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3 étapes pour créer un programme de gestion des données et construire une maison

data foundationDès qu’il est question d’implémenter une stratégie de gestion des données, il est normal de se sentir désemparer devant l’ampleur de cette tâche.

Chez Experian, nous avons l’opportunité d’échanger avec vous sur les bonnes pratiques à avoir en matière de gestion des données. Dans notre dernière étude sur la qualité des données en entreprise en 2016, ce sont les mêmes challenges qui ressortent à des échelles différentes en fonction de la taille et l’activité de l’entreprise. Néanmoins, les sociétés ayant le plus de succès ont, pour la plupart, simplifié leurs actions. Ils utilisent également des termes que toutes les personnes au sein d’une même société peuvent comprendre. L’idée est de rendre accessible vos données d’un point de vue IT mais également d’un point de vue Business. Avoir un langage commun vous aidera à faire comprendre votre stratégie data.

Pour simplifier l’article, nous allons utiliser une analogie pour vous aider à mettre en place un programme de gestion des données, celle de la construction d’une maison.  Cette analogie nous paraît juste car pour construire une maison, que nous faut-il ?

Du temps, ainsi qu’une approche méthodique et structurée par phases. Si vous êtes sur le point de vous lancer dans un projet de gestion des données, gardez en tête ces trois étapes : l’analyse, l’amélioration et le contrôle.

1/ L’analyse : évaluez les terres et bâtissez les fondations.

Une maison robuste commence toujours par des fondations solides. Si cette étape paraît logique, il est impératif de bien s’y prendre. Premièrement, vous devez évaluer vos terres pour trouver la meilleure place pour bâtir vos fondations. Une fois que vous avez nettoyé le terrain de tous les éléments gênants, vous pouvez les planter.

Vous pouvez procéder de la même façon pour une stratégie de gestion de données. La première étape c’est de définir ce que signifie la qualité des données dans votre activité. Par exemple, la qualité se base-t-elle sur des champs entièrement complétés ? Ou bien est-ce le nombre de valeurs nulles qui est le plus important ? En définissant ce que signifie la « qualité » dans votre organisation, vous serez capable d’aligner le reste de votre stratégie. Une fois que la définition de la qualité des données vous paraît cohérente avec vos objectifs, vous allez devoir analyser vos données pour comprendre la matière avec laquelle vous travaillez. Cette action est généralement réalisée grâce une analyse complète de vos bases, ce qui va inclure notamment du profilage. Ainsi, vous pourrez voir ce que vous avez et ce qui peut éventuellement poser problème.

2/ L’amélioration : construisez la structure et ajoutez les utilitaires.

Une fois que votre terrain est prêt et que vos fondations sont plantées, il est temps de bâtir la structure de votre maison. C’est à cette étape que vous allez choisir les formes, les courbes, la façonner à votre image. Allez-vous opter pour une architecture plutôt victorienne à plusieurs étages ou souhaitez un ranch avec un niveau unique ? Le choix de l’architecture va impacter les matériaux nécessaires et donc les coûts de construction. A ce point, vous devez également vous occuper de l’électricité et de la plomberie.

Si nous revenons à notre programme de gestion des données, c’est à ce moment que vous allez regarder les compétences data de vos collaborateurs ainsi que les pratiques vous pouvez améliorer. Vous allez commencer à mettre en place des règles et penser à une logique derrière le traitement de vos données. Cela inclut de faire des transformations et de normaliser vos bases dans le but de monétiser ces données.

3/ Le contrôle : ajoutez les dernières couches.

Maintenant que vous avez votre structure, que vous avez l’électricité et l’eau, vous pouvez ajouter les dernières couches qui vont définir et donner du caractère à votre maison. Cela inclut d’ajouter les fenêtres, de faire la peinture, du carrelage. Bref tous les éléments qui vont rendre habitable votre maison. Pensez également à la sécurité avec par exemple l’installation d’un détecteur de fumé.

Cela se retranscrit également dans votre stratégie de gestion des données. Vous pouvez maintenant utiliser vos données comme un atout à part entière dans votre activité. Les critères de qualité des données sont définis, les données entrant dans votre système sont normalisées. Vous pouvez maintenant construire vos dashboards, vos KPI mais également collecter des statistiques pour faire vos reporting ou encore mettre en place un tracking. Dans les industries comme la finance, vous devez également tenir compte des régulations et vous assurer que les données collectées sont en accord avec les règles en vigueur.

De cette façon, votre stratégie de gestion des données est maintenant un programme ajustable et utile pour votre activité.