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Comment structurer ses équipes Data ?

B2B

Cet article souligne l'importance de structurer les équipes data pour tirer pleinement parti des données. Il identifie les risques d'une équipe non structurée, propose trois piliers clés (stratégie, gouvernance, analyse) et explore trois modèles d'organisation (centralisé, décentralisé, hybride) avec leurs avantages et inconvénients.

Comment structurer ses équipes Data ?

Comment structurer ses équipes Data ?

En 2024, les équipes Data comprennent des profils de plus en plus divers au missions différentes.

Data Analyst, Data Scienstist, Data Manager...

Bref ! les équipes sont désormais bien étofées !

En 2024, la plupart des entreprises ont compris l’importance d’exploiter ses données dans un monde qui se digitalise. Dans une étude menée par l’Observatoire de la Maturité Data des entreprises, 73 % des dirigeants estiment que la donnée est indispensable au développement de leur organisation..

Ils ont compris la valeur de la donnée.

Mais sans structuration de leur équipe Data, les objectifs sont difficilement atteignables, et il est impossible d'avoir une bonne démarche de Data Governance !

  • Alors, comment structurer ses équipes Data ?
  • Quels sont les piliers à mettre en place pour que les professionnels de la Data contribuent à la réussite de l’entreprise ?

C’est ce que nous allons voir dans cet article.

Table des matières

Les risques d’une équipe Data non structurée

Nous allons vous raconter une histoire, celle d’une entreprise qui n’a pas bien structuré ses équipes Data en interne.

Tout commence dans un contexte économique favorable. L’entreprise se développe, grossit en taille et génère de plus en plus de données.

Décidés à soutenir cette croissance, les dirigeants recrutent des experts dédiés pour capitaliser sur cette nouvelle masse de données. Pour eux, il s’agit d’un véritable levier de croissance. Ils sont persuadés qu’à moyen terme, ils pourront en tirer un avantage concurrentiel considérable.

Pour donner vie à leurs ambitions, ils recrutent deux profils de professionnels Data : 

L’équipe constituée est opérationnelle, elle est en mesure de collecter des données dans l’organisation puis de les analyser.

Mais au fil des projets confiés, les problèmes arrivent.

Les experts data ont dû mal à suivre le rythme imposé par la direction. Les données collectées ne sont pas qualitatives puisque chaque département utilise ses propres méthodes de travail. 

Cette inefficacité dans la gestion des données leur fait perdre un temps précieux. À force de chercher des informations, à résoudre des problèmes de données et à effectuer des analyses, leur efficacité opérationnelle est compromise.

En bref, ils se sentent livrés à eux-mêmes lorsqu’ils se retrouvent face au mur.

Ce mur est constitué de différentes problématiques qui les empêchent d’avancer.

  • Nous ne sommes pas d’accord sur la bonne marche à suivre, qui est la personne qui supervise les initiatives liées aux données ?
  • Quelles sont les normes en matière de gouvernance des données ?
  • Les autres départements de l’entreprise nous fournissent des chiffres qui se contredisent, quels sont les bons ?

L’équipe Data ne sait pas répondre à toutes ces questions.

L’absence de responsable qui assure la bonne collaboration entre les différents services les pèsent.

Les erreurs s’accumulent et l’équipe Data prend du retard.

La mauvaise qualité de leurs données à conduit à une préconisation commerciale bancale.

Les dirigeants ne comprennent pas, ils ont des professionnels Data dans leur organisation mais ils n’arrivent pas à en tirer un avantage commercial.

Pire, ils constatent des problèmes qui surviennent petit à petit dans l’organisation : 

  • Des problèmes de conformité des données ;
  • Des insatisfactions clients en augmentation ; 
  • Un turn over élevé dans les équipes Data

Finalement, à la place d’obtenir des bénéfices pour leur entreprise, les dirigeants subissent des inconvénients.

Ceci n’est pas un conte, c’est arrivé réellement à une entreprise. Et croyez-nous, ce n’est pas la seule à avoir vécu cela.

Pourtant, dans la capitalisation des données, il n’y a qu’un pas pour passer d’un impact négatif à un impact positif sur l’entreprise : structurer ses équipes Data.

En France, de nombreuses entreprises ne savent pas structurer leurs équipes Data. Heureusement, certaines en sont conscientes, c’est d’ailleurs la raison de cet article, les aider à avancer. 

Les 3 piliers à développer dans l’entreprise pour transformer la donnée en fusée

Nous venons de le voir, recruter des experts Data n’est pas suffisant pour capitaliser sur les données.

Avant de se lancer dans la course à la donnée, il est important de développer trois grands domaines de compétences au sein de votre entreprise.

  1. La stratégie des données
  2. La gouvernance des données et la Data Trust
  3. L’analyse de données

Développer ces trois pôles de compétences au sein de votre organisation vous permettra de capitaliser sur vos données pour atteindre vos objectifs stratégiques.

La stratégie des données

Ce pilier est la feuille de route de l’organisation pour atteindre ses objectifs.

À ce stade, plusieurs questions doivent-être posées : 

Pourquoi collectez-vous des données ? 

Cherchez-vous à gagner de l'argent, à économiser de l'argent, à gérer les risques, à offrir une expérience client exceptionnelle, tout cela à la fois ?

Votre stratégie Data déterminera les moyens à mettre en œuvre et le type d’organisation des équipes Data.

C’est le rôle du Chief Data Officer, en partenariat avec le CEO de l’entreprise, de définir une stratégie globale de données.

La gouvernance des données

La gouvernance des données est un ensemble de processus, de rôles, de politiques, de normes et de mesures qui garantissent l'utilisation efficace de l'information pour permettre à votre organisation d'atteindre ses objectifs. 

Une stratégie de gouvernance des données bien conçue garantit que les données au sein de votre entreprise sont fiables, précises et disponibles.

C’est le rôle du Chief Data Officer et du Data quality manager.

L’analyse de données

Regroupe les pratiques de collecte, nettoyage et analyse des données internes ou externes à l’entreprise. Cela comprend également la communication des résultats obtenus via des dashboards.

C’est le rôle du Data analyst, Data scientist, Business analyst.

Une fois réunis et constitués d’experts dédiés, ces trois pôles vous permettront d’identifier les opportunités pour votre organisation et seront capables de leur donner vie.

Bien sûr, à ce stade de l’article vous devez vous poser un tas de questions : 

  • Quelle devrait être la taille de cette équipe ?
  • Combien d'ingénieurs de données, d'analystes de données, de scientifiques des données ?
  • Comment l'équipe interagit-elle avec le reste de l'organisation ?
  • Quelle structure pour l'équipe des données ? Centralisée ou intégrée ?

Nous allons y répondre.

Construire l'organisation de son équipe Data

Structurer une équipe data demande de prendre en considération différents facteurs, notamment la taille de l’entreprise et des équipes Data déjà en place, la maturité face aux données qu’à l’entreprise et les objectifs poursuivis.

Taille des équipes DataMaturité des donnéesEnjeux de l'entreprise

Selon le niveau de ces facteurs, la structuration des équipes variera. Bien sûr, l’organisation de l’équipe Data n’est pas gravée dans le marbre.

Elle peut évoluer au fil des projets de l’entreprise et selon ses ressources internes.

Quels sont les acteurs clés à recruter ?

Une équipe Data est généralement composée de ces métiers : les ingénieurs de données, les managers de la donnée, les Data scientists, les analystes de données, les analystes métier.

Les profils métiersActivité
Les ingénieurs : Data Engineers - Data architects

Ils sont responsables de la conception, de la construction et de la maintenance de jeux de données.

Les Data scientists

Ils créent des modèles prédictifs pour évaluer des scénarios futurs. Ils font de l’analyse prédictive.

Les Data analysts

Ils déduisent des tendances à partir de données existantes. Ils font de l’analyse descriptive.

Les analystes métier (Business analysts)

Ils aident l'organisation à améliorer ses processus et ses systèmes.

Les managers : (Data managers, Chief Data Officers)

Ils supervisent stratégiquement l'équipe et la gestion des données.

Selon les ambitions et la typologie de votre entreprise, recruter l’ensemble de ces professionnels sera incontournable.

Quelle devrait être la taille de l’équipe Data ?

Différentes entreprises constitueront des équipes de données de tailles différentes, il n'y a pas de taille unique qui convienne à toutes. 

En règle générale, vous devriez avoir un total de 5 à 10 % d'employés experts en analyse de données dans votre entreprise. 

Les premières embauches d'une toute nouvelle équipe Data sont souvent un ingénieur de données et un analyste de données. 

Au début, il est primordial de se focaliser sur l’analyse descriptive, pour savoir dans quel environnement vous évoluez.

Ensuite, vous pouvez viser des projets plus ambitieux.

Lorsque vous construisez une équipe plus importante, réfléchissez en termes de compétences dont vous avez besoin. 

Un projet Data typique nécessite les compétences suivantes : 

  • Maîtrise des bases de données (SQL) ;
  • Maîtrise d’un langage de programmation (Python) ; 
  • Maîtrise de l’apprentissage automatique ;
  • Maîtrise des techniques de Data visualisation (Power BI, Tableau) ;
  • Maîtrise des différents outils de Data Analyse ;
  • Maîtrise des méthodes de gestion de projet agile 

Il est très rare de trouver des individus possédant toutes ces compétences. Vous devez donc être conscient de la valeur ajoutée que chaque candidat apporte à l'équipe. 

Quel que soit le nombre de personnes que vous décidez d'embaucher, votre équipe devrait idéalement couvrir cet ensemble de compétences. 

Le nombre de déclarations de problèmes métiers et la complexité des situations les plus graves vont définir l’organisation de vos équipes Data. Examinez votre roadmap et déterminez combien de personnes vous avez besoin pour achever vos projets Data dans un délai raisonnable

Si vous vous rendez compte que votre équipe de données mettrait plus d'un an pour achever ses projets, il est probablement temps d'agrandir l'équipe. Nous vous encourageons également à examiner votre ratio entre les tâches quotidiennes et les projets structurants. 

Tâches quotidiennes = les professionnels Data se concentrent sur la performance actuelle de l’organisation.

Projets structurants = travaillent sur des projets long terme (ajout de nouvelles fonctionnalités au produit).

Dans le meilleur des mondes, votre équipe de Data devrait consacrer 2/3 de son temps aux tâches quotidiennes et 1/3 de son temps à la construction. 

Se concentrer exclusivement sur des tâches quotidiennes peut être un risque pour votre entreprise, de perdre en compétitivité.

Quelle est la meilleure organisation Data ?

Difficile de répondre précisément à cette question.

Il n'existe pas de structure parfaite pour une équipe Data. Et comme nous vous l’avons dit précédemment, la structuration de votre équipe ne sera pas définitive.

Elle évoluera forcément.

Les besoins en données de votre entreprise évolueront rapidement au cours de ces prochaines années, c’est une certitude.

Pour rester compétitives, les organisations n’auront pas le choix de rejoindre la course à la Data. C’est une question de survie.

Votre entreprise n’en fera pas exception.

Gardez également à l'esprit que plus votre organisation est statique, plus le prochain changement sera difficile. Pour cette raison, nous ne recommandons pas une structure donnée, mais nous présentons plutôt les modèles les plus courants et comment ils peuvent être adaptés à différents types d'entreprises.

Il y a  trois manières de structurer vos équipes Data dans votre entreprise

Modèle centralisé

Le modèle centralisé est la structure la plus simple à mettre en place, et c'est généralement la première étape pour les entreprises qui souhaitent devenir Data driven.

Cette structuration des équipes est représentée par un pool d’experts de la donnée qui travaillent dans le même service. Au sein de ce service, une plateforme centralise l’ensemble des données des différents départements de l’entreprise.

Tous les ingénieurs de données, analystes et data scientists au sein de cette équipe relèvent directement d’un même responsable, généralement un Chief Data Officer.

Avec cette structure, l'équipe Data  rend compte aux responsables des autres départements métiers, dans une relation de type consultant/client.

Ce modèle flexible est adapté aux entreprises en croissance, qui ont de nouveaux besoins réguliers. 

Si vous en êtes au début de votre parcours en matière de données, c'est-à-dire si vous avez encore du mal à avoir une vision claire de votre passé et de votre présent, c'est la structure que nous recommandons. 

Ce type de structure convient particulièrement à l'analyse et la gouvernance des données quand elles sont importantes.

✅ Avantages❌ Inconvénients
- L'équipe de données peut contribuer aux projets des autres équipes tout en travaillant sur son propre agenda.- Risque élevé de déconnexion entre l'équipe d'analyse de données et les autres unités commerciales. Dans ce modèle, les Data engineers et les Data scientists ne sont pas immergés dans les activités quotidiennes des autres équipes, ce qui rend difficile pour eux d'identifier les problèmes les plus pertinents à résoudre.
- L'équipe peut prioriser les projets dans l'ensemble de l'entreprise.- Risque que le groupe d'analyse soit réduit à une fonction de "support", les autres départements ne prenant pas leurs responsabilités.
- Une équipe Data centralisée permet aux membres de développer plus rapidement leurs compétences.
- Le responsable des données a une vue centralisée de la stratégie de l'entreprise et peut affecter les personnes spécialisées dans les données à des projets qui conviennent le mieux à leurs compétences.


Modèle décentralisé

Dans un modèle décentralisé, chaque département embauche ses "propres" experts en données, avec une plate-forme de données centralisée. 

Dans cette structuration des équipes Data, les analystes de données et les data scientists se concentrent sur les problèmes rencontrés par leur département spécifique, avec peu d'interaction avec les spécialistes des données d'autres domaines de l'entreprise. 

Avec cette structure, les analystes de données relèvent directement du responsable de leur département respectif.

✅ Avantages❌ Inconvénients
- Les experts Data intégrés à un département de l’entreprise sont plus agiles et réactifs.- Les spécialistes des données se retrouvent à travailler sur des problèmes redondants en raison du manque de communication entre les différentes équipes.
- Ils possèdent une meilleure connaissance du domaine où ils exercent que les équipes Data centralisées.- La création de silos entraîne une érosion de la productivité, car les spécialistes des données ne peuvent pas bénéficier de l'expertise de leurs collègues comme c'est le cas dans le modèle centralisé.
- Les départements de l’entreprise n'ont pas à lutter pour obtenir des ressources pour leurs projets de données, car les ressources se trouvent au sein des équipes.- Les responsables des départements sont généralement dépourvus de compétences techniques. Ils auront du mal à gérer les spécialistes des données et à comprendre la qualité de leur travail.

Modèle hybride

Un modèle hybride convient le mieux aux entreprises qui ont atteint une maturité des données, ont une stratégie de données claire et s'engagent dans l'analyse prédictive.

Les experts Data sont intégrés dans les départements de l’entreprise, mais un groupe d’experts restent tout de même centralisés.

Ils assurent le pilotage, le soutien et la formation des équipes Data réparties dans différents départements.

Cette stratégie convient le mieux aux entreprises de plus grande envergure avec une feuille de route de données claire. 

Le modèle hybride implique une équipe de données plus importante, car vous avez besoin de Data scientists à la fois dans le groupe central et dans les différents départements de l’entreprise. 

Cette approche conserve les avantages des modèles centralisés et décentralisés. Il s'agit d'une structure plus équilibrée dans laquelle les professionnels Data travaillent en étroite collaboration avec leurs départements respectifs pour répondre à des besoins de données spécifiques. 

Ce modèle hybride trouve un équilibre entre la standardisation et la spécialisation, en tirant parti des avantages des deux approches.

✅ Avantages❌ Inconvénients
- Le modèle hybride offre les avantages des modèles centralisés et décentralisés.- Ce modèle nécessite une coouche supplémentaire de coordination et de communication pour assurer l'alignement entre l'équipe centrale et les départements.


Conclusion

Nous venons de le voir tout au long de l’article, il est difficile de dire quelle est la meilleure manière de structurer vos équipes Data.

“Centraliser vs décentraliser mes équipes Data ?”

“Faut-il organiser mes équipes par spécialisation métier ?”.

Toutes ces questions dépendent de vos ressources et de vos enjeux en matière de données.

Nous vous avons donné quelques pistes de réflexions pour structurer au mieux vos équipes Data. 

Si vous souhaitez aller plus loin, venez discuter avec nous.

Nos experts Data échangeront avec plaisir sur vos projets de structuration et de développement des compétences de vos équipes.

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