Selon l’étude récente « The Human Impact of Data Literacy », si la plupart des employés reconnaissent que l’utilisation de la donnée pour leur travail est un atout, seuls 19% d’entre eux ont confiance dans leurs compétences en matière de maîtrise des données. Ces chiffres illustrent la nécessité de mettre en oeuvre une stratégie de data literacy (datalphabétisation en français) pour mettre un terme au frein à l’usage de la donnée par l’ensemble des collaborateurs au sein des entreprises.

Cette implémentation passe par cinq étapes clés.

1. Clarifier ses attentes

Du data scientist à l’utilisateur métier, en passant par les analystes, la donnée passe entre les mains de plusieurs entités de l’entreprise. Si tous n’en font pas le même usage, chacun réussira cependant à en tirer de la valeur. Se fixer des objectifs clairs, va bien au-delà de la mise en place de simples process, il s’agit également d’intensifier la collaboration et de communiquer autour de la donnée, sans omettre de se questionner sur les résultats.

Pour aider les salariés à s’approprier la donnée, les décideurs doivent d’abord comprendre les usages qu’ils en font, et s’assurer que chacun comprend la valeur de cette donnée pour l’entreprise. Ensuite, ils doivent identifier un « Champion de la donnée », qui travaillera avec différents partenaires, experts de la donnée, et autres décideurs pour que tout le potentiel de la donnée soit exploité et accessible aux collaborateurs.

2. Créer sa propre feuille de route

Pour les entreprises, une feuille de route établissant une stratégie portée sur la donnée doit comporter les trois éléments indispensables suivants :

- Évaluer les niveaux de chacun en matière de compétences data,
- Avoir une visibilité sur les compétences en termes de technologies et d’outils déjà à disposition de chaque utilisateur,
- Définir les données auxquelles les utilisateurs doivent pouvoir accéder pour être productifs et gérer la gouvernance.

3. Donner les moyens à ses collaborateurs

Les entreprises doivent mettre à disposition de leurs salariés les outils, processus et méthodologies nécessaires à une utilisation stratégique de la donnée. Pour des utilisateurs plus experts, des investissements doivent être faits dans des solutions qui permettent de réduire le nettoyage des données et d’accélérer le processus d’analyses, de monétisation et de production.

En complément de solutions permettant de réaliser des analyses pertinentes, l’accent doit être mis sur des outils permettant de tirer des enseignements de ces analyses, sous la forme de tableaux de bord que les collaborateurs pourront partager via les outils de communication et les systèmes CRM. De plus, la création de cadres de travail et de méthodologies leur permettra de s'approprier le processus de traitement des données, depuis la collecte et l'analyse des données jusqu'à la production d'enseignements et à la création de valeur.

Permettre aux salariés de travailler avec une donnée juste ne va pas simplement améliorer leur capacité à en tirer de la valeur, cela va aussi les mettre en confiance pour prendre des décisions grâce à ces enseignements. Dès lors, la donnée est perçue comme un outil d’aide, voire un allié, et plus du tout comme un fardeau.

4. La Data Literacy comme solution

« Être autonome dans l’analyse des données » ce n’est pas seulement avoir des données et des analyses en libre-service. En effet, même si la donnée est « consommable », les collaborateurs doivent surtout être capables de comprendre, de questionner et de prendre des décisions grâce aux analyses. Ainsi les salariés data-literate ou « datalphabétisés » prendront de meilleures décisions, et se sentiront plus en confiance lorsqu’ils seront amenés à manipuler ces données.

Mais le secret de la data literacy ne réside pas seulement dans les savoirs « durs » et les compétences techniques, il faut savoir intégrer les « soft skills » comme la collaboration, la curiosité, l’esprit critique ou encore le storytelling. Aujourd’hui, il est clair que les salariés ont bien compris l’atout que représentent les données, ils sont désireux d'améliorer leurs compétences en la matière. Il s’agit là d’une opportunité que les entreprises doivent saisir.

5. Créer une culture de co-évolution

Les nouvelles technologies telles que l’automatisation et le Machine Learning ont fait leur chemin dans l’entreprise et sont désormais monnaie courante, mais pour ce qui est de la donnée, la maturité n’est pas encore atteinte, et elle ne le sera surement jamais. Car il faut bien comprendre qu’à mesure que l’utilisation de la donnée progresse, les compétences doivent évoluer également. De cette façon, les outils utilisés pour la gestion des données doivent être réévalués régulièrement, pour qu’ils puissent aller de pair avec les besoins de leurs utilisateurs.

En définitive, la formation à la maîtrise des données ne doit pas être une simple case à cocher dans la feuille de route des entreprises. Au contraire, elle doit faire partie intégrante d’un programme de formation global. Une fois en place, ce programme doit être mis à jour pour refléter les usages évolutifs de la donnée. La data literacy doit être intégrée à l’apprentissage et aux programmes de développement dédiés aux collaborateurs, et être mesurée pour que ces derniers puissent continuer à créer de la valeur grâce aux données de l’entreprise. De cette évolution dépend la réussite de la transformation de l’entreprise par la donnée.

Par Hervé Chapron, Directeur des Alliances avec les Intégrateurs de Systèmes, Qlik EMEA