Nous entendons beaucoup parler autour de la data, et notamment le mot « stratégie » revient souvent. Dans cet article nous allons revenir sur les fondamentaux et partager ce qu’une stratégie data doit véhiculer.

Tout d’abord que signifie stratégie, on retrouve peu ou prou les mêmes définitions au sein des dictionnaires, et wikipedia reprend des sources officielles sur ce sujet : 

« La stratégie est un ensemble d’actions coordonnées, d’opérations habiles, de manœuvres en vue d’atteindre un but précis ».

Winston Churchill disait « “Que la stratégie soit belle est un fait, mais n’oubliez pas de regarder le résultat »

Il s’agit bien là du but à atteindre par la stratégie. Il est donc primordial de définir ce que l’on souhaite atteindre avec une stratégie. 

Si l’on revient à la stratégie data, que voulez-vous changer ? Que voulez atteindre ? par exemple nous pouvons citer : 

  • • Que 100% des managers prennent leurs décisions via des données, donc des faits 
    • Que parmi ces décisions 70% soient prises via des données. 
  • Faire converger l’ensemble des business lines vers une vision commune de la stratégie data ?
    • Dans ce cas, vous avez déjà des similis stratégies et comme chacun pense avoir défini la meilleure, il s’agit de converger si l’on considère que l’ensemble sera plus pertinent.
  • En s’alignant sur la corporate strategy, ou le mid term plan de votre entreprise vous pouvez également décliner votre stratégie métier en but pour votre stratégie data
  • Accroitre la part de marché en Asie de 30%
  • Accroitre la vente B2C à 30%
  • Améliorer votre EBITDA de 15%
  • Optimiser votre approche Customer centric en améliorant votre supply Chain 
  • Réduire le risque pris par votre organisation (banque, assurance, mais aussi industrie peuvent avoir des objectifs business de ce type.
  • Réduire le nombre de déchets, votre empreinte carbone.

En fonction de ces éléments généraux, vous pourrez décliner votre stratégie data via les axes de travail que nous allons détailler maintenant. Le schéma ci-dessous illustre simplement les axes de travail nécessaires. Ils sont liés entre eux dans le sens ou vous ne pourrez pas garantir le succès de votre stratégie en ignorant l’un des axes ci-dessous.

Il s’agit bien de prendre en compte l’ensemble des axes : 

  • Organization 
    • L’organisation au sens « Target operating model » donc l’ensemble des responsabilité, département équipes, rôles que vous allez devoir retrouver pour réussir
    • Les processus métier liés à la data ou spécifiques doivent être identifiés, la stratégie ne doit pas les décrire ou étudier en détail
  • Technology
    • Il s’agit de bien définir comment vous allez utiliser la technologie, digital ou pas, il est nécessaire de définir un cadre technologique qui permettra d’évaluer l’ensemble des tendances
  • People
    • L’évaluation du changement et de l’acculturation
    • Devez-vous recruter ? Former ? Changer des pratiques ?
    • Attention la data est une affaire de spécialistes, mais pas seulement, le chantier d’acculturation est une activité régalienne au long court
  • Business
    • Comment aligner les enjeux métier et data ?
    • Comment décliner une stratégie métier ou un objectif général en cas d’utilisation concret ?
  • Data
    • Quelle donnée devons-nous manipuler ?
    • Comment structurer ses données ?

Cet article ne décrira pas en détail le comment faire la stratégie data, cela fera l’objet d’un article complémentaire afin d’introduire si cela fait échos.

Au plaisir d’échanger sur vos propositions.

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