Pour en arriver là, elles doivent toutefois surmonter de nombreux obstacles, faute de quoi elles peuvent passer à côté d’opportunités et subir des coûts supplémentaires qui peuvent atteindre des millions de dollars.

L’impact d’un faible niveau de data literacy

La data literacy (ou datalphabétisation en français) est une compétence devenue vitale dans un monde où circule une quantitité considérable d’informations. En effet, une étude menée par la Wharton School et IHS Markit fait état d’une amélioration de 3 à 5% de la valeur d’entreprise lorsque l’accès aux données, les compétences et la culture de ces dernières sont omniprésents au sein de l’entreprise, facilitant alors la prise de décision axée sur lesdites données.

Mais qu’advient-il des entreprises où le niveau de data literacy est faible ? Elles peinent à être réactives dans leurs prises de décisions, et voient leur potentiel freiné par les problèmes suivants :

• Données erronées : Si les données de départ sont erronées, il y a de fortes chances que les décisions qui en découlent ne soient pas les bonnes. Ce problème peut provenir d’un manque d’uniformisation des définitions des données, ou bien de la difficulté pour les décideurs d’accéder aux données pertinentes.

• Une analyse faussée : le problème de l’analyse faussée est étroitement lié au problème des données erronées. En effet, sans une bonne lecture des données, impossible d’en avoir une bonne compréhension. Ainsi, les individus et les entreprises dont le niveau de datalphabétisation est faible auront tendance à appuyer leur processus décisionnel sur des analyses et des visualisations peu pertinentes.

• Des interprétations fausses : dans la plupart des entreprises, il est courant qu’une équipe soit chargée d’élaborer des analyses et des visualisations pour une autre équipe, puis, cette dernière utilisera ces mêmes données pour prendre ses décisions. Si la culture des données, les préjugés inconscients, les biais ou les processus décisionnels de cette autre équipe ne sont pas pris en compte dans le cadre de l'élaboration des analyses et des visualisations, ou si elle ne dispose pas du bon contexte, l'information peut être mal interprétée, conduisant à la formulation de conclusions et d’enseignements erronés. Ainsi, le storytelling et la contextualisation sont souvent laissés pour compte, alors qu’ils ont un rôle majeur à jouer.

• Une prise de décision unilatérale : les meilleures décisions sont toujours le fruit d’un mélange de connaissances, d’intuitions et de données fiables. Et privilégier un seul de ces élements au détriment des autres n’est pas synonyme de gain de temps ou de meilleures prises de décisions. Il s’agit donc de trouver le bon équilibre afin de minimiser les travers de chaque élément.

Devenir data literate pour faciliter les prises de décisions

Lorsque les entreprises ne parviennent pas à comprendre comment exploiter les données efficacement, cela conduit à l’inefficacité des processus décisionnels, amène à de mauvaises décisions et, au bout du compte, a des retombées négatives sur la performance de l'entreprise.

Pour éviter cela, elles doivent commencer par améliorer le niveau de compétences de l’ensemble des collaborateurs qui sont amenés à manipuler des données, à tirer des analyses et à prendre des décisions. Pour ce faire, elles doivent favoriser une meilleure compréhension des fondamentaux de la data literacy (lecture, manipulation et analyse des données), ainsi que l’aptitude à argumenter avec celles-ci plutôt que de suivre aveuglément leurs instructions.

Les entreprises doivent également adopter une stratégie en matière de données et d’analytique, en ayant des ambitions claires vis-à-vis des données et en déployant des analyses qui viennent appuyer ces objectifs. S’en tenir à dire que les données informeront toutes les décisions de l’entreprise ne constitue pas une stratégie. Au même titre que toute autre approche, celle-ci doit être alignée sur les objectifs de l’entreprise.

Il est aussi capital pour les entreprises de s’appuyer sur un processus de prise de décision axé sur les données, de façon systémique et systématique. C’est en effet la seule manière de s’assurer que les raisons qui motivent les décisions sont bien cohérentes avec la manière dont elles sont exécutées et que ces décisions peuvent être étendues efficacement à l’ensemble de l’entreprise.

Tout cela contribue à créer et à faire évoluer une culture qui englobe à la fois la culture des données et la prise de décision. L’exploitation efficace de celles-ci devient ainsi partie intégrante du processus opérationnel de l’entreprise et les décideurs sont tenus d’incorporer ces données dans leur prise de décision.

La quantité de données traitées par les entreprises n’est pas amenée à diminuer. Jusqu’à présent, le rythme de croissance des données dépasse la capacité des entreprises à gérer celles-ci, c’est pourquoi il est vital d'investir dans leur maîtrise. C'est le seul moyen de remédier aux symptômes découlant de l'absence d'une culture favorisant la prise de décision axée sur les données, d'éviter les pièges et d'aider les entreprises à tirer parti des opportunités liées à l’exploitation correcte des données.