissance, d’optimisation ou de sécurisation.

Roadmap data : du plan à l’action

Comment traduire la vision en actions opérationnelles ?

Une fois la vision et les objectifs définis, il est important de définir un ROI prévisionnel permettant de mettre en évidence les bénéfices générés et leur évolution dans le temps. Ce ROI doit être clairement défini dès le début du projet afin d’éviter une situation de complexité avec de nombreuses actions interconnectées dans la feuille de route.

Dans le secteur public, il est plus pertinent de parler d’optimisation, d’analyse de performance et d’efficacité sur le plan interne et sur le plan de service rendu aux citoyens, plutôt que de ROI.

Il faut ensuite intégrer la vision et les objectifs à la stratégie d’un point de vue métier, data et IT. Cette réflexion est une étape-clé du projet qui va influencer la tactique à adopter pour réussir la mise en application de la stratégie.

De la vision en actions opérationnelles

La définition de la tactique passe par le choix d’une approche pouvant être orientée métier ou technique. Ce choix aura un impact sur l’ordonnancement des traitements des cas d’usage, sur les dépendances entre les actions et sur l’étendue du périmètre des actions. Ces approches différentes entraînent des démarches différentes et donc des feuilles de route légèrement différentes.

Une fois les indicateurs de mesure de la performance, les cas d’usage et l’approche définis, il faut mettre en place un modèle opérationnel. Ce modèle composé de processus et d’outils doit d’intégrer au modèle opérationnel existant.

Comment prioriser les chantiers de la feuille de route ?

Pour passer du modèle opérationnel à la roadmap, il faut ajouter une notion de scoring relative à l’impact, la faisabilité et l’effort. Ces variables permettent d’identifier les priorités en vue des actions prévues et des retours sur investissement qui y sont liés. C’est ici que se situe la finalité de la feuille de route : classer les actions dans le temps en prévoyant les éventuelles dépendances. Dans une logique de mise en mouvement, il faut favoriser les éléments qui mènent à des « quick wins ». Il faut se préparer à ce que l’ordonnancement de la feuille de route évolue au fur et à mesure du projet afin d’améliorer l’efficacité des actions prévues.

Une fois la feuille de route réalisée, il faut imaginer le plan de suivi et mettre en place une comitologie avec des KPI clairs. Pour les projets à plus long terme (plus de 3 ans), il est conseillé de disposer d’une vision à moyen/long terme de la feuille de route à laquelle il faut ajouter une dimension d’agilité. Plutôt qu’une feuille monolithique sur 3 ans, l’organisation disposera alors d’une somme de feuilles de route plus courtes en considérant les interactions entre elles. Chaque réalisation de feuille de route pouvant être considérée comme un jalon.

Nos ressources

Livre Blanc

Mise en oeuvre d'une stratégie 
de qualité des données 

Livre Blanc

Feuille de route d'une stratégie
de Data Management 

Baromètre annuel de la data

Les priorités des décideurs
data en 2022 

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