Identifier clairement les objectifs business du projet.
Une solide compréhension des besoins du client est cruciale pour assurer le succès d'un projet. Les gestionnaires doivent s'assurer de poser les bonnes questions dès le départ pour définir précisément les problèmes que le projet doit résoudre. Cela peut impliquer des discussions approfondies avec les parties prenantes pour identifier leurs attentes spécifiques. Des objectifs clairs et mesurables peuvent alors être établis pour orienter les efforts de l'équipe.
La fixation d'objectifs est utile, mais le suivi régulier des progrès est tout aussi important. Les gestionnaires doivent définir des indicateurs clés de performance qui reflètent les résultats attendus. Cela peut inclure des mesures quantitatives comme le chiffre d'affaires ou la satisfaction client, mais aussi des jalons qualitatifs. Un tableau de bord doit être mis en place pour faciliter le reporting et permettre des ajustements si nécessaire. Une communication proactive sur les KPI motivera les équipes à se focaliser sur les priorités.
Engager les parties prenantes dès le début.
Impliquer la direction dans le pilotage du projet.
Pour garantir le succès d'un projet data, il est incontournable d'impliquer la direction dès le démarrage. En effet, le soutien actif de la hiérarchie est déterminant pour mobiliser les ressources et obtenir l'adhésion des équipes. La direction doit être partie prenante du pilotage afin de valider les orientations stratégiques et arbitrer si nécessaire entre les choix possibles. Son engagement continu est un gage de réussite.
Mobiliser les métiers concernés pour comprendre leurs besoins.
Les utilisateurs finaux sont des acteurs clés qu'il faut associer au plus tôt. Leurs attentes constituent le cœur du projet et doivent être parfaitement comprises. Des ateliers collaboratifs ou des entretiens individuels permettent de cerner précisément les usages visés par la solution data. Cette co-construction avec les métiers concernés est déterminante. Elle garantit la pertinence du projet et l'adhésion des futurs utilisateurs, deux facteurs essentiels de réussite.
S'appuyer sur une méthodologie éprouvée.
Pour bien démarrer un projet data et en assurer le succès, une approche efficace consiste à commencer par une phase de conception en amont. Cette démarche dite "Design First" permet de bien clarifier les objectifs business et les cas d'usage prioritaires. Ainsi, on s'assure d'une adéquation optimale entre la solution technique et les besoins métiers. En impliquant les parties prenantes dès le début, on garantit l'adhésion et l'appropriation du projet.
Le suivi de KPI est un levier clé pour piloter un projet data et mesurer sa réussite. Dès le lancement, il est recommandé d'identifier des indicateurs de performance en phase avec les objectifs visés. Ces métriques doivent être simples, mesurables et actualisables régulièrement. Elles permettent de monitorer l'avancement, de détecter les écarts et de réajuster si nécessaire. Un reporting fluide basé sur des KPI alignés business/technique est un gage de transparence et de confiance entre les parties prenantes.
Sécuriser l'accès aux données adéquates.
Recenser les données disponibles et nécessaires.
Pour mettre en place un projet data réussi, vous devez commencer par faire un état des lieux exhaustif des données déjà présentes dans votre système d'information. Cela permettra d'identifier les sources de données exploitables, leur format, leur niveau de structuration, ainsi que les données manquantes à collecter pour répondre à vos besoins métiers. Un bon recensement facilitera par la suite l'intégration et la consolidation des données dans un entrepôt unique.
Rendre les données facilement accessibles et exploitables.
Une fois les données identifiées, il est capital de les rendre accessibles aux équipes devant les exploiter. Des API et des connecteurs peuvent être mis en place pour permettre aux data scientists et aux analystes d'accéder simplement aux données depuis leurs environnements de travail. Une documentation détaillée doit également être fournie sur la signification des données, leur origine et les traitements déjà effectués. Enfin, la mise en place d'un dictionnaire de données facilitant la recherche s'avère précieuse lorsque le volume de données devient important. Ainsi, votre organisation disposera de données prêtes à être valorisées.
Affecter les ressources humaines requises.
Bien supérieurement à des quantités massives de documentations, la mobilisation de data scientists et consultants présentant des expériences complémentaires s'impose indubitablement pour optimiser efficacement les méthodologies de traitement de données. Durant une analyse approfondie par le comité de pilotage de projet, il a notamment été mis en exergue que la détection précoce des talents spécialisés dans l'exploration de données constituait un facteur décisif d'accélération des cycles d'innovation.
Contrairement aux idées reçues, les directions d'entreprise ont progressivement pris conscience de la nécessité impérieuse de nommer un chef de projet expérimenté doté de solides aptitudes relationnelles. Son rôle premier consiste à fédérer les équipes pluridisciplinaires tout en veillant strictement au respect des délais et à l'optimisation du ratio coût/efficacité. D'après une étude menée auprès de 237 startups, la présence d'un chef de projet dédié augmente de 68% les chances de finalisation d'un projet dans les temps impartis.
Surveiller la qualité des données.
Nettoyer et normaliser les données utilisées.
Les critères de qualité des données sont multiples. Pour garantir leur fiabilité, il est nécessaire d'opérer un nettoyage approfondi visant à supprimer les doublons, corriger les erreurs typographiques et unifier les formats. Des outils dédiés sont proposés par les éditeurs afin d'automatiser ces tâches fastidieuses. Ils permettent également de compléter les données manquantes et de les enrichir grâce à des sources externes certifiées. Enfin, la normalisation s'impose pour s'assurer de l'homogénéité des données et faciliter leur intégration.
Valider leur fiabilité et représentativité.
Avant toute utilisation, il est primordial de s'assurer de l'adéquation des données avec le cas d'usage envisagé. Leur provenance et leur mode de collecte doivent être documentés afin d'évaluer leur fiabilité. Des échantillonnages et des contrôles aléatoires permettront de détecter d'éventuelles aberrations. Enfin, l'analyse statistique des données renseignera sur leur représentativité et guidera d'éventuels compléments. Seules des données irréprochables permettront d'obtenir des résultats exploitables et de prendre les bonnes décisions.
Comment piloter efficacement votre transformation data.
Bâtir les fondations d'un projet data performant nécessite une approche structurée. Au-delà des aspects techniques, l'engagement des parties prenantes et l'alignement sur les enjeux business sont décisifs. La qualité des données collectées influence directement la fiabilité des analyses. Surtout, adopter une posture agile en impliquant les utilisateurs tout au long du projet limite les risques. Enfin, accompagner le changement auprès des équipes impactées facilite l'adoption des solutions et libère tout leur potentiel. Le succès d'une démarche data réside donc moins dans les algorithmes que dans sa dimension humaine.
DATA & IA
La valorisation des données est un des leviers majeurs de création de valeurs et de nouveaux services au sein des organisations. Open, spécialisé en Data et en IA, vous accompagne dans votre ambition Data.
