Comment adopter une gestion Data Oriented dans son entreprise ?

Avant que la Data ne révolutionne le monde de l’entreprise, c’était difficile de prendre des décisions objectives. À l’époque, les managers devaient recourir à des méthodes plus traditionnelles. Ils s’appuyaient sur leur expérience et leur intuition, collectaient quelques données financières puis les analysaient. On était bien loin des pratiques de Data Analysis d’aujourd’hui. En 2023, c’est différent. Dans cet article, nous allons vous expliquer tout cela.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
7/6/2024

Data manager : adoptez une gestion data oriented

Avant que la Data ne révolutionne le monde de l’entreprise, c’était difficile de prendre des décisions objectives.

Il n’y avait pas de logiciels aussi développés que maintenant pour exploiter pleinement les données. À l’époque, les managers devaient recourir à des méthodes plus traditionnelles.

Ils s’appuyaient sur leur expérience et leur intuition, collectaient quelques données financières puis les analysaient. Cela allait rarement plus loin. 

Dans certains cas de figure, les managers pouvaient aussi lancer des études de marché, des enquêtes ou faire appel à des conseillers experts. Mais les analyses de données produites étaient limitées. 

On était bien loin des pratiques de Data Analysis d’aujourd’hui.

En 2023, c’est différent.

L’émergence du Big Data, de ses méthodes et de ses outils a changé notre rapport à la donnée. Désormais, les entreprises peuvent révéler les pleins pouvoirs de leurs données, et en tirer un maximum de bénéfices.

Les données sont également beaucoup plus organisées et surtout, on voit l'apparition de la Data Governance.

Les décideurs disposent de rapports d’analyse très poussés pour faciliter leurs prises de décisions. Grâce à la Data, leurs solutions se fondent dorénavant sur des critères objectifs. Limitant ainsi les risques liés au ressenti personnel. 

En adoptant une approche Data oriented, les managers rendent leur entreprise plus compétitive. 

Dans un monde de plus en plus concurrentiel, c’est un avantage colossal.

Mais concrètement, qu’est-ce la Data oriented ?

Quels sont les bénéfices d’une approche Data oriented ?

Quelles sont les différences entre la Data oriented et la Data management ?

Dans cet article, nous allons vous expliquer tout cela.

Qu’est-ce que la Data oriented ?

La Data oriented est une approche qui consiste à prendre des décisions à partir de l’analyse de données. C’est l’utilisation des chiffres produits pour améliorer les performances d’une équipe, d’un service et, de manière plus générale, d’une entreprise.

En 2023, différents managers adoptent une posture Data oriented dans leurs activités professionnelles. Quel que soit leur secteur d’activité, ils doivent : 

  • Encadrer une équipe ;
  • Attribuer les missions professionnelles aux membres de l’équipe ;
  • Optimiser les processus internes pour réduire les coûts de fonctionnement ;
  • Piloter la mise en œuvre et la gestion des projets ;
  • Faire le lien entre la direction et l’opérationnel ;
  • Etc.

Ces activités sont stressantes, car elles sont lourdes de conséquences.

Une mauvaise décision peut impacter directement la productivité de leur entreprise et, à moyen terme, le chiffre d’affaires.

En exploitant les données propres aux performances de leur entreprise, mais également au secteur dans lequel ils évoluent (clients, tendance…), les managers peuvent limiter les risques.

Grâce à l’analyse de données, ils prennent des décisions plus intelligentes. En identifiant les freins ou les facteurs de réussite d’une situation, ils peuvent concentrer leurs efforts sur les actions décisives.

La Data leur permet d’améliorer leurs pratiques professionnelles.

Exemples d’une approche Data oriented

Afin de bien comprendre ce qu’est la Data oriented, nous vous proposons d’analyser quelques exemples.

Exemple 1 : 

Un manager RH constate que le turnover de l’entreprise est en progression depuis deux ans, passant de 10 % à 25 %. Ces chiffres alertent la direction.

En partenariat avec l’équipe Data, le manager RH définit les facteurs potentiellement responsables du turnover élevé des salariés.

Ils ont identifié trois facteurs : 

  • Le manque de perspective professionnelle au sein de l’entreprise ;
  • La charge de travail trop élevée (nombre d’heures dépassées) ;
  • Le manque d’avantages professionnels ;

Après avoir identifié les facteurs potentiels, ils décident de passer à la collecte des données liées aux salariés et à leur activité. Il peut s’agir de données numériques, mais également de données manuscrites (entretien individuel, sondage, etc.).

Après la collecte, le nettoyage et le tri de ces données, l’équipe Data et le manager RH les analysent pour en dégager une tendance.

Il s’avère que les salariés qui sont partis prématurément ces dernières années, ont eu une charge de travail 20 % plus élevée que la moyenne de l’entreprise.

Grâce à ce travail d’analyse, le manager RH a identifié l’une des causes de son problème.

Avec cette information, il va pouvoir intervenir sur l’organisation de travail des salariés en surcharge. Comme recruter un nouvel employé ou mieux répartir les charges de travail, etc.

Exemple 2 : 

Un directeur commercial constate ces quatre derniers mois, une baisse du chiffre d'affaires généré par ses équipes. 

Après une première analyse de la situation, il s’aperçoit que la date coïncide avec le recrutement de quatre nouvelles recrues junior. Pourtant, ces nouveaux collaborateurs ont bien été formés en interne. Ils sont opérationnels.

Normalement, le chiffre d’affaires ne devrait pas autant baisser.

Pour en savoir davantage, le directeur commercial décide d’analyser les données liées à la formation interne et aux performances commerciales des nouvelles recrues.

Après la collecte et l’analyse de ses données, le directeur commercial s'aperçoit d’une chose.

Les salariés qui performaient le plus au sein de son service ont perdu en productivité. Ils ont perdu 15 % de rendement ces quatre derniers mois. Et comme par hasard, ce sont ces salariés qui assurent le rôle de tuteur auprès des nouvelles recrues.

Le directeur commercial fait le constat, les salariés en perte de vitesse sont trop impliqués

dans la formation. Il décide donc d’organiser la formation interne de manière différente.

Grâce à ce travail d’analyse, il a pu identifier à partir de combien d’heures de tutorat les commerciaux tuteurs perdaient en productivité. Ainsi, le directeur commercial a pu ajuster la formation interne. Et limiter les impacts de la formation sur le business de l’entreprise.

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Les bénéfices de la Data oriented

On le répète depuis le début de cet article, adopter une approche Data oriented dans son organisation offre de nombreux bénéfices.

Bien sûr, certains bénéfices n’impactent pas directement le chiffre d’affaires de l’entreprise.

Comme nous l’avons vu précédemment, l'analyse de données permet, dans un premier temps, de rendre les métiers plus efficients

C’est ce que confirme l’Observatoire de la Maturité Data des Entreprises dans son enquête.

34 % des dirigeants sondés déclarent que dans dix ans, les données devront permettre d’accélérer la performance de chaque métier.

Parfois, les résultats sur le business ne sont visibles qu’à moyen terme. 

Les entreprises qui ont fait ce pari de devenir Data oriented s’en aperçoivent.

Elles s'aperçoivent que la Data a grandement participé à leur croissance.

Dans cette même étude, 73 % des répondants pensent améliorer la performance de leur entreprise grâce aux données.

En résumé, l’utilisation de la Data offre de nombreux avantages. Cela permet de  : 

  • Faciliter la prise de décisions dans des situations complexes 

En adoptant une approche Data-oriented, les décisions sont prises en se basant sur des données objectives plutôt que sur des suppositions ou des intuitions. 

Cela peut conduire à des décisions plus éclairées et à une meilleure compréhension des tendances et des facteurs qui influencent une situation donnée.

  • Gérer des risques dans des secteurs sensibles 

L'analyse des données peut aider à identifier les risques potentiels et à élaborer des stratégies pour les atténuer. 

Cela peut être particulièrement important dans des secteurs où la gestion des risques est cruciale, tels que la finance, la santé et la sécurité.

  • Fidéliser des clients dans un marché concurrentiel 

L'analyse des données sur les clients permet de mieux comprendre leurs besoins, leurs préférences et leur comportement. 

Cela permet de personnaliser les produits, les services et les communications, ce qui peut améliorer la satisfaction de la clientèle et la fidélisation.

  • Innover pour continuer à se développer

Les données peuvent inspirer l'innovation en fournissant des informations sur les tendances du marché, les besoins des clients et les lacunes dans l'offre actuelle. 

Les entreprises data-oriented sont plus susceptibles de développer de nouveaux produits et services innovants.

  • Mesurer la rentabilité pour comprendre sa situation

Une approche data-oriented permet de suivre les coûts et les revenus de manière plus précise, ce qui facilite l'évaluation de la rentabilité des projets, des produits ou des investissements.

  • Réduire des coûts pour accroître sa marge

L'analyse des données peut aider à identifier des inefficacités et des gaspillages, ce qui peut conduire à des économies de coûts significatives.

  • Identifier des opportunités de croissance 

Les données peuvent révéler des opportunités de croissance, de nouveaux marchés, de nouveaux produits ou de nouvelles stratégies. Une approche data-oriented peut aider à détecter ces opportunités plus rapidement et à les exploiter de manière proactive.

  • Améliorer les performances de l’entreprise : 

L'utilisation de données pour surveiller et évaluer les performances d'une entreprise, d'un produit ou d'un processus peut aider à identifier les domaines qui nécessitent des améliorations. Cela permet d'optimiser les opérations et de maximiser l'efficacité.

Quelle est la différence entre Data oriented et Data management ? 

Sur le papier, ces deux termes semblent assez proches, et pourtant ce sont deux pratiques assez différentes au sein des organisations.

La Data oriented est l’art d’utiliser la donnée au quotidien pour assurer le management de ses équipes, de ses projets dans le but de rendre l’entreprise plus compétitive. C’est une approche qui met la donnée au centre.

Alors que la Data management représente un processus de gestion de la donnée. C’est une méthodologie qui regroupe les activités de collecte, de stockage et de sécurisation de la donnée au sein de l’entreprise.

Ce sont deux approches différentes, mais complémentaires.

Comment devenir un manager Data oriented ?

Nous l'avons vu dans les exemples cités plus haut, l’approche Data oriented peut servir à n’importe quels métiers, dans n’importe quels secteurs.

C’est avant tout un mindset qui met la donnée au cœur de la stratégie d’entreprise.

Adopter le bon mindset

Devenir un manager Data oriented c’est, dans un premier temps, respecter une routine.

C’est être capable, dans chaque situation où un choix se pose, de privilégier l’analyse de données au ressenti personnel. 

Accepter de prendre des décisions objectives, fondées sur des chiffres, plutôt que sur des émotions vécues à un instant T.

Bien sûr, un manager peut faire appel à son expérience, aux recommandations de ses collaborateurs pour contextualiser les données. Mais cela ne doit se faire que dans un second temps.

Utiliser les bonnes pratiques

Devenir un manager Data oriented, c’est mettre en place des bonnes pratiques dans son entreprise. 

  1. C’est diffuser une culture data oriented dans les différents services. 

Régulièrement, le manager doit favoriser les échanges autour de la Data. Il doit encourager ses équipes à prioriser l’analyse de données, plutôt que de se fier aux avis d'autres collaborateurs.

  1. C’est organiser la mise en place des bons outils

Souvent, de nombreuses applications, non connectées entre elles, existent dans l’entreprise. Les informations restent cloisonnées dans les silos, ce qui complexifie l’utilisation des données.

Le manager devra mettre en place une solution digitale unique, afin de permettre à chaque salarié d’utiliser facilement les données de l’entreprise. 

  1. C’est veiller à ce que chaque salarié respecte les procédures en matière de sécurité des données.

Ces trois actions suffisent à développer l’approche Data oriented au sein des organisations.

Elles sont la pierre angulaire d’une stratégie de développement pérenne.

Se former pour devenir un manager Data oriented

Savoir tirer profit des données de son entreprise est un avantage concurrentiel sur le marché. 

C’est l’opportunité de devenir moteur dans la croissance de son entreprise.

C’est une approche qui permet de booster les activités de nombreux professionnels : Data product manager, Data quality manager, project manager Data etc.

Nous le voyons au quotidien dans les entreprises que nous accompagnons.

Celles qui performent le plus ont adopté une vision Data oriented.

Depuis 3 ans, DataBird forment les équipes des entreprises les plus prestigieuses.

Nous élaborons des formations sur mesure pour accompagner les managers à exploiter les pleins pouvoirs de la donnée. Nous leur donnons les clés de réussite (méthode, outils..) pour qu’ils puissent contribuer à la performance de leur entreprise.

À travers une pédagogie orientée projet et un programme de formation adapté aux enjeux de leur organisation, ils vont apprendre à conduire des projets Data.

Après leur formation, les managers seront en mesure de piloter des projets de manière data oriented.

Ils seront capables de prendre des décisions basées sur la Data.

Ils apprendront également à communiquer les résultats obtenus avec leur équipe afin d’améliorer leur pratique professionnelle.

Nos formations feront de vos salariés des managers Data oriented.

Regardez par vous-même, les résultats sont là.

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