Nous entamons une série de trois articles sur la « Data Democracy ». Émergeant d’abord comme un sujet culturel important, cette notion mérite d’être explorée au sein de toutes les entreprises, indépendamment de leur secteur ou taille. Nous allons décomposer cette forme de démocratie en entreprise en trois points clés : les droits, les devoirs et la gouvernance (à découvrir dans le troisième épisode).
En ce qui concerne les droits de la Data Democracy, nous examinons ce que les employés sont en droit d’attendre de leur entreprise pour s’engager dans la transformation des données ou numérique.
1. Reconnaissance
À court et moyen terme, cela peut ne pas poser de problème, mais à long terme, un employé investi cherche une forme de reconnaissance. Le retour sur investissement ne se mesure pas seulement financièrement, il est aussi humain.
Certaines entreprises investissent dans la création de filières de données au moyen de fonctions dédiées. Les employés souhaitant jouer un rôle dans le domaine des données peuvent ainsi s’engager dans une carrière reconnue par les ressources humaines en plus des lignes managériales. Sans cette reconnaissance, il devient futile d’établir des objectifs en dehors des responsabilités d’un employé, s’il n’en tire aucun avantage concret. Que devient un Data Manager ou un Data Steward après plusieurs années de service dévoué ?
Ce sont des défis auxquels les organisations et leurs ressources humaines doivent répondre pour attirer et retenir les talents qu’elles ont développés.
2. L’engagement
Avant de jouer un rôle ou d’assumer une fonction, ne serait-il pas nécessaire de maîtriser le niveau d’engagement requis ? Cet engagement peut être évalué en fonction de la capacité ou de la bande passante d’un employé, en tenant compte des enjeux liés à ses nouvelles responsabilités.
Avec peu de recul, il est difficile de définir la charge de travail d’un Data Quality Manager ou d’un Data Owner. L’équipe et l’organisation dans lesquelles évolue un employé nouvellement engagé doivent permettre une certaine flexibilité pour expérimenter et déterminer le temps nécessaire au bon fonctionnement du poste. L’agilité s’avère être un levier efficace pour mettre en œuvre ces principes. Par exemple, un Data Steward pourrait commencer à travailler à temps partiel (⅖) et, avec des indicateurs clés de performance, mesurer sa valeur ajoutée. Ensuite, lui et son équipe pourraient progressivement intensifier leur engagement.
Un Data Steward, bien qu’évoluant souvent dans un silo, exerce une fonction transversale, dépendant à la fois des métiers et de l’informatique. Ainsi, la charge de travail peut évoluer en fonction du contexte, notamment en cas d’urgences liées à des problèmes de qualité des données associés à des risques réglementaires, financiers ou liés aux clients.
Cette reconnaissance et cette capacité ne sont pas toujours alignées avec les objectifs opérationnels du manager direct de l’employé. L’exemple du Data Steward est particulièrement pertinent ici, car bien qu’il fasse partie d’une équipe opérationnelle du côté métier, son responsable est le chef de cette équipe. Cependant, les objectifs du Data Steward alimentent plutôt les enjeux du Chief Data Officer (CDO).
Pour un engagement mutuellement bénéfique, il est essentiel de gérer le reporting sur deux canaux : le responsable opérationnel et la filière du CDO.
« L’enjeu de transformation des compétences vise tout particulièrement les travailleurs du savoir. Et il me paraît évident que les managers d’aujourd’hui ne vont pas se retrouver en concurrence avec des IA… mais avec des managers qui sauront utiliser l’IA. Et cela va arriver très vite. »
3. Le feedback
C’est pourquoi l’effort de communication doit être double. Une communication descendante à travers toute la communauté des données, représentée par les rôles et fonctions de nombreux collaborateurs, permet à chacun de comprendre en continu la stratégie de l’entreprise. Une communication ascendante est également nécessaire pour démontrer l’efficacité de la stratégie et des opérations liées aux données pour relever les défis de la stratégie commerciale.
Les feedbacks doivent être encouragés à tous les niveaux de l’organisation. Qu’ils proviennent de la base, du sommet ou horizontalement, le feedback est la clé du déploiement réussi d’une culture axée sur les données. Il constitue la force d’une communauté des données dynamique.
Dans une organisation grande et complexe, le fait que les Data Quality Managers puissent se réunir pour partager des pratiques et des problèmes dans une logique de co-développement apporte de la valeur à l’ensemble de l’entreprise : réduction des risques, idées pour l’innovation, consolidation et optimisation des processus, etc. La donnée est un élément qui peut résoudre de nombreux problèmes.
4. L’accompagnement
À la lumière des points précédents, les objectifs et les contraintes que doit affronter une organisation sont assez clairs. Cependant, cela ne suffit pas.
Pour garantir l’opérationnalité et l’efficacité de sa communauté des données, une entreprise doit envisager l’accompagnement et la formation pour ces nouveaux rôles et métiers. Bien que la formation initiale d’un jeune collaborateur puisse être exploitée, une organisation doit déployer des efforts pour développer les compétences des employés déjà expérimentés. Les formations professionnelles, internes ou externes, se multiplient dans un marché en expansion constante des métiers liés aux données.
Une stratégie encore plus performante consiste à s’appuyer sur la montée en compétence naturelle de la communauté des données qui se développe de manière concentrique. L’entreprise peut ainsi former rigoureusement son premier cercle pour qu’il soit capable de former le suivant, et ainsi de suite. Cependant, cette pratique doit être accompagnée de la définition de KPI pertinents.
Enfin, tout comme les bons outils font un bon artisan, les limites des capacités humaines ou la nécessité d’industrialisation peuvent se manifester rapidement. Une communauté des données solide saura accompagner l’informatique pour fournir des outils répondant aux besoins de la stratégie commerciale et des données, dans le cadre d’une démarche orientée expérience utilisateur/design thinking.
On en parle depuis un certain temps…
Fierce Healthcare
A propos de Google, Fitbit et de l’accès aux données personnelles
Google pourrait également utiliser les données de Fitbit pour établir une position dominante sur les marchés de la santé numérique ou connexes, privant ainsi ses concurrents de la capacité de rivaliser efficacement. Cela réduirait le bien-être des consommateurs, notamment en dégradant les options de confidentialité des données, limiterait l’innovation et augmenterait les prix », ont déclaré les groupes de consommateurs. Les régulateurs doivent supposer que Google utilisera effectivement l’ensemble des données uniques et très sensibles de Fitbit en combinaison avec les siennes, d’autant plus que cela pourrait augmenter ses profits, ou les régulateurs devraient imposer des limites strictes et applicables à l’utilisation des données, ont déclaré les groupes.
[Traduit de l’anglais depuis : https://www.fiercehealthcare.com]
Wewyse
Justine Morin, Data Advisor
“Pour moi, la data democracy est un modèle, ou un mouvement, permettant de sensibiliser l’ensemble des acteurs d’une organisation, sachants ou non, pour les impliquer dans la définition d’une roadmap et d’une culture data au sens large.”
Simon Grimaud, Business Leader
“A mon sens, la Data Democracy représente un système dynamique au sein duquel la donnée est partagée et accessible par tous. Une instance a pour charge de gouverner l’ensemble de ces données, afin d’en assurer sa qualité et sa mise à disposition. Chaque individu au sein d’une organisation est alors responsable de sa propre donnée et peut interagir avec les données des autres dans un objectif d’amélioration continue de sa qualité.”
On en discute !