Comment rendre ses équipes plus efficaces grâce au big data ?

La data est un levier de transformation pour l’ensemble des départements de l’entreprise. En comprenant vos données, vous serez mieux armés pour affronter les situations qui se présentent à vous. Vos décisions seront plus éclairées et vos résultats améliorés.

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

Les étapes pour rendre ses équipes plus efficaces grâce à la Data

Si vous êtes arrivé sur cet article, c’est que vous êtes conscient des bénéfices que peut offrir la Data à vos équipes.

Et vous avez raison.

Grâce à l’analyse de données, de nombreux départements de l’entreprise peuvent améliorer leurs pratiques professionnelles. Et ainsi donner plus d’impact à leurs actions.

Que cela soit dans les équipes marketing, RH, logistique…

La data est un levier de transformation pour l’ensemble des départements de l’entreprise.

En comprenant vos données, vous serez mieux armés pour affronter les situations qui se présentent à vous. Vos décisions seront plus éclairées et vos résultats améliorés.

Concrètement, la Data peut aider vos équipes dans : 

  • L’amélioration du taux de productivité ;
  • La réduction du taux de turnover ;
  • L’optimisation de la rentabilité des actions engagées ;
  • La priorisation des tâches à forts impacts ; 
  • L’anticipation des risques ;
  • Etc.

Au final, avoir des données de qualité au quotidien correspond à avoir un conseiller chaque jour à ses côtés. 

Comment rendre cela possible ?

Quels sont les leviers à mettre en place pour intégrer la Data dans ses équipes ?

Comment encourager la résolution de problèmes grâce à la Data ?

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

Lancer un projet de transformation Data

La Data apporte une vision éclairée à l’entreprise que si la lumière est bien allumée dans les équipes internes. Ce qui signifie, qu’avant d’avoir des résultats, il faut déjà comprendre les besoins de vos équipes.

Cette étape est importante, puisque selon les besoins identifiés, vous pourrez adapter votre accompagnement. Et permettre à vos équipes de s’approprier plus rapidement une vision Data-Driven.

Plusieurs points sont à identifier pour encourager la transformation Data.

Identifier le niveau de maturité de ses équipes

Vous imaginez bien qu’une équipe possédant une forte culture data n’a pas les mêmes attentes en termes de formation qu’une équipe débutante.

Les professionnels qui, de par leur profession, possèdent déjà des compétences en SQL ou google analytics, sont forcément plus à l’aise avec l’univers de la donnée que d’autres membres de votre équipe.

Vous verrez, tout le monde n’aura pas le même niveau de départ.

Dans l’entreprise, dans vos équipes, il y a probablement des personnes qui sont novices sur le sujet de la Data. Au quotidien, elles n’utilisent pas les méthodes ou outils de la Data Science. Elles n’ont pas un profil mathématique ou informatique.

Alors comment trouver le juste milieu pour accompagner un public hétérogène?

Identifiez des groupes de personnes qui ont un niveau similaire.

Exemple :  Dans vos équipes marketing, commerciales et service client se trouvent vingt-cinq collaborateurs. Ils occupent tous des rôles et un niveau de fonction spécifique dans leur département.

Sur ces vingt-cinq collaborateurs, on relève quatre niveaux de maturité différents.

Ces quatre profils se caractérisent par un : 

  • Niveau débutant : les professionnels affiliés à ce niveau ne possèdent pas de culture Data. Au quotidien, ils n’utilisent aucun logiciel d’analyse de données.
  • Niveau intermédiaire : ici, se regroupent les personnes qui connaissent l’univers de la Data (enjeux, acteurs, outils) et qui utilisent parfois un logiciel d’analyse de données.
  • Niveau avancé : dans ce groupe, se situent les professionnels qui maîtrisent les méthodes de Data analyse et qui réalisent fréquemment des analyses descriptives.
  • Niveau expert : à ce niveau, on retrouve les professionnels qui maîtrisent différents champs de la Data science (Data analyse, Data management…) et qui ont une forte expérience dans la Data.

Chacun des trois premiers niveaux aura un besoin d’accompagnement spécifique pour gagner en autonomie sur l’exploitation des données.

En identifiant le niveau de maturité de vos équipes sur les données, vous pourrez construire des groupes de niveau similaire. Vous pourrez adapter votre discours et définir une progression pédagogique selon leur profil.

C’est aussi l’occasion d’identifier les personnes qui seront motrices dans cette transformation. Celles qui vous appuieront durant le projet de formation.

N’oubliez pas, il vous faut des experts Data en interne ou en externe pour vous aider dans votre mission - transformer les métiers par la donnée.

Comment faire pour identifier ces différents niveaux de maturité Data ?

Organisez une réunion sur la thématique de la Data.

Enclencher des discussions avec les participants sur le Big Data, sur ce que ça représente pour eux.

Vous pouvez jouer à un quizz avec les participants, en direct, via l'application Wooclap.

Cela vous permettra de cerner très rapidement le niveau général dans la salle.

Posez les bonnes questions : 

  • Quels logiciels utilisez-vous pour analyser des données au quotidien ?
  • Quels types de données êtes vous capable d’analyser ?
  • Comment assurez-vous la sécurité et la fiabilité des données ?
  • Etc.

Ces questions orientées sur la Data et sur les pratiques des professionnels vous permettront d’appréhender leur niveau de compétences. 

Vous pouvez aussi vous entretenir avec les responsables des différents départements de l’entreprise afin de récolter leur avis sur les professionnels.

Lesquels sont les plus à l’aise sur le sujet au quotidien ? 

Lesquels ont un profil analytique ? 

Lesquels ont soif d’apprendre ?

Cet échange vous permettra aussi de découvrir leur pratique professionnelle en matière d’analyse de données.

Leurs départements utilisent-ils les mêmes méthodes et outils d’analyse de données ? Comment fonctionnent-ils en termes de formation ?

Plus vous aurez d’informations sur le fonctionnement des départements de l’entreprise en matière d’analyse et de gestion des données, et plus vous pourrez adapter votre accompagnement aux publics ciblés.

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Définir les problèmes métiers à résoudre

Ça y est, vous avez identifié le niveau de maturité Data de vos employés. Vous savez lesquels sont néophytes sur le sujet, ceux qui ont quelques bases. Et ceux sur lesquels vous pouvez compter pour pousser les équipes dans l’acquisition de connaissances et de compétences Data.

Super.

Maintenant, il est temps de voir avec eux quels sont les principaux problèmes à résoudre au sein de leur département.

Quelques exemples de problématiques par département

Après avoir identifié les problèmes évoqués par les employés, il est temps de les prioriser par niveau d’impact pour l’entreprise et par difficulté de résolution.

L’objectif de cette étape est de prioriser le travail à investir, mais aussi d’attribuer des cas d’usage “faciles” aux débutants.

Même s’ils seront accompagnés par des experts Data dans leur montée en compétences, pensez à leur attribuer des projets faciles à exécuter pour commencer.

L'objectif étant de les engager dans la durée.

Réfléchir à un Proof of concept

Vous connaissez les problèmes à résoudre dans les différents départements de vos équipes. Il est temps de les guider dans les actions à mener pour y arriver.

Car si les équipes sont en mesure d’identifier les problèmes de leur département, elles ne sont pas forcément capables de définir les solutions techniques pour y arriver. Elles ne sont pas toutes technophiles.

C’est aux chefs de projets Data, Responsable SI, Data analyst… d’identifier les solutions.

Et c’est également leur responsabilité de formaliser les besoins sous forme de uses case ou Proof of concept.

En revanche, ils devront formaliser les besoins avec les utilisateurs de la solution finale, c'est-à-dire les équipes métiers.

C’est quoi un Proof of concept (POC) ?

Un Proof of concept permet de démontrer la faisabilité d’un produit, d’une méthode ou d’une idée. Concrètement, il prouve le caractère applicable d’une idée en situation réelle. 

Réaliser un proof of concept est le meilleur moyen de s'assurer de la viabilité de son projet.

Il offre de nombreux avantages, comme : 

  • Clarifier les attendus et les besoins métiers ;
  • Définir les ressources nécessaires à la réalisation de la fonctionnalité ;
  • Lister les grandes étapes importantes ;
  • Anticiper les risques potentiels ;
  • Rassurer le COMEX dans le financement des projets

Les étapes pour lancer un Proof of concept

Les étapesDétails
1. Définir son idéeÉtablissez clairement les objectifs que vous souhaitez atteindre avec le POC. Qu'espérez-vous prouver ou démontrer avec ce POC ?
2. Sélectionner les ressources

Identifiez les ressources nécessaires pour mener à bien le POC, notamment le personnel, le matériel, les logiciels et les données.

3. Réaliser le POC

Concevez la structure du POC, y compris les scénarios, les fonctionnalités à tester et les méthodes de mesure des résultats.

4. Test et validation

Exécutez le POC et collectez des données pour évaluer s'il atteint les objectifs définis. Cela peut impliquer des tests, des simulations et des expérimentations.

5. Analyser les résultats

Évaluez les résultats du POC par rapport aux objectifs initiaux. Répondez à la question : le concept est-il viable ?

6. Présenter ses résultas

Communiquez les résultats du POC à l'équipe de projet, à la direction ou à d'autres parties prenantes concernées.

Si le POC est concluant, il peut servir de base pour passer à la phase de développement ou de mise en production du projet. 

Accompagnez les équipes dans le développement de la solution 

L'accompagnement des équipes dans la mise en œuvre d'un Proof of Concept (POC) est essentiel pour assurer le succès du projet. 

Vous devez former les équipes à faire des POC rapidement pour identifier les projets à forte réussite. Et les encourager ainsi à être moteur dans les projets de transformation Data.  

N’hésitez pas à les rassurer 

Assurez-vous que chaque équipe métier possède 1 ou 2 experts Data à ses côtés.

Au risque de voir vos équipes s'éparpiller sur des solutions non réalisables techniquement. 

Ils aideront également les équipes métiers à structurer leur approche et à ancrer les bons automatismes en matière de Data.

Restez motivant tout au long de l’accompagnement

La réussite d’une montée en compétence repose sur des exercices, des mises en situation, mais surtout sur un état d’esprit.

Avant tout, c’est un moment de partage et d'échange.

Le résultat est important, mais n’est pas le seul résultat à prendre en compte.

Communiquez aux participants les bénéfices de cet exercice.

Expliquez que ce type de démarche leur permet de mieux connaître le métier des uns et des autres au sein de l’organisation. Et à l’avenir, de mieux interagir entre eux.

En découvrant les missions et le rôle de chacun dans l’entreprise, ils pourront mieux comprendre le fonctionnement interne. Cette vision plus large de l’organisation leur permettra d’adapter leurs actions en conséquence. 

Ils sauront sur qui s’appuyer en cas de blocage ou qui solliciter pour apprendre à résoudre un problème Data plus complexe.

À ce stade, le plus important n’est pas de révolutionner votre entreprise, mais de leur donner goût à solutionner des problèmes par la Data.

Adoptez une posture ouverte

En tant qu' initiateur du projet de transformation Data, vous devez montrer l’exemple.

Encourager les experts Data en appuie pour qu’ils jouent pleinement leur rôle auprès des autres participants.

Restez disponible en cas de sollicitations tout au long du projet Data. Si vous ne pouvez pas répondre à un moment, renvoyer la personne vers un autre expert ou précisez que vous reviendrez vers elle ,plus tard dans la journée.

Gardez à l’esprit que plus les apprenants se sentiront soutenus dans un projet d’envergure et plus ils s'investiront dans sa réalisation.

Vous souhaitez accompagner vos équipes métiers dans l’acquisition de compétences Data ?

Contactez notre équipe d’experts Data pour échanger sur votre projet de formation interne.

Ils vous aideront dans vos réflexions pour vous aider à améliorer vos pratiques internes en Data analyse ou Data management.

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