À l’heure où seulement 10 % des entreprises sont équipées d’une solution d’analyse de données[1], près de 80 % d’entre elles affirment que le numérique représente un bénéfice réel pour l’organisation. Comment tirer profit de tout ce que les nouvelles technologies ont à offrir aux entreprises, entre data et intelligence artificielle ? Pourquoi et comment commencer par un audit de maturité data ? Découvrez l’intérêt et le rôle de cette première étape incontournable.
Qu’est-ce qu’un audit de maturité data ?
L’objectif d’un audit de maturité data est de connaître la situation actuelle de l’entreprise au regard de la donnée : comment la data est-elle collectée, partagée et interprétée ?
Il permet également d’avoir une connaissance précise de l’organisation en place en matière de gouvernance de données, mais aussi des outils utilisés ainsi que des spécificités métier s’agissant des data.
Plus concrètement, l’audit de maturité data sert de base pour poser les acquis en matière de data, et surtout identifier les axes de progression pour l’entreprise.
Afin de réaliser un audit de maturité data, on s’appuie généralement sur un DMA, ou « Data Maturity Model ». Ce cadre d’évaluation comprend habituellement plusieurs niveaux, permettant d’évaluer de manière précise la situation de l’entreprise, ainsi que les axes à travailler pour évoluer.
Les enjeux d’un audit data réussi
Lorsqu’il met en évidence les principales problématiques de l’entreprise au regard de sa stratégie et de ses usages en matière de data, l’audit de maturité contribue à plusieurs objectifs.
Améliorer la gouvernance des données
L’audit de maturité data constitue une excellente base pour ensuite déployer des processus plus clairs, nommer des responsables à chaque étape, mais aussi mettre en place des règles précises ainsi qu’un référentiel commun pour mieux gérer la collecte, le traitement et l’analyse des données.
Optimiser toutes les infrastructures liées à la data
Selon les cas et en fonction de son niveau de maturité data, une entreprise peut avoir déjà investi (ou non) dans un entrepôt de données. L’audit offre également une opportunité intéressante pour identifier l’infrastructure IT en place, et définir quelles sont les évolutions les plus pertinentes à envisager.
Faciliter l’accès à des informations fiables et de qualité
À la suite de l’audit de maturité, l’entreprise dispose d’une base solide pour mettre en place les règles de stockage pertinentes (nettoyage des bases de données, élimination des silos, etc.).
Sécuriser la donnée
Au moment de l’audit de maturité data, on fait le point sur les droits des collaborateurs en matière d’accès aux données, mais également de protection contre les incidents et les éventuelles attaques. Sur cette base, l’entreprise connaît les axes d’amélioration pour mieux protéger la donnée et garantir sa résilience en cas de cyberattaque.
Convaincre et vendre davantage
Le simple fait de mieux gérer la donnée permet de l’utiliser à bon escient au quotidien. Ainsi, grâce à une meilleure compréhension et une meilleure segmentation des clients, les entreprises communiquent de manière plus percutante et obtiennent des résultats plus satisfaisants. De plus, l’usage de la data couplé à celui de l’intelligence artificielle pour l’aspect prédictif contribue aussi à améliorer les résultats, au travers par exemple d’une meilleure anticipation des variations d’activité.
Décupler la productivité et gagner du temps
L’objectif d’un audit de maturité data n’est pas seulement de faire un état des lieux, mais aussi d’identifier toutes les perspectives d’amélioration. Ainsi, à terme, les entreprises qui se lancent dans ce projet multiplient leurs chances de gagner du temps en réduisant les erreurs humaines et/ou en minimisant les conflits de données, par exemple.
Exploiter la scalabilité pour évoluer plus vite
Dès lors que votre modèle data se stabilise et que vous vous appuyez sur une stratégie data de qualité, il devient plus facile d’augmenter l’échelle des différentes opérations, d’étendre et de reproduire des processus. De cette manière, vos process et votre stratégie data s’adaptent plus facilement à vos évolutions et vous simplifiez l’expansion de votre entreprise.
Faciliter et éclairer la prise de décision
L’audit de maturité data vise à faciliter l’usage de cette donnée pour mieux piloter l’entreprise, améliorer ses performances opérationnelles, augmenter les taux d’acquisition et prendre des décisions plus éclairées et plus efficaces. Plus globalement, un audit de maturité data bien mené va permettre de faire progresser de manière exponentielle la valeur générée par le patrimoine data.
Quel process pour mener un audit de maturité data ?
Afin de tirer pleinement profit de votre audit de maturité data, celui-ci doit être réalisé de la manière la plus complète et la plus personnalisée possible.
1. Expliciter l’architecture data de l’entreprise
Tout audit de maturité data commence naturellement par une cartographie précise de la data et de ses usages dans l’entreprise. Pour cela, on doit à la fois connaître les différentes données exploitées et les flux qui y sont associés.
À ce stade, l’auditeur doit pouvoir s’appuyer sur une vue à 360° du fonctionnement de l’entreprise : son patrimoine data, ses flux et processus, ses habitudes et besoins.
Sur cette première phase, il faut à la fois avoir un regard technique sur la donnée et une compréhension des principaux enjeux métiers de l’organisation.
Faites confiance à Sigma pour conduire votre audit de maturité data et vous garantir un accompagnement personnalisé dans toute votre stratégie.
2. Mesurer la qualité data pour comprendre les enjeux d’amélioration
Une fois que l’on peut s’appuyer sur une cartographie complète de la data dans l’entreprise, on s’intéresse à la qualité de ces données. Pour cela, on peut par exemple commencer par travailler sur les principaux problèmes rencontrés et la fréquence à laquelle ils se matérialisent.
Il existe également des tableaux de bord que l’on peut déployer dans l’optique de suivre la qualité de la donnée. Ceux-ci vont permettre de travailler en temps réel sur plusieurs indicateurs de qualité et de connaître puis hiérarchiser les différents problèmes à traiter. Ils garantissent par ailleurs une transparence des informations salutaire vis-à-vis des différentes équipes qui sont amenées à s’en servir.
En cas de mauvaise qualité de la donnée, les risques sont multiples : non seulement les collaborateurs peuvent être amenés à douter de la validité de certains chiffres, mais cette incertitude peut aussi générer des débats compliqués autour d’erreurs ou de difficultés rencontrés à différents niveaux de l’organisation.
3. Chercher l’origine des problèmes pour les corriger à la source
Le but d’un audit de maturité data est aussi de pouvoir déployer une démarche préventive. Très concrètement, quand on peut contrôler la data dès sa collecte ou sa création, on évite plus facilement les erreurs par la suite. Dans cette optique, il existe par exemple des mécanismes qui permettent d’empêcher aux collaborateurs toute saisie de data incohérente et/ou de leur proposer des suggestions alternatives pour améliorer la qualité de la donnée.
4. Bâtir les fondations d’une stratégie d’amélioration continue
L’audit de maturité data n’est pas seulement un état des lieux à l’instant T. Celui-ci constitue également la base solide d’un process de travail au sein duquel on s’adapte en permanence, dans une démarche d’amélioration continue.
Différents processus peuvent être pensés pour contrôler et fiabiliser tous les processus liés à la création de données. Et même si ces processus sont bien pensés dès le départ, on n’exclut pas l’idée de les optimiser plus tard, en fonction de l’évolution des besoins, dans un souci de maintenir et de faire progresser pas à pas la qualité de la donnée dans l’entreprise.
Véritable socle d’une stratégie de gestion des données efficace, l’audit de maturité data offre une vraie opportunité d’améliorer significativement les performances de l’entreprise à tous les niveaux. Celui-ci permet également de dresser la stratégie pour les mois et les années à suivre, et d’identifier tous les axes de progression.
De nos jours, l’intelligence artificielle offre également de belles perspectives à nos stratégies data. Celle-ci peut par exemple permettre de mieux contrôler la data au travers de règles qui se précisent au fil du temps, grâce à l’apprentissage automatique. De plus, elle contribue dans certains cas à qualifier des données en grandes quantités, dans une optique de gain de temps, d’argent et d’énergie.
Mais l’intelligence artificielle ne peut pas fonctionner correctement si elle ne s’appuie pas sur un socle data de qualité : voilà pourquoi les deux sujets sont ultra liés et interdépendants.
Sigma, acteur du numérique à impact, vous accompagne pas à pas dans votre démarche de gestion data et dans le déploiement de l’IA au sein de votre entreprise.
[1] Baromètre France Num — Ministère de l’Économie, des Finances et de l’Industrie
À la une
Découvrez tous nos articles, publications, livres blancs et webinaires autour de la thématique data.
