Qu'est-ce qu'une data strategy ?

Si les données constituent votre atout stratégique le plus précieux, en tirer le meilleur parti n'est pas toujours simple. En réalité, 94 % des dirigeants estiment que leur entreprise devrait tirer davantage de valeur des données.

Dès lors, comment les entreprises peuvent-elles exploiter les richesses que recèlent leurs données, et obtenir ainsi de meilleurs résultats commerciaux ? Avec une Data Strategy, tout simplement. Avec 78 % des leaders de l'analytique et de l'IT affirmant que leur entreprise peine à axer ses priorités commerciales sur les données, il reste clairement beaucoup à faire. C'est pourquoi une Data Strategy efficace est un bon moyen pour votre entreprise de se démarquer de la concurrence. Poursuivez la lecture pour en savoir plus.

Ce que vous apprendrez :

• Qu'est-ce qu'une Data Strategy ?
• En quoi une Data Strategy est-elle importante ?
• Les étapes de construction d'une Data Strategy
• Les éléments clés d'une Data Strategy
• Data strategy : approche centralisée ou décentralisée ?
• Les cinq meilleures pratiques pour la mise en œuvre d'une Data Strategy
• En quoi Data Cloud peut-il aider votre Data Strategy ?

Une Data Strategy est un plan détaillé de la manière dont une entreprise utilisera les données en vue d'atteindre ses objectifs. Plus qu'une simple initiative IT, elle désigne une approche globale de la gestion de données permettant à chacun de faire plus facilement confiance à ses données et de les utiliser plus efficacement.

Votre framework de Data Strategy devra inclure au minimum les éléments suivants :

• Des processus en matière de collecte, de stockage, de gestion, de partage et d'analyse des données afin de garantir la qualité des données sur lesquelles reposeront la prise de décision et les objectifs commerciaux.
• Une infrastructure technologique incluant les outils de veille stratégique, les logiciels d'analytique avancés, les bases de données, le stockage sur le cloud et une plateforme de données nécessaires à la réalisation des objectifs de votre organisation.
• Les ressources en main-d'œuvre requises pour mettre en place et soutenir votre Data Strategy, ainsi que les opportunités de formation et de développement qui leur permettront d'accroître leur expertise.

Quand on sait que près de 100 % des leaders mondiaux de l'analytique et de l'IT souhaitent tirer davantage de valeur de leurs données, il est capital que les entreprises adoptent une approche uniformisée en vue d'énoncer certaines directives quant à la gestion et à l'utilisation des données. Cette approche est précisément ce qui caractérise la Data Strategy.

Les données gagnent toujours plus en volume et en complexité, une tendance qui ne montre aucun signe de ralentissement . Pour chaque entreprise, gérer une telle masse de données représente un défi au quotidien. Le traitement de ces vastes volumes et de cette variété de données est d'autant plus complexe que la plupart des données sont réparties dans de nombreux silos déconnectés les uns des autres. De nos jours, l'entreprise lambda exécute plus de 1 000 applications, rendant impossible toute mise en œuvre d'un écosystème de données unifié, cohérent et effectivement utilisable.

En créant un plan qui permette de réunir vos données et de les gérer efficacement en vue de la réussite de votre entreprise, vous pouvez tirer le plein potentiel de vos données.

Chaque collaborateur, du PDG au responsable de service client, doit comprendre la stratégie, le rôle qu'il joue dans sa mise en œuvre, et en quoi elle est liée aux objectifs commerciaux. Voyons les quatre raisons pour lesquelles chaque entreprise devrait faire de la Data Strategy une priorité.

Une Data Strategy offre la garantie d'avoir un plan qui vous permettra de réunir toutes vos données et de les rendre exploitables. Face à la difficulté croissante que pose la gestion de volumes de données toujours plus vastes, il est essentiel que votre Data Strategy inclue un plan unifiant toutes vos données, où qu'elles se trouvent, mais aussi que vous les mettiez à profit dans l'ensemble de l'entreprise.

La clé de cette unification tient dans l'utilisation d'une solution technologique capable d'offrir une vue à 360 ° de toutes vos données d'entreprise. En mettant une plateforme telle que Data Cloud de Salesforce au centre de votre Data Strategy , vous pouvez extraire des données de l'ensemble de vos systèmes et applications internes, tels que votre ERP, mais aussi de sources externes telles que vos data lakes ou entrepôts. Grâce à Data Cloud et à la Salesforce Platform, votre entreprise peut élaborer une stratégie qui permettra à chacun de tirer le plein potentiel des données, que ce soit pour personnaliser les expériences client, automatiser les processus, pour l'analytique avancée ou encore pour innover en matière d'IA.

Une Data Strategy favorise une prise de décision éclairée. Le fait que votre entreprise fonde ses prises de décision sur les données offre la certitude que ces décisions reposent sur des faits en lien avec votre activité et les besoins des clients, et non simplement sur l'intuition. Les insights issus des données jouent un rôle essentiel dans l'amélioration des produits, le bon fonctionnement de vos opérations et la compréhension des clients, autant d'atouts qui se traduiront en profits.

Une Data Strategy permet d'acquérir un avantage concurrentiel. L'unification des données pour obtenir une vue à 360 ° des clients permet aux entreprises d'obtenir un avantage sur la concurrence. L'entreprise John Lewis Partnership a mis en œuvre une Data Strategy globale basée sur Salesforce et Tableau , ce qui lui permet de fournir à ses magasins alimentaires les insights en temps réel dont ils ont besoin pour gérer leur stock courant et mieux répondre aux attentes de leurs clients. Les magasins peuvent anticiper les besoins de leurs clients et s'assurer que les bons produits sont disponibles sur chaque site, contribuant ainsi à un taux de renouvellement idéal.

Une Data Strategy permet de concrétiser les initiatives d'IA. Les recherches démontrent que la mesure la plus importante à prendre pour exploiter au mieux l'IA consiste à préparer vos données. La précision des modèles d'IA et de leurs résultats dépend de la qualité des données. Prenons l'exemple des ventes. Si une solution d'IA générative appliquée aux ventes s'appuie sur des données incorrectes ou incomplètes, elle générera des leads peu pertinents ou recommandera des opportunités de vente incitative mal ciblées. En revanche, une IA fondée sur des données bien gérées et fiables permet de créer facilement des profils clients précis à partir des données de CRM et de données externes. Une IA digne de confiance permet d'identifier les clients et prospects à forte valeur ajoutée, de découvrir des opportunités de vente croisée et d'établir des prévisions de ventes fiables, pour des projections de chiffre d'affaires précises.

Les leaders de l'analytique et de l'IT en conviennent à 86 % : les résultats que produit l'IA sont à la hauteur de la qualité des données traitées. Une Data Strategy globale aide les entreprises à bâtir le socle de données robuste dont elles ont besoin pour réussir avec l'IA.

Une Data Strategy permet d'instaurer une culture des données. La mise en œuvre d'une Data Strategy permet aussi de renforcer la culture des données, c'est-à-dire une mentalité organisationnelle qui met les données au centre de chaque décision et offre à chaque personne au sein de l'entreprise les insights dont elle a besoin pour une approche data-driven. Concrètement, une culture des données se manifeste par une réussite professionnelle, avec des résultats tels que :

• une amélioration du time-to-market de 41 % ;
• une augmentation de 89 % de la fidélisation et de l'acquisition des clients ;
• une hausse de 45 % de la fidélisation des collaborateurs.

En intégrant les données dans l'ensemble de ses processus, la franchise de football américain des Seattle Seahawks s'attache à créer une solide culture des données. Tous ses collaborateurs comprennent le rôle étroit entre les insights issus des données et l'amélioration de l'expérience et de l'engagement des supporters, et par conséquent la constitution d'une clientèle fidèle. Comme l'indique Paimon Jaberi, directeur stratégie commerciale et analytique : « Nous souhaitons que chaque personne au sein de notre organisation puisse tirer le maximum des données. Je veux que n'importe quel collaborateur au service billetterie ait la possibilité de savoir ce qui se passe du côté des sponsors ou de l'organisation du stade, ce qui est difficilement faisable à moins de créer de super visuels et d'utiliser les données pour informer les gens. »Et avec une Data Strategy encourageant l'agilité en matière de données, les collaborateurs sont plus enthousiastes à l'idée d'apprendre et de développer leurs compétences. « Dès lors qu'ils commencent à construire leurs propres tableaux de bord, ils veulent aller plus loin et en créer de nouveaux », souligne Jeff Dunn, vice-président stratégie commerciale et analytique.

Une Data Strategy offre la garantie d'avoir un plan qui vous permettra de réunir toutes vos données et de les rendre exploitables. Face à la difficulté croissante que pose la gestion de volumes de données toujours plus vastes, il est essentiel que votre Data Strategy inclue un plan unifiant toutes vos données, où qu'elles se trouvent, mais aussi que vous les mettiez à profit dans l'ensemble de l'entreprise.

La clé de cette unification tient dans l'utilisation d'une solution technologique capable d'offrir une vue à 360 ° de toutes vos données d'entreprise. En mettant une plateforme telle que Data Cloud de Salesforce au centre de votre Data Strategy , vous pouvez extraire des données de l'ensemble de vos systèmes et applications internes, tels que votre ERP, mais aussi de sources externes telles que vos data lakes ou entrepôts. Grâce à Data Cloud et à la Salesforce Platform, votre entreprise peut élaborer une stratégie qui permettra à chacun de tirer le plein potentiel des données, que ce soit pour personnaliser les expériences client, automatiser les processus, pour l'analytique avancée ou encore pour innover en matière d'IA.

Une Data Strategy favorise une prise de décision éclairée. Le fait que votre entreprise fonde ses prises de décision sur les données offre la certitude que ces décisions reposent sur des faits en lien avec votre activité et les besoins des clients, et non simplement sur l'intuition. Les insights issus des données jouent un rôle essentiel dans l'amélioration des produits, le bon fonctionnement de vos opérations et la compréhension des clients, autant d'atouts qui se traduiront en profits.

Une Data Strategy permet d'acquérir un avantage concurrentiel. L'unification des données pour obtenir une vue à 360 ° des clients permet aux entreprises d'obtenir un avantage sur la concurrence. L'entreprise John Lewis Partnership a mis en œuvre une Data Strategy globale basée sur Salesforce et Tableau , ce qui lui permet de fournir à ses magasins alimentaires les insights en temps réel dont ils ont besoin pour gérer leur stock courant et mieux répondre aux attentes de leurs clients. Les magasins peuvent anticiper les besoins de leurs clients et s'assurer que les bons produits sont disponibles sur chaque site, contribuant ainsi à un taux de renouvellement idéal.

Une Data Strategy permet de concrétiser les initiatives d'IA. Les recherches démontrent que la mesure la plus importante à prendre pour exploiter au mieux l'IA consiste à préparer vos données. La précision des modèles d'IA et de leurs résultats dépend de la qualité des données. Prenons l'exemple des ventes. Si une solution d'IA générative appliquée aux ventes s'appuie sur des données incorrectes ou incomplètes, elle générera des leads peu pertinents ou recommandera des opportunités de vente incitative mal ciblées. En revanche, une IA fondée sur des données bien gérées et fiables permet de créer facilement des profils clients précis à partir des données de CRM et de données externes. Une IA digne de confiance permet d'identifier les clients et prospects à forte valeur ajoutée, de découvrir des opportunités de vente croisée et d'établir des prévisions de ventes fiables, pour des projections de chiffre d'affaires précises.

Les leaders de l'analytique et de l'IT en conviennent à 86 % : les résultats que produit l'IA sont à la hauteur de la qualité des données traitées. Une Data Strategy globale aide les entreprises à bâtir le socle de données robuste dont elles ont besoin pour réussir avec l'IA.

Une Data Strategy permet d'instaurer une culture des données. La mise en œuvre d'une Data Strategy permet aussi de renforcer la culture des données, c'est-à-dire une mentalité organisationnelle qui met les données au centre de chaque décision et offre à chaque personne au sein de l'entreprise les insights dont elle a besoin pour une approche data-driven. Concrètement, une culture des données se manifeste par une réussite professionnelle, avec des résultats tels que :

• une amélioration du time-to-market de 41 % ;
• une augmentation de 89 % de la fidélisation et de l'acquisition des clients ;
• une hausse de 45 % de la fidélisation des collaborateurs.

En intégrant les données dans l'ensemble de ses processus, la franchise de football américain des Seattle Seahawks s'attache à créer une solide culture des données. Tous ses collaborateurs comprennent le rôle étroit entre les insights issus des données et l'amélioration de l'expérience et de l'engagement des supporters, et par conséquent la constitution d'une clientèle fidèle. Comme l'indique Paimon Jaberi, directeur stratégie commerciale et analytique : « Nous souhaitons que chaque personne au sein de notre organisation puisse tirer le maximum des données. Je veux que n'importe quel collaborateur au service billetterie ait la possibilité de savoir ce qui se passe du côté des sponsors ou de l'organisation du stade, ce qui est difficilement faisable à moins de créer de super visuels et d'utiliser les données pour informer les gens. »Et avec une Data Strategy encourageant l'agilité en matière de données, les collaborateurs sont plus enthousiastes à l'idée d'apprendre et de développer leurs compétences. « Dès lors qu'ils commencent à construire leurs propres tableaux de bord, ils veulent aller plus loin et en créer de nouveaux », souligne Jeff Dunn, vice-président stratégie commerciale et analytique.

Tout comme la structure d'un bâtiment repose sur de l'acier, du béton armé et du verre, la résistance et la résilience de votre Data Strategy dépend elle aussi de composants spécifiques. Comme mentionné auparavant, il est essentiel, avant toute chose, de veiller à ce que votre Data Strategy soit en phase avec vos cibles et objectifs commerciaux. De même, vous aurez besoin de KPI clairement définis, fournissant toutes les informations nécessaires pour mesurer votre réussite et identifier les secteurs dans lesquels les processus pourraient être améliorés.

Pour reprendre l'image d'un bâtiment en construction, votre Data Strategy doit inclure les composants suivants :

Gouvernance et gestion des données : pour faire simple, la gouvernance des données renvoie aux politiques et procédures déterminant la manière dont vous traitez vos données et qui peut y accéder. Les politiques de gouvernance incluent des normes clairement définies en matière de qualité des données (régissant la précision, le caractère exhaustif et la cohérence de vos données) et d'intégrité des données (fiabilité et cohérence de vos données).

Intégration des données : l'intégration des données désigne la façon dont vous combinez les données de plusieurs sources différentes en vue de créer une vue unifiée, ou source unique d'information. Elle aide votre entreprise à éliminer les silos de données qui l'empêchent d'acquérir une compréhension d'ensemble de son activité et de ses clients.

Sécurité des données : la sécurité des données inclut toutes les mesures (parmi lesquelles le chiffrement et l'authentification multifacteur, la surveillance des événements et la gestion des identités et des accès) prévenant les failles de sécurité et protégeant la vie privée de vos clients.

Conformité des données : les politiques de conformité exigent que chacun suive les obligations légales, sectorielles et internes afin de réduire le risque de violations de données potentiellement graves et de sanctions. Les réglementations en matière de conformité des données incluent par exemple le Règlement général sur la protection des données (RGPD).

En matière de Data Strategy, l'approche peut être centralisée ou décentralisée. Chacune a ses avantages et ses inconvénients, et comprendre ce qui les distingue vous aidera à déterminer la voie à suivre.

Data Strategy centralisée

Définition : une Data Strategy centralisée signifie que vous regroupez toutes les responsabilités et tous les processus de gestion des données sous une entité ou une équipe unique. Avec une telle approche, tout le monde au sein de l'entreprise utilise la même plateforme de données, l'accès aux données étant contrôlé par une autorité centrale.

Avantages et inconvénients :

• Garantit la cohérence et l'intégrité des données, dans la mesure où toutes les données sont stockées à un emplacement centralisé et gérées par une équipe dédiée.
• Renforce la sécurité en facilitant la mise en œuvre et l'application de mesures de protection des données.
• Facilite le processus de prise de décision dans la mesure où les dirigeants ont accès à des données détaillées et complètes sur l'ensemble de l'entreprise.

En revanche, la centralisation pose également certaines difficultés :

• Des goulots d'étranglement et des retards. Toutes les décisions et tous les processus en lien avec les données devant être validés par une autorité centrale, cela peut ralentir le processus de prise de décision et nuire à l'agilité.
• La nécessité d'investir massivement en amont dans l'infrastructure et les ressources. Cette approche exige des systèmes de données unifiés dans l'ensemble de l'entreprise, de même qu'un stockage de données sécurisé et un vaste effort de formation de tous les collaborateurs en vue d'assurer la conformité aux politiques et procédures.

Data Strategy décentralisée

Définition : une Data strategy décentralisée répartit les responsabilités de gestion des données sur différents services ou business units. Une Data Strategy décentralisée laisse chaque service gérer les données de la manière qui lui convient le mieux.

Avantages et inconvénients :

• Encourage l'autonomie et la flexibilité, et permet ainsi aux équipes de prendre des décisions rapidement.
• Permet aux différents services de se concentrer sur les besoins spécifiques en données et d'adapter leurs stratégies en conséquence.
• Améliore la réactivité dans la mesure où les services n'ont pas à se conformer à des processus centralisés ni à attendre une approbation.

Néanmoins, une Data Strategy décentralisée peut aussi poser les problèmes suivants :

• Entraîner un cloisonnement des données, se traduisant par des informations fragmentées et inaccessibles à l'ensemble de l'entreprise. Sans une source unique d'information, vous risquez de prendre des décisions fondées sur des données inexactes ou incohérentes. Les silos peuvent également entraîner une duplication des données, un partage inefficace des informations et une incapacité à intégrer les données d'une business unit à une autre.
• Remettre en cause la qualité, la confidentialité et la conformité des données. Sans Data Strategy unifiée au sein de votre entreprise, chaque équipe et business unit définit ses propres règles du jeu, entraînant une approche incohérente susceptible de faire naître une certaine méfiance à l'égard des données.

Il est essentiel de trouver le juste équilibre entre les deux approches, quitte à adopter une approche hybride combinant les avantages de chacune. Vous pouvez centraliser les fonctions essentielles de gestion des données, et dans le même temps permettre à des équipes décentralisées de gérer leurs propres besoins en matière de données.

La Data Strategy est un processus itératif, évoluant au gré de votre entreprise. Néanmoins, les trois meilleures pratiques ci-dessous vous aideront à poser les bases d'une réussite à long terme.

Mobilisez vos parties prenantes et obtenez leur adhésion

Vos parties prenantes doivent être impliquées dès le début du processus. En communiquant à la direction les objectifs et les avantages escomptés, celle-ci comprendra ce que vous tentez d'accomplir et se montrera plus disposée à vous offrir le soutien et les ressources dont vous avez besoin pour concrétiser votre stratégie.

Établissez une chaîne de contrôle et de responsabilité claire

Votre Data Strategy doit inclure des rôles et responsabilités clairement définis vis-à-vis de la gestion et de la maintenance des données. Vous devrez vous assurer, tout au long du cycle de vie des données, que vos équipes contrôlent la qualité des données, règlent les problèmes liés à celles-ci et se conforment aux politiques de gouvernance des données.

Surveillez les résultats en continu et évaluez l'efficacité

Comme indiqué plus haut, votre Data Strategy n'a rien de statique, et vous devrez y apporter des ajustements sur la base d'une surveillance et d'une évaluation continues. Le suivi des KPI et l'analyse des résultats à intervalles réguliers vous aideront à identifier les points d'amélioration et la manière d'optimiser votre data strategy en vue de meilleurs résultats.

Promouvoir la maîtrise des données et une culture des données

La mise en œuvre réussie d'une Data Strategy nécessite un engagement en faveur de la maîtrise des données, c'est-à-dire la capacité à explorer, comprendre et communiquer sur les données, et ce dans l'ensemble de l'entreprise.

La promotion de la maîtrise des données, et à terme l'instauration d'une culture des données, sont essentielles pour chaque entreprise. D'après une récente étude , 87 % des personnes interrogées estiment que les compétences en matière de données jouent un rôle très important dans l'exercice de leurs fonctions au quotidien.

Gestion du changement

Pour qu'un changement à grande échelle réussisse (comme l'est assurément la mise en œuvre d'une Data Strategy), votre entreprise se doit d'appliquer certains principes de gestion du changement. En présentant et en réaffirmant l'importance d'une approche data-driven, en proposant des formations et en communiquant en continu, vous aiderez vos collaborateurs à comprendre en quoi la maîtrise des données est une compétence fondamentale pour votre entreprise.

En tant que leader des services d'application multi-cloud, l'entreprise F5 sait à quel point sa croissance future repose sur l'utilisation des données. Dans cette optique, elle a mis en œuvre une stratégie globale impliquant d'adopter Tableau , une puissante plateforme d'analytique, afin que ses équipes disposent de tout le soutien nécessaire pour exploiter parfaitement les données.

« Les données transforment notre culture d'entreprise sous nos yeux, à tel point que j'ai l'impression d'apprendre chaque jour quelque chose de nouveau sur la question. » — Amie Bright, Vice-présidente régionale Data Strategy et insights d'entreprise chez F5

Les équipes réussite client, produit, services globaux, finance, IT, fabrication et RH tirent aujourd'hui davantage de valeur de leurs données. Grâce aux données, l'équipe marketing est effectivement en mesure de déterminer comment ses campagnes génèrent des leads et comment mobiliser au mieux les équipes de vente. L'équipe réussite client peut analyser les habitudes et l'historique d'achat et utiliser les insights issus des données afin de comprendre comment mieux servir ses clients. Pour Amy, « c'est comme ça de nos jours, chacun peut mettre un peu de magie dans ce qu'il fait. »

Data Cloud vous permet d'accéder aux données issues de l'ensemble de votre écosystème. Des données structurées telles que les historiques de vente des clients, aux données non structurées telles que les transcriptions des centres d'appel, Data Cloud vous permet de réunir toutes vos données sous une vue unique et de les activer à l'aide d'outils low-code ou no-code présents dans toutes vos applications et tous vos workflows. Et en mettant Data Cloud au centre de votre data strategy, il est plus facile d'aligner celle-ci sur vos objectifs commerciaux, et donc d'offrir à vos clients une meilleure expérience.