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[ÉTUDE] La valorisation des données : enjeux et perspectives

Pour comprendre les pratiques actuelles des organisations en matière de valorisation de la donnée, nous avons interrogé en octobre 2021 plus de 200 décideurs de grandes organisations et de tous les secteurs d’activité. Découvrez les insights obtenus.

Lauréline Saux
Brand content manager, Opendatasoft
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Les données sont au cœur de nos économies digitales et de nos sociétés. Produites et stockées en masse par les organisations, elles sont reconnues comme une ressource à part entière à exploiter pour réaliser leurs activités, qu’elles soient d’ordre stratégique ou opérationnel.

Pour comprendre les pratiques actuelles des organisations en matière de valorisation de la donnée (stratégie, technologies utilisées, maturité des acteurs, bénéfices, obstacles/freins, projections), nous avons interrogé en octobre dernier plus de 200 décideurs de grandes organisations et de tous les secteurs d’activité.

S’ils sont 84 % à juger positif voire très positif (25 %) l’impact des projets de valorisation sur leur organisation, à quel stade de maturité en sont véritablement les organisations, et quels sont les challenges à relever pour passer à l’échelle et accéder à tous les bénéfices d’une démarche de démocratisation des données ?

Voici dans cet article les résultats de notre étude réalisée avec L’Usine Digitale.

Vous pouvez également consulter notre infographie :

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Près de 9 répondants sur 10 accordent de l’importance à l’exploitation des données (pour 51 %, elle est même très importante) et pour 74 % d’entre eux, les données doivent jouer un rôle essentiel dans la prise de décision.

Et la crise sanitaire n’a fait qu’accentuer le phénomène. Pour 49 % des personnes interrogées, les bouleversements liés à la pandémie du Covid 19 ont impacté la stratégie de leur organisation et accéléré le déploiement des projets data.

Les bénéfices identifiés

Les décideurs interrogés identifient plusieurs bénéfices à la mise en place d’un projet de valorisation des données :

Dans les faits …

En pratique, les projets data réellement menés répondent à des objectifs moins structurants, et ils sont 80 % à déclarer que leurs projets sont liés à ces obligations légales de publication de données.

On note une différence de 20 points entre les répondants qui espèrent améliorer l’efficacité opérationnelle en interne et ceux qui y parviennent réellement, même gap entre ceux qui souhaitent anticiper les problèmes et les résoudre grâce à la data et ceux qui observent réellement des bénéfices à ce niveau.

Comment expliquer cette différence entre les aspirations et les objectifs réellement atteints ?

Notre étude livre plusieurs apprentissages sur les méthodes des organisations impliquées dans des projets data et sur les challenges à relever pour passer à l’échelle et bénéficier des réels impacts positifs de la donnée.

Seulement 50 % des répondants déclarent que leur organisation est engagée dans une démarche de valorisation des données (notamment les grandes entreprises). Un quart des répondants prévoit de le faire à l’avenir.

Parmi ceux ayant déjà mis en place ce type d’action, les niveaux d’ancienneté diffèrent. Près de la moitié déclare en avoir déployé depuis moins de 4 ans contre la moitié depuis 4 ans ou plus.

Et à quel stade en sont-ils ? Seulement 41 % des personnes engagées dans un projet de valorisation de données notent que les projets sont déjà lancés. Tandis que pour 54 %, leur organisation se situe à un stade antérieur, soit encore au stade de conception (32 %), ou de l’étude de faisabilité (12 %), voire à l’état des lieux et au diagnostic (10 %).

Quelle organisation interne autour de la donnée ?

Pour mener à bien leurs projets data, les organisations optent pour une organisation centralisée ou en équipe transverse.

On observe que les répondants qui n’ont pas encore lancé de projets data se projettent plutôt avec une organisation centralisée. Cette structuration permet, en effet, aux organisations qui débutent de centraliser le savoir et de mobiliser moins de ressources que la mise en place d’équipes transverses.

En revanche, les organisations déjà impliquées dans des projets data sont majoritairement structurées en équipes transverses, avec des experts intégrés à chaque équipe. Le bénéfice : mieux communiquer et permettre l’alignement sous la même stratégie data globale et partager les savoirs acquis en interne.

La présence d’équipes transverses permet également de faciliter le développement d’une culture data en interne et de valoriser plus rapidement les données pour les mettre à disposition des collaborateurs, partenaires, clients et usagers.

Quelles données sont utilisées ?

Les organisations interrogées déclarent s’appuyer principalement sur 3 types de données en moyenne seulement.

Les données clients (50 % ), les données socio-économiques/publiques externes (49 %) et les données commerciales (49 %) et financières (47 %) sont les plus utilisées au quotidien. Viennent ensuite les données métiers d’autres départements (40 %), les données de marché (32 %) et les données usagers (12%).

Au sein des organisations les plus structurées, ces informations peuvent être accessibles à tous les collaborateurs via un dashboard rassemblant les indicateurs les plus importants et les insights dégagés. Et les bénéfices d’une telle amélioration de la collaboration en interne sont conséquents : SNCF Réseau estime par exemple dégager à terme un ROI de 10 millions d’euros par an grâce à son portail “VIP DATA”, accessible aux 57 000 salariés et réunissant 280 000 métadonnées grâce à la participation de tous les collaborateurs.

Comment sont mesurés les résultats des projets data ?

Le premier indicateur qui est utilisé par la majorité des organisations impliquées dans des projets data est le nombre de personnes qui consultent les données mises à disposition (42 %). C’est donc bien un désir de transparence et d’ouverture de la donnée qui prime chez les répondants.

Viennent ensuite :

  • l’évaluation des clients sur les services / produits proposés 39 %
  • La réputation de l’organisation 35 %
  • Le chiffre d’affaires 27 %
  • Les ventes 25 %
  • Les ressources humaines de l’organisation 21 %

Cela traduit les principaux challenges des organisations qui s’engagent dans des projets data : la valorisation de la collaboration autour des données en interne et le besoin de transparence, la volonté d’améliorer les services et produits et la recherche de revenus additionnels.

Seulement 30 % des décideurs indiquent que ces projets peuvent être déployés en moins de 6 mois.

Pour 53 %, il faut plus de 6 mois pour que leurs projets data voient le jour, dont 23 % plus d’un an.

Pourquoi les projets data sont-ils si longs à déployer ? Quels challenges les organisations doivent-elles relever pour s’inscrire dans une démarche pérenne de valorisation des données ?

Le manque de ressources dédiées à la gestion de données

Pour 43 % des répondants, leur organisation ne dispose pas de suffisamment de ressources internes pour mener une stratégie de démocratisation de la donnée et pour 87 % d’entre eux, il serait nécessaire de l’augmenter ou de le maintenir.

Par ailleurs, 51 % notent que le manque ou l’absence de ressources en interne dédiées à la gestion des données est un réel frein pour le développement de leurs projets data.

Des solutions accessibles aux seuls experts

La donnée reste un sujet technique entre les mains des experts (data scientists, data analysts, etc.) Ainsi, 62 % des décideurs déclarent être équipés d’outils de stockage comme les Data Lake, les Data Management Platform et outils de catalogue de données. Ils se disent aussi pour 57 % d’entre eux outillés de solution de Business Intelligence.

Pourtant ils ne sont que 52 % à disposer d’outils d’accès et de diffusion de la donnée qui permettraient à toutes les équipes de consommer les données dans leur quotidien professionnel et de les mettre à disposition de toutes les parties prenantes.

Par ailleurs, 40 % des personnes interrogées déplorent la complexité des outils de gestion de données, ce qui montre que trop peu d’organisations sont équipées de solutions réellement adaptées à leurs besoins et à la portée de tous les collaborateurs.

Des difficultés à diffuser une culture data en interne

Pour 56 % des décideurs, le manque de culture data est un frein pour mener à bien leurs projets de valorisation de données.

C’est certainement l’aspect le plus difficile à mettre en place puisque cela demande un effort de toute l’organisation pour changer les méthodes de travail, les façons de collaborer et les façons de penser.

Le manque de connaissance des outils (39 % ) et le manque de formations des équipes pour les maîtriser (34 %) montrent que l’implication des équipes est un projet à part entière et qui ne doit pas être négligé lors de la mise en place d’expériences data.

Les obstacles dans la gestion de toutes les étapes de la valorisation des données

Interrogées sur les principales difficultés rencontrées lors de la mise en place d’actions de valorisation, les répondants soulignent le problème de la qualité/fiabilité des données, pour 61 %, devant la capacité à accéder et centraliser leurs données pour 48 %, ou la capacité à les partager pour 30 %.
.
Près des 2 tiers des répondants estiment qu’il est difficile de bénéficier de données de qualité. En revanche, 7 répondants sur 10 estiment savoir facilement présenter et partager leurs données une fois qu’ils ont réussi à y accéder et à les centraliser.

Par ailleurs, 33 % des décideurs interrogés affirment que l’absence de gouvernance de la donnée dans leur organisation est un frein aux développements de leurs projets data.

 

Cette étude nous montre que les décideurs sont concernés par les projets data et conscients des bénéfices pour leur organisation. Ils estiment manquer de ressources pour déployer les bons outils et former les collaborateurs, ce qui sera indispensable pour passer à l’échelle et tirer pleinement partie de tout le potentiel de création de valeur des projets de démocratisation de l’accès et de l’usage de la donnée.

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