En moyenne, les sociétés qui prennent des décisions data driven sont 6% plus productives que leurs concurrents (source : MIT).
La culture analytique en entreprise, ou comment rendre l’organisation data driven.
Accompagnant la lame de fond qu’est le Big Data pour les entreprises, la culture analytique (ou “data-driven” ) représente l’adoption de réflexes data dans les missions quotidienne des collaborateurs. Quelle que soit la taille de l’entreprise, sa compétitivité repose désormais sur le fait d’inclure une analyse précise des données dans une vision à plus ou moins long terme
Ce que les anglo-saxons désignent par le terme “analytics” désigne donc le process global d’analyse de n’importe quel type de données. En français, ce terme a tendance à désigner la dernière étape de la chaine de valeur de la data, c’est à dire la restitution à un utilisateur final. ( cf Mieux définir les Analytics Augmentés ) .
L’analytique est donc un des marqueur principal de cette transformation basée sur la data. Mais comment mesurer cette acculturation ?
4 questions à se poser pour mesurer sa maturité analytique
1 / Quel degré de responsabilité pour ceux en charge des analytics ?
Dans votre organisation, y a t il des postes dédiés à la gestion des données ? Sont-ils détachés ou intégrés aux business units ? Sont-ils directeur, manager, power user …?
Une organisation mature possède généralement des responsables data & analytics à tous les niveaux hiérarchiques. Bien que possédant une certaine transversalité, cette fonction est clairement délimitée afin de faciliter la prise de décision.
2 / Quelles stratégies ?
Une fois ces postes identifiés, existe-t-il une definition claire de leurs attributions ? Quels sont leurs objectifs individuels, par rapport à leur organisation ? Doivent-ils les collecter, les diffuser et à qui, s’en servir pour agir directement?
Dans le cadre de la définition des rôles et de la stratégie analytics de l’organisation, il est important également de voir la nature de ces objectifs : est ce une liste de tâches à effectuer ? Est ce une amélioration business générale ?
3 / Une maturité analytique fonction des questions posées.
Nous vous proposons une grille de lecture pour voir à quoi aboutit votre stratégie data. Que cherchez-vous à comprendre avec les analytics à votre disposition ?
Que s’est il passé ? (Descriptive Analytics, aussi appelé Business Intelligence)
Pourquoi cela s’est -il passé ainsi? (Business Analytics)
Qu’est ce qui pourrait en découler? (Predictive Analytics, inclus dans Augmented Analytics)
Que devrait-on faire à ce propos? (Prescriptive Analytics, inclus dans Augmented Analytics)
4 / Les outils qui permettent de répondre à vos questions.
Les outils dont vous disposez vous permettent ils de répondre aux questions que vous vous posez ? Si c’est le cas jusqu’au degré prescriptif, bravo ! Sinon, pour gagner en maturité, il est temps de vous équiper ;)
