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Félicitations ! Vous avez décidé de vous lancer dans un projet data.
Synonyme de croissance pour 87% des dirigeants d’entreprises*, l’analyse de données offre de nombreux avantages :
- Gain de temps – 20% du temps des DSI économisé
- Outil d’aide à la décision
- Optimisation des actions métiers – par exemple, grâce à une relation client personnalisée, les équipes marketing augmentent leurs ventes de 20%
- Et bien d’autres…
Néanmoins, il n’est pas évident de réussir son projet data : 85%* des projets data sont des échecs. Gartner prévoit que seuls 20% des projets d’analyse de données aboutiront à des résultats business.
Il est donc très facile de rater un projet data.
L’une des raisons pour lesquelles les projets data échouent est un manque de méthodologie et de process. En effet, une étude McKinsey estime que la valeur ajoutée produite par un projet est inférieure de 56% aux attentes.
Vous souhaitez réussir votre projet Data à coup sûr ? Alors, que diriez-vous d’obtenir des conseils pour bien le structurer et le cadrer ?
Pour vous guider, nos experts partagent avec vous leur méthode de travail – testée et approuvée par nos clients satisfaits à 96%.
Première étape – Comprendre le besoin et identifier les irritants
A ce stade du projet, il est important de comprendre le contexte de la problématique et du besoin d’une entreprise ou d’une administration.
Chez AdvanThink, nous concevons un projet data comme un produit. Ce produit doit répondre à un besoin défini des métiers.
Un mapping succinct vous permettra de partir sur une bonne base et rassemblera tous les contours du projet pour vous permettre de déterminer sa direction. Ainsi, on pourra comprendre le besoin en lien avec les irritants :
- Quel est votre irritant ?
- Quelle est la mission de votre entreprise / organisation ?
- Quelle est l’offre de votre organisation ? Comment est-elle organisée ?
- Qui sont les parties prenantes (quelles équipes techniques et métiers) ?
- Quelles sont les données collectées ?
Toutes ces questions sont identifiées par nos Data Consultants. Leur rôle est de comprendre les irritants de nos clients d’un point de vue macro. Le contexte du besoin est également crucial, il permettra d’identifier des problématiques plus précises.
Puis nos experts vous accompagnent votre projet : Data Consultants, Data Analysts & Data Scientists.
Ces derniers confirment alors avec vous, le client, ces besoins généraux identifiés.
En résumé :
Nos experts AdvanThink ont une double compétence technique et business et cette synergie est fondamentale dans l’avancement du projet.
Lors de cette première étape, ils poseront avec vous le cadre de votre projet et s’assureront que le besoin est bien compris et réalisable via le traitement de données.
Cette première étape de compréhension du contexte leur permettra également d’identifier les interlocuteurs-clés et les enjeux de votre projet afin de vous proposer la meilleure organisation de projet, celle adaptée à votre besoin.
Deuxième étape – Définir les livrables et les utilisateurs bénéficiaires
Une fois que la vision globale est bien définie, il faut désormais affiner ces problématiques pour en soustraire des besoins très concrets. Nos Data Analysts et Consultants animent des ateliers de brainstorming pour vous accompagner dans l’expression de vos besoins, des irritants, des points de blocages et des axes d’améliorations.
Bien exploitée, la data est une source de valeur indéniable mais pour en maximiser la valeur, vous devez toujours la mettre au service des métiers.
Identifier les interlocuteurs et les bénéficiaires des traitements de données doit donc être fait rapidement.
On intègre toujours la DSI – ou la Direction Data – qui est le garant des données, de leur architecture et de de leur accès, ainsi que le métier qui est l’utilisateur final et sera le plus à même d’exprimer son besoin.
L’objectif est de prendre la mesure du résultat et de définir les livrables pour délivrer de la valeur et des résultats répondant au besoin du métier. Pour cela, on répondra à ces quelques questions :
- Quels sont les livrables attendus ? Des tableaux de bord, cartographies ou encore exports de données transformées ?
- Quelles sont les données à disposition ? Sont-elles silotées ? Est-il facile d’y accéder ? Qui y a accès ? Sont-elles documentées et qui les connait ?
- Le process de nettoyage et de préparation est-il optimisé ? Quel volume de temps y est aujourd’hui consacré ? Par quelles équipes ?
- Les données sont-elles bien comprises par les différents interlocuteurs ?
- Quels sont les objectifs de ces analyses de données ? Quelles informations souhaitez-vous tirer des données ?
On identifiera lors de ces ateliers les cas d’usages à réaliser en collaboration avec le métier puis on les priorisera selon le temps imparti.
« Beaucoup d’entreprises peuvent obtenir une analyse de leurs données sans garder en tête leur aspect actionnable. Pourtant, il faut que ces résultats soient reliés à des leviers opérationnels. »
Nicolas Butez, Senior Data Analyst chez AdvanThink
En résumé :
Lors de cette deuxième étape, les experts AdvanThink identifieront avec vous les livrables et les utilisateurs bénéficiaires. En analysant votre organisation, vos compétences, les règles de gouvernance actuelles de vos données, ils seront en mesure d’identifier le besoin aussi bien technique, que métier. Cela permettra également de définir qu’il n’y a pas de frein majeur au projet.
Troisième étape – Fixer des objectifs grâce à des indicateurs de réussite
Lorsqu’un projet data échoue, c’est qu’il ne délivre pas les résultats attendus.
Il est donc très important de bien définir les objectifs du projet ainsi que les indicateurs de réussite et cela pour deux raisons :
- Pouvoir mesurer si les attendus ont été atteints à la fin du projet
- Garantir un fil conducteur concret et mesurable dans la gestion du projet et ainsi s’assurer que l’on ne s’éloigne pas des objectifs définis au début du projet
Cette phase de définition d’indicateurs de mesure et de réussite doit également être partagée et approuvée par l’ensemble des parties prenantes : sponsor, décideur, chef de projet, équipes métiers et techniques.
Les indicateurs de réussite concernent à la fois le déroulé même du projet et ses résultats.
Ceux concernant le déroulé du projet établiront notamment : un cadre d’exploitation de la donnée et le rôle des différentes parties prenantes.
Pour les indicateurs de résultats, on s’attachera à définir de manière précise les objectifs du projet et les indicateurs d’évaluation, tant quantitatifs que qualitatifs.
Quelques exemples :
- Combien de cas d’usage ont été réalisés ?
- Combien avons-nous d’utilisateurs ?
- Le calendrier a-t-il été respecté ?
- La qualité des analyses a-t-elle augmenté ?
- Le temps d’accès aux analyses de données s’est-il amélioré ?
- La compréhension globale des données s’est-elle améliorée ?
- Les équipes se sentent-elles plus à l’aise dans l’exploitation de leurs données ?
En résumé :
Définir des indicateurs de réussite est une étape fondamentale pour poser les bonnes bases d’un projet data. Les Data consultants d’AdvanThink vous accompagnent dans la définition des indicateurs pertinents pour votre activité et votre projet.
Ce sont ces indicateurs de réussite qui nous permettront de mesurer et suivre nos actions, et ainsi satisfaire tous les membres de vos équipes.
Quatrième étape – Établir l’organisation du projet
Enfin, pour réussir votre projet data, il sera nécessaire de mettre sur pied une équipe projet et a minima un point de contact privilégié qui sera l’interface avec les équipes d’AdvanThink.
Les experts d’AdvanThink vous proposeront une organisation de projet, en lien avec les différents échanges et constats que vous aurez faits ensemble. Cette équipe projet sera constituée afin de maximiser les résultats du projet d’analyse de données et chaque interlocuteur se verra définir son rôle au sein du projet.
Il faudra également établir une feuille de route comprenant :
- La fréquence des prochains ateliers
- Les points d’étapes
- Et bien entendu la date de livraison du projet final
Une fois les données mises à disposition, les experts pourront mettre en place les premiers traitements, les premières analyses et réaliser les premiers cas d’usages. En fonction des données disponibles, il faudra itérer et s’adapter car il existe toujours une marge de manœuvre entre le projet défini et sa réalisation.
Notre méthode de travail s’applique à tous les projets data. Elle est une véritable force, notamment grâce à la définition des indicateurs de réussite, puisqu’elle permet de limiter les risques pour sécuriser au maximum la faisabilité du projet.
Enfin, du début à la fin du projet, le métier co-construit le livrable pour qu’il réponde parfaitement à ses attentes et ainsi en tirer tous les bénéfices.
En résumé :
Voici la méthodologie d’AdvanThink pour garantir le succès de vos projets d’analyses de données.
Cette approche est fondée sur notre expérience dans la gestion de projets d’analyses de données complexes et est aujourd’hui reconnue par nos clients.
Notre taux de satisfaction client est de 96%. Nos clients sont satisfaits des projets menés avec nos équipes.
